基于大數(shù)據(jù)分析的光伏組件灰塵預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

翁 捷 胡 瓊 王平玉

（1、陽(yáng)光電源（上海）有限公司，上海201203 2、陽(yáng)光電源股份有限公司，安徽 合肥230000）

光伏電站在正常運(yùn)行過(guò)程中存在眾多可能的影響電站運(yùn)行效率和發(fā)電能力的因素，其中光伏組件因?yàn)椴渴鹆孔畲螅顿Y最大，故障隱患最多，對(duì)于發(fā)電量具有直接的影響，所以一直是電站智能化運(yùn)維的重點(diǎn)關(guān)注對(duì)象之一。在我們遼闊的土地上面部署的地面大型光伏電站，在日常工作中灰塵的影響是所有運(yùn)維相關(guān)因素中最為重要的因素之一，在部分地區(qū)由于灰塵的影響，可能造成電站的發(fā)電損失高達(dá)10%以上，但是光伏電站的灰塵影響的量化與經(jīng)濟(jì)清洗判定一直是一個(gè)工程上面的難點(diǎn)。

1 項(xiàng)目概況

本系統(tǒng)通過(guò)收集與分析大量光伏電站監(jiān)控系統(tǒng)中的歷史電量、氣象數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)、光伏電站所在地的地理信息、光伏電站組件和其他核心設(shè)備的參數(shù)，建立光伏電站積塵量化指標(biāo)與監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)之間的擬合模型，在自然環(huán)境下計(jì)算出光伏組件灰塵積累的估計(jì)值，然后依據(jù)光伏電站所在地的天氣預(yù)報(bào)信息和電站清掃成本給出最經(jīng)濟(jì)的清掃時(shí)間預(yù)估，發(fā)出清洗預(yù)警。

本軟件系統(tǒng)在實(shí)際光伏電站應(yīng)用中，可以部署在云端服務(wù)器中，根據(jù)獲得的每日光伏電站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行高精度的電站積塵情況估算，最后進(jìn)行可視化展現(xiàn)或者提供數(shù)據(jù)服務(wù)接口。在系統(tǒng)可以獲得電站當(dāng)?shù)靥鞖忸A(yù)報(bào)信息的前提下，可以自動(dòng)結(jié)合電站積塵情況與天氣預(yù)報(bào)信息給出電站灰塵的清掃預(yù)警。

2 光伏組件灰塵預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1 系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)框架如圖1 所示。

系統(tǒng)通過(guò)與電站監(jiān)控系統(tǒng)平臺(tái)進(jìn)行API 接口互通，獲得光伏電站的歷史與實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)；同時(shí)本系統(tǒng)功能的計(jì)算結(jié)果可以通過(guò)平臺(tái)對(duì)外接口功能開(kāi)放給外部用戶。例如，可以對(duì)接電站監(jiān)控系統(tǒng)的積塵分析與預(yù)警服務(wù)的數(shù)據(jù)輸入接口，為電站監(jiān)控和運(yùn)維人員提供電站組件的積塵量化指標(biāo)和清洗預(yù)警提示。

組件積塵與清掃預(yù)警系統(tǒng)在從電站監(jiān)控系統(tǒng)接入數(shù)據(jù)后進(jìn)行積塵量化指標(biāo)的計(jì)算，結(jié)合從天氣預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)接口獲得的電站所在地天氣預(yù)報(bào)信息和其他電價(jià)、清洗成本等信息，就可以進(jìn)行灰塵清洗的預(yù)警分析，積塵預(yù)警分析的結(jié)果和清洗預(yù)警計(jì)算的結(jié)果將會(huì)存在系統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，供用戶隨時(shí)查看。

圖1 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)框架圖

平臺(tái)對(duì)外接口服務(wù)將積塵與清掃預(yù)警系統(tǒng)的分析計(jì)算結(jié)果以服務(wù)接口的形式（基于HTTP）向外部用戶發(fā)布，根據(jù)用戶的Token 來(lái)確定用戶的合法性以及關(guān)聯(lián)電站的數(shù)據(jù)信息，最終從數(shù)據(jù)庫(kù)中取出計(jì)算完畢的信息，提供給用戶用于展示和制定下一步行動(dòng)。

底層平臺(tái)系統(tǒng)基于Hadoop+Spark 的大數(shù)據(jù)計(jì)算架構(gòu)來(lái)提供平臺(tái)類型服務(wù)，其中主要包括：定時(shí)調(diào)度運(yùn)行組件積塵與清掃預(yù)警系統(tǒng)的計(jì)算任務(wù)，獲取外部數(shù)據(jù)的任務(wù)，計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中的任務(wù)，以及提供外部客戶訪問(wèn)計(jì)算結(jié)果的任務(wù)等。

2.2 系統(tǒng)流程設(shè)計(jì)

實(shí)現(xiàn)組件積塵與清掃預(yù)警功能主要是利用光伏組件的積塵為逐步積累的自然特性，通過(guò)比較光伏組件（或者光伏組串）在一段適當(dāng)時(shí)期內(nèi)的發(fā)電功率數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)和變化量，來(lái)量化光伏組件的積塵情況。且利用大數(shù)據(jù)分析的方法，可以同時(shí)處理同一光伏電站的所有光伏組件的發(fā)電功率數(shù)據(jù)，能夠?qū)﹄娬臼芊e塵影響情況作整體判斷，避免了使用單一或者少量樣本數(shù)據(jù)得出結(jié)論的偶然性。

對(duì)于某個(gè)光伏電站的積塵量化估計(jì)與清洗預(yù)警的流程如圖2 所示。

2.2.1 輸入數(shù)據(jù)

圖2 積塵判定與清洗預(yù)警流程圖

從電站監(jiān)控系統(tǒng)獲取歷史至少30 日的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)用于后面的數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)指標(biāo)包含：瞬時(shí)輻照、瞬時(shí)直流功率、日發(fā)電量、日輻照量、組件溫度、環(huán)境溫度、風(fēng)速、濕度、總發(fā)電量、總輻射量等。

2.2.2 數(shù)據(jù)ETL 處理

刪除整條數(shù)據(jù)樣本為0 或?yàn)榭盏挠涗洠瑢?duì)重復(fù)的數(shù)據(jù)樣本剔重；

瞬時(shí)輻照、瞬時(shí)直流功率、組件溫度、環(huán)境溫度取5 分鐘一次的數(shù)據(jù)；

日發(fā)電量、日輻照量取當(dāng)日最大值；

風(fēng)速、濕度取當(dāng)日平均值或者等級(jí)值；

瞬時(shí)輻照和瞬時(shí)直流功率中數(shù)值為負(fù)值的記錄等同于缺失值處理；

組件溫度、環(huán)境溫度：數(shù)值異常大或者異常小的記錄等同于缺失值處理。

2.2.3 干擾因素判定與剔除

軟性陰影或者稱之為臨時(shí)陰影是影響判定的主要因素之一。此算法會(huì)計(jì)算瞬時(shí)直流功率的梯度值，若超過(guò)預(yù)設(shè)閾值，認(rèn)為受到較多的臨時(shí)影響因素的干擾，需要對(duì)干擾的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

當(dāng)判定存在軟性陰影等影響因素的時(shí)候，消除的方法是對(duì)瞬時(shí)輻照和瞬時(shí)直流功率進(jìn)行模型擬合（二次多項(xiàng)式或一階高斯），使用擬合值替換實(shí)際值進(jìn)行后續(xù)的計(jì)算。

2.2.4 數(shù)據(jù)歸一化處理

使用如下的公式（1）來(lái)進(jìn)行組件直流功率數(shù)據(jù)的歸一化處理，從而將瞬時(shí)直流功率歸一化到輻照和溫度為標(biāo)準(zhǔn)條件下的值：

最后篩選每日瞬時(shí)輻照大于400w/m2的記錄，計(jì)算每個(gè)瞬時(shí)直流功率經(jīng)過(guò)修正公式處理后的日平均功率值。

2.2.5 積塵判定起始日期設(shè)定

初始日期設(shè)定：

a.產(chǎn)品算法第一次運(yùn)行時(shí)，從近30 日中尋找日平均功率最大的日期，作為判定的起始日期，該日的日平均功率作為組件清潔狀態(tài)下的基準(zhǔn)日平均功率；

b.或者，根據(jù)最近電站除塵情況或降雨情況手動(dòng)設(shè)定初始日期。

判定起始日期調(diào)整：

a. 每往后一日判斷當(dāng)日的積塵情況時(shí)，比較起始日的日平均功率與判定日期的日平均功率，若（判定日期日平均功率- 起始日期的日平均功率）/判定日期日平均功率不小于-2%，將判定日期設(shè)為新的起始日期，繼續(xù)下一日的積塵判斷；

b. 若電站進(jìn)行了除塵工作，將除塵完成日期設(shè)為新的起始日，該日的實(shí)際日平均功率作為基準(zhǔn)日平均功率；

c.若電站能夠采集到日降雨量，降雨量達(dá)到一定程度時(shí)，將降雨后日期作為起始日。

2.2.6 日平均直流功率下降幅度計(jì)算

對(duì)起始日期到判定日期這段時(shí)期的日平均功率做線性回歸擬合，使用線性回歸擬合值的最大值與最小值計(jì)算下降幅度；或者使用趨勢(shì)傾向率（趨勢(shì)傾向率/起始日期的指標(biāo)值*n）的方式計(jì)算下降幅度。

2.2.7 計(jì)算組件積塵率

組件的積塵在此系統(tǒng)中采用如下公式來(lái)計(jì)算：

2.2.8 計(jì)算組件清洗建議時(shí)間

組件清洗需要考慮的總損耗f(t)包含兩部分：

其中，A 為積灰持續(xù)增長(zhǎng)所引起的發(fā)電量總損耗；W 為設(shè)備清掃費(fèi)用（人工費(fèi)，設(shè)備損耗，電力損耗，設(shè)備折舊費(fèi)用等）；R 為因積灰造成的經(jīng)濟(jì)損失速率；T 為最佳清洗周期。

根據(jù)積塵的統(tǒng)計(jì)特性可知，組件上的積灰導(dǎo)致的發(fā)電量損失隨時(shí)間變化基本上成線性關(guān)系（如圖3）。

表1

圖3 發(fā)電量之差的費(fèi)用損失值隨時(shí)間變化曲線

由此可得出t 時(shí)間內(nèi)，組件灰塵導(dǎo)致的發(fā)電量總損耗為：

考慮清洗組件的成本在內(nèi)，則t 時(shí)間內(nèi)的總成本為：

求極小值即可得出最佳清洗間隔T 為：

2.3 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)

該系統(tǒng)采用了MySQL 關(guān)系型數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)以及表的設(shè)計(jì)如圖4。

圖4 數(shù)據(jù)庫(kù)與表的設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)庫(kù)表命名規(guī)則為tb_項(xiàng)目名_模塊名。

例如：ETL 處理（ tb_dustwarn_etl）（表1）。

2.4 外部接口設(shè)計(jì)

本系統(tǒng)將積塵量化指標(biāo)與清洗預(yù)警功能的計(jì)算結(jié)果通過(guò)Http 方式向用戶提供接口，接口的調(diào)用格式示例如圖5：

圖5 數(shù)據(jù)庫(kù)與表的設(shè)計(jì)

3 結(jié)論

本系統(tǒng)開(kāi)發(fā)完成之后在多個(gè)電站現(xiàn)場(chǎng)得到驗(yàn)證，經(jīng)過(guò)與安裝在電站現(xiàn)場(chǎng)的對(duì)比光伏組串（自然狀態(tài)組串和每日自動(dòng)清洗組串）進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間的比對(duì)之后，我們發(fā)現(xiàn)兩者之間的絕對(duì)值差距＜3%，且一致性較好，達(dá)到了設(shè)計(jì)要求。對(duì)比結(jié)果如下圖6所示。

本系統(tǒng)基于光伏電站的實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，從大數(shù)據(jù)分析的角度實(shí)現(xiàn)了光伏組件表面灰塵積累程度的量化估計(jì)，并且結(jié)合未來(lái)的天氣預(yù)報(bào)和光伏組件的清洗成本給出清洗預(yù)警，從而保證了光伏電站的最佳發(fā)電收益，同時(shí)提高了光伏電站的運(yùn)維效率。

圖6 對(duì)比驗(yàn)證結(jié)果