[实用新型]一种光伏电站的监测系统有效
申请号: | 201720241478.2 | 申请日: | 2017-03-13 |
公开(公告)号: | CN206620100U | 公开(公告)日: | 2017-11-07 |
发明(设计)人: | 叶进;王钰淞;何华光;谢敏;段家慧;董美辰 | 申请(专利权)人: | 广西大学 |
主分类号: | H02S50/00 | 分类号: | H02S50/00 |
代理公司: | 桂林市持衡专利商标事务所有限公司45107 | 代理人: | 欧阳波 |
地址: | 530004 广西壮族*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 电站 监测 系统 | ||
技术领域
本实用新型涉及光伏发电技术领域,具体涉及一种光伏电站的监测系统。
背景技术
近年来,随着石油,煤炭等不可再生能源的日益减少,开发以光伏发电为代表的清洁能源成为了国家政策性扶持的产业方向。
光伏发电属于波动性和间歇性电源,相对于传统发电来说是一个不可控电源,如日趋严重的雾霾天气,不可避免地影响光伏发电的效率。为了减少光伏发电受此类随机性环境变化影响,提高发电效率,就需要加强对光伏阵列运行状态的智能监测,准确掌握电站运行情况。通常一个光伏电站使用了大量的光伏阵列,一个光伏阵列由大量光伏发电板组件构成。目前光伏电站的管理维护主要是依靠人工巡视,当其中一个光伏阵列发生故障,很难及时发现是哪个光伏阵列损坏。无法及时精确定位光伏阵列的故障,就无法及时排除其故障,而单个的光伏阵列的非正常会造成整个光伏发电系统效率的大幅降低。目前光伏阵列故障的处理不及时,是导致光伏电站发电效益无法实现最大化的重要因素之一。因此,光伏阵列的智能监测和异常定位显得非常迫切。
实用新型内容
本实用新型的目的是设计一种光伏电站的监测系统,其有一套运维平台和所管理的N个光伏电站上的数据采集设施,运维平台包括采集认证服务器、历史数据存储中心、大数据分析平台和互联网发布服务器。采集各光伏阵列的状态数据存储于历史数据存储中心,大数据分析平台的多隐层神经网络,输入各光伏阵列的历史状态数据进行神经网络训练,在相同光照强度下检测异常值,及在一个周期内异常值的数量,与阈值比较,确定光伏阵列是否出现故障。本实用新型无需人工巡视,实时监测多个光伏电站的多个光伏阵列,及时发现异常点并精确定位,以及时处理光伏阵列故障,保证其正常运行。
本实用新型设计的一种光伏电站的监测系统有一套运维平台和所管理的N个光伏电站上的数据采集设施。N个光伏电站依次为第1~第j号,j=1,2,3…N。每个光伏电站有nj个光伏阵列,依次为第1号至第ji号,ji=1,2,3…nj。第j个光伏电站中的某个光伏阵列的标号为ji。每个光伏阵列作为一个物联网节点,在光伏阵列的输出端安装一套采集该光伏阵列状态数据的传感器;所述状态数据为运行数据和气象数据,运行数据包括电流,电压和功率,所述气象数据包括光照强度、温度。
每个光伏电站现场安装一套信息采集终端,各光伏电站的信息采集终端经现场总线连接本光伏电站分布在现场的各个物联网节点,信息采集终端采集本光伏电站各光伏阵列的各个传感器采集的数据并存储于其内的数据库,同时信息采集终端也把状态数据存入其数据库中。所述现场总线为CAN总线。
运维平台包括采集认证服务器、历史数据存储中心、大数据分析平台和互联网发布服务器。
运维平台配置G台采集认证服务器,经互联网连接各光伏电站的信息采集终端,G<N,每台采集认证服务器负责其连接的一个或多个光伏电站的数据采集和信息认证。
G台采集认证服务器通过以太网进行网络互连,建立采集认证服务器集群,提高系统的稳定性和数据处理能力。
所述运维平台的G台采集认证服务器与历史数据存储中心、大数据分析平台均经以太网互联,采集认证服务器将各光伏电站的当前数据送入历史数据存储中心和大数据分析平台,历史数据存储中心永久存储各光伏电站的过去和现在的运行数据,大数据分析平台根据各光伏电站的历史数据和各光伏电站的当前数据计算得到各光伏电站当前运行状态监测结果和异常定位信息。大数据分析平台连接屏幕和输出设备,可直接观看监测结果。本运维平台还配有互联网发布服务器与大数据分析平台相连接,互联网发布服务器经互联网与相关的光伏电站管理人员的手机或电脑相联,实时发布大数据分析平台的得到的监测结果。相关管理人员可以通过电脑或手机端,在线查看光伏电站的监控数据。
本实用新型设计的光伏阵列的监测系统使用时,各光伏电站中的多个光伏阵列的各物联网节点上的传感器采集本光伏阵列的运行数据和气象数据。经现场总线送至各光伏电站的信息采集终端,各信息采集终端将当前接收的各光伏阵列的状态数据采用循环存储的方式存入本地数据库中,同时把状态数据经互联网送至运维平台的采集认证服务器。
大数据分析平台采用多隐层神经网络,输入各光伏阵列的历史状态数据进行神经网络训练,得到在相同光照强度下的异常值检测方法,利用训练后的多隐层神经网络对当前运行数据电流、电压和功率值进行异常值检测,实现对光伏阵列故障的诊断和精确定位。
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