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数网星远程数据采集在光伏发电中的应用

发布时间:2017-06-09 16:16 来源:产品资讯 类型: 人浏览
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数据采集 电量 光伏

导读:

数网星大数据采集器会及应用管理平台根据实时采集的数据获取系统运行状态。不仅仅是记录电量,还有光伏电站系统效率PR分析,识别影响电站发电的因素。

  光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。主要由太阳电池板(组件)、控制器和逆变器三大部分组成,主要部件由电子元器件构成。

  (一) 为什么要配备远程数据采集及应用管理平台?
  尽管目前在国内,还不是每个电站都安装了监控设备,但随着太阳能光伏发电技术的不断成熟与普及,数采和远程监控的重要性越来越大,对于大型地面电站而言,少人甚至无人值守是降低运维成本的根本途径,而对分布式电站而言,能源数据可视化、透明化也是大家逐日关心的标准。

  太阳能光伏发电正逐步由特殊应用转向更普遍的民用、由辅助能源向基础能源过渡。同时,随着光伏装机量不断上升,市场不断饱和,人们开始对发电量越来越关心,粗放式电站运维管理必然会逐步向精细化电站运维管理转型,事实证明发达国家的光伏行业也经历了这个转变,远程数据采集应用管理平台的应用越来越重要。

  因此,为了实时监控光伏(并网)电站设备的运行状态,并保证设备和器件均能正常运行,建议电站配备智能的远程数据采集及应用管理平台,提升电站运行安全和运维管理效率,并增加发电收益和资产价值。


  1. 智能的统计分析,帮助电站达到最佳运行状态,获取更大发电量。
  首先,我们要知道在光伏电站运转中,质量通常取决于以下两个因素:
  a) 某特定电站的能量获得值和潜在能量可得值之比;
  b) 随着时间推移的电站利用率。

  由此可见,如果想不断优化电站的产量,就必须能够准确监测到该电站的实际能量获得值,以及精准预估到可获的太阳能值。要如何准确监测电站的实际电量?——这就需要用到数据采集器及可视化工具——数网星大数据采集及应用管理平台。

  数网星大数据采集器会及应用管理平台根据实时采集的数据获取系统运行状态。不仅仅是记录电量,还有光伏电站系统效率PR分析,识别影响电站发电的因素。
运维人员可以通过远程监控系统,对设备性能监测、问题排查、并及时修复(或微调),从而提升发电效率和系统回报率。
因此,数据采集器和监控系统本身的质量就显得尤为重要,不仅是因为会影响发电数据监测的准确度,更是对电站整体质量的评估和把控。

  2. 远程监控+工单系统,实现全部电站统一在线管理,减少运维成本。
  由于传统的线下运维无法即时获取电站及其部件工作状态,一旦出现问题只能外派工作人员去现场检查。这样容易耗费人力物力,增加运维成本;同时,上门服务通常从预约检测到调试收工,整个业务流程需跨部门合作且耗时,容易导致客户满意度下降,影响品牌形象。

  如果拥有数据采集装置,工程师通过监控系统就能进行1(人)对多(电站)实时监控,并通过远程方式为用户在线排故,紧急情况立刻通过工单系统外派人员到现场抢修,不仅提高工作效率,还能降低人工和运维成本。

  3. 自定义报警,短信通知,避免遗漏电力补贴,使收益最大化。
  通过数据采集器的监控,工作人员能更全面地掌握电站工作状态,从容应对突发状况,迅速响应、及时解决。例如,我们有时会碰到电站突然因故停运的事件;这时若电站安装了数网星大数据采集及应用管理平台,能帮助我们第一时间得知系统停运的消息,并从数据的变化判断导致系统停运的原因(通常是某部件发生故障),并发出报警、派送工单,从而有利于工作人员快速定位问题部件,进行修复或更换。如此,就能避免系统闲置/停运而不知,无端损失电力补贴。

  根据国家政策,分布式光伏发电项目(自发自用、余电上网)的国家补贴为0.42元/度,另外还有地区补贴。如果电站每天停运2小时,一年累计下来就是730个小时,会损失整整1个月的收益。这对电站持有者的伤害非常巨大,所以,对电站的实时监控十分必要。

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  (二)让需求数据可视化
  纵观整个光伏产业链,其实并非只有运维人员需要掌握监控数据,作为上游的设备商通过监控平台可以了解更详细的设备情况,投资方可用数据来支持交易决策,安装商使用平台快速找到并响应客户,终端用户则能通过APP随时看见电量和收益的实时变化。而这一切,通过数据采集器加上远程管理平台,就能让虚拟的数据可视化,简单的机器智能化。

新一代信息技术将使工业由自动化时代进入数字化和智能化时代。未来,大数据和物联网会给人类带来更多可能,工业大数据可应用在包括产品创新、产品故障诊断与预测、工业生产线物联网分析、工业企业供应链优化和产品精准营销等诸多方面,通过信息化与工业化的深度融合,企业使用大数据和分析,并与物联网相结合以作出决定,实现对设备的远程监控、诊断维护和故障预警,再通过对数据的大量收集、分析处理、有效应用,实现设备和运维的优化。




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