基于關聯集和可用度的光伏發電系統維護研究

王康民 李彥榮 張 蝶 蘇曼婷

（山西能源學院）

0 引言

光伏發電系統的運行穩定性和可用性是確保其高效發電的關鍵要素。然而，由于外部環境條件（如氣候變化、污染物等）以及內部設備故障等原因，光伏電站在運營過程中可能會出現各種問題，導致發電量下降和系統效率降低。為了提高光伏發電系統的可靠性和維護效率，研究人員和工程師們開始探索基于關聯集和可用度的維護策略。本研究旨在對光伏發電系統的維護策略進行深入研究，重點關注關聯集和可用度的應用。

1 光伏發電系統的結構

光伏發電系統的功能是將光能轉變為電能，主要由光伏方陣、蓄電池、逆變器和太陽光跟蹤系統等組成。光伏方陣利用光伏模板捕捉光能信號，并通過光生伏特效應產生電能［1-2］。蓄電池用于儲存和釋放電荷，形成電動勢，實現光能的轉換。為了保護蓄電池并延長其使用壽命，控制器會對充放電環節進行管理。逆變器則負責將直流電轉換為交流電，以滿足實際應用需求。通常采用正弦逆變器，雖然成本較高，但應用廣泛［3］。通過這些組件的協同作用，光伏發電系統能夠高效地將光能轉化為電能，為可再生能源的利用做出貢獻。光伏發電系統主要結構示意圖如下圖所示。

圖 光伏發電系統主要結構示意圖

2 光伏發電系統可用度評估方法

2.1 可用度的概念和定義

可用度是評估系統運行可靠性和有效性的一個指標。它衡量了系統在特定時間內正常、可操作的能力?？捎枚韧ǔＲ园俜直刃问奖硎?。

具體而言，可用度可以定義為系統處于可操作狀態的時間與總時間之比?？捎枚确从沉讼到y運行期間無故障或停機的程度，越高表示系統越穩定和可靠?？捎枚鹊亩x可以根據具體情況而有所差異，但一般來說，可用度可以按照以下方式計算：

其中，可運行時間是指系統在給定時間段內正常工作的時間，不考慮計劃維護或其他非故障因素引起的停機時間?？倳r間是指給定時間段的總時長。

2.2 基于關聯集的可用度評估方法

在系統可用性評估中，基于關聯集的可用度評估方法是一種獨特的方法。關聯集是指在一個系統中，能夠共同工作以完成某項任務的組件或元素的集合。這種方法的核心思想是通過評估每個關聯集的可用性來推斷整個系統的可用性。這種方法的優點是它可以提供一個具體的、針對特定系統的可用性評估。然而，它也有一些局限性，包括需要精確定義和理解系統的關聯集，以及需要有足夠的數據來評估每個關聯集的可用性。在進行預測之前，需要收集充分的歷史數據，并對數據進行清洗和處理，包括去除異常值、缺失值的處理以及數據的平滑等。然后，選擇適當的預測方法，并利用歷史數據進行模型訓練和參數調整。最后，使用訓練好的模型對未來的可用度進行預測，并進行評估和驗證。

3 光伏發電系統常見故障類型

3.1 光伏組件故障

光伏發電系統常見故障類型包括光伏組件故障、逆變器故障、電網連接故障等。有關光伏組件故障進行詳細描述見表1。

表1 光伏組件故障類型

需要注意的是，以上故障類型是常見的光伏組件故障情況，但具體故障情況會受到多種因素的影響，如光伏組件品質、安裝質量、環境條件等。因此，在光伏發電系統的運行過程中，定期巡檢、維護和及時處理故障是確保系統高效運行的關鍵。

3.2 逆變器故障

光伏發電系統中，逆變器故障是比較常見的問題。一些光伏發電系統中逆變器可能出現的故障類型見表2。

表2 逆變器故障類型

如果不能解決故障，可以聯系逆變器供應商或電力系統專業人員進行進一步的排查和修復。定期檢查和維護逆變器，確保其正常運行對光伏發電系統的穩定性和可靠性至關重要。

3.3 電網連接故障

在光伏發電系統的運行過程中電網連接故障作為比較常見的問題，有關光伏發電系統中常見的電網連接故障類型見表3。

表3 電網連接故障類型

如果問題無法解決，可以聯系電網供應商或光伏發電系統的專業技術人員進行進一步的排查和修復。確保光伏發電系統與電網的穩定連接，對于發揮其最佳性能和安全運行至關重要。

4 光伏發電系統預測維護方法

4.1 基于可用度和故障歷史數據的預測維護模型

基于可用度和故障歷史數據的預測維護模型是一種使用過去的數據來預測未來光伏發電系統故障和維護需求的方法。以下是一種常見的基于可用度和故障歷史數據的預測維護模型：

（1）數據收集：收集光伏發電系統的可用度數據和故障歷史數據。可用度數據包括系統的運行時間、停機時間、故障時間等信息。故障歷史數據包括故障類型、故障發生時間、故障修復時間等信息。

（2）數據預處理：對收集到的數據進行清洗和處理，去除異常值，填充缺失值，并進行數據標準化或歸一化處理，以便后續的分析和建模。

（3）特征工程：從數據中提取有意義的特征，可以包括以下幾個方面：

①可用度特征：計算系統的平均可用度、停機時間、故障時間等指標。

②故障特征：統計不同類型的故障頻率、持續時間、修復時間等指標。

③時間特征：考慮季節性、周期性等與故障相關的時間因素。

（4）模型選擇和訓練：選擇適合的預測模型，如回歸模型、時間序列模型或機器學習方法（如決策樹、支持向量機、隨機森林等），并使用歷史數據進行模型訓練。

（5）模型評估：使用測試數據集對訓練好的模型進行評估，評估模型的性能和準確度?？梢允褂弥笜巳缇礁`差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）等來評價模型的預測效果。

（6）故障預測和維護計劃：利用訓練好的模型對未來的可用度和故障進行預測。根據預測結果，制定相應的維護計劃，包括定期檢修、更換可能存在問題的組件或系統部件，并合理安排人力資源和維修設備。

4.2 預測維護決策支持系統設計

預測維護決策支持系統旨在提供智能化的決策支持和優化方案，以下是一個設計預測維護決策支持系統的框架：

（1）數據采集與清洗：系統應該能夠實時或定期收集光伏發電系統的各項數據，包括故障歷史、運行狀態、維護記錄等。同時，對數據進行清洗、去噪和處理，以保證數據的準確性和完整性。

（2）特征工程與數據處理：基于采集到的數據，進行特征提取、數據轉換和降維等操作，構建與維護相關的特征集合。這些特征可以包括故障次數、維護周期、環境條件等。

（3）預測模型建立：選擇合適的機器學習或統計模型，如回歸模型、決策樹、神經網絡等，用于建立預測模型。通過訓練這些模型，使其能夠根據歷史數據對未來的維護需求進行預測。

（4）維護優化決策：基于預測模型的結果和實際情況，系統應該能夠生成維護優化方案。例如，通過計算最佳的維護時間、資源分配方案和維護策略，最大程度地提高系統的可用性和維護效率。

（5）可視化與報告：系統應該提供直觀且易于理解的可視化界面，以展示預測結果、維護計劃和優化方案。同時，生成詳盡的報告，包括維護歷史、故障統計和性能分析，幫助用戶進行決策和評估。

（6）實時監控與調整：系統應該實時監測光伏發電系統的運行狀態和維護情況，當出現異?；蜃兓瘯r，能夠自動調整預測模型和維護優化方案，以保證決策的及時性和準確性。

（7）安全性和隱私保護：系統需具備嚴格的權限控制和安全機制，確保數據的安全性和隱私性。同時，遵守相關法律法規，保障用戶權益和合規性。

5 結束語

通過基于關聯集和可用度的光伏發電系統維護研究，得出以下結論。首先，關聯集分析能夠幫助我們了解光伏發電系統中不同故障和維護事件之間的關聯關系，從而實現故障的預測和維護措施的提前采取。其次，可用度分析對于評估系統性能和健康狀況至關重要，并且能夠幫助我們制定出針對性的維護策略。最后，數據驅動的決策能夠提供科學準確的維護決策，幫助提高光伏發電系統的維護管理水平和經濟效益。