依靠攝像頭迅速?gòu)娜巳褐刑崛〔㈡i定犯罪嫌疑人的影視劇片段大家都不陌生,其背后的“人臉識(shí)別”技術(shù)不僅減少了人力投入成本還提高了效率,隨著識(shí)別技術(shù)的逐漸成熟,其應(yīng)用范圍也越來(lái)越廣。
對(duì)于光伏電站的業(yè)主來(lái)說(shuō),如果電站也能進(jìn)行性能識(shí)別,比如從大型電站中快速定位到出現(xiàn)故障的組件或逆變器,通過大數(shù)據(jù)分析智能評(píng)估電站的運(yùn)營(yíng)情況,找到影響發(fā)電量的最大因素,并給出具體可執(zhí)行的改善建議,這無(wú)疑將大大提高電站運(yùn)維的效率與價(jià)值,獲得更多電站收益。
2018年1月19日,遠(yuǎn)景能源阿波羅光伏發(fā)布了一款光伏電站績(jī)效分析評(píng)估產(chǎn)品-阿波羅Ensight,據(jù)了解這是國(guó)內(nèi)首款電站性能評(píng)估大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,通過數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)電站智能運(yùn)維決策,并集成了遠(yuǎn)景美國(guó)光伏創(chuàng)新中心多年算法經(jīng)驗(yàn)。
他們是行業(yè)極少數(shù)擁有全自動(dòng)化電站損失高精度算法的團(tuán)隊(duì)之一,部分專家曾就職于美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室、美國(guó)SunPower、First Solar等。
擁有監(jiān)控系統(tǒng),但不會(huì)用數(shù)據(jù)?
中國(guó)光伏電站累計(jì)裝機(jī)逐年上升,目前已經(jīng)超過130GW,占電力總裝機(jī)比重接近10%。迅猛發(fā)展的背后是光伏電站運(yùn)維服務(wù)問題的日益凸顯,這是一個(gè)萬(wàn)億級(jí)的市場(chǎng),如何同時(shí)運(yùn)營(yíng)好成百上千的電站?
為了對(duì)眾多分散的電站進(jìn)行有效運(yùn)營(yíng),主流光伏電站投資商、業(yè)主幾乎都配置了一套監(jiān)控軟件。然而,監(jiān)控系統(tǒng)傳輸?shù)碾娬緮?shù)據(jù)可靠嗎?是否能真實(shí)反映設(shè)備的運(yùn)行狀況?電站運(yùn)行的真實(shí)情況是怎樣?
監(jiān)控軟件實(shí)時(shí)接入數(shù)據(jù),海量數(shù)據(jù)如何傳輸、管理并提取?如此龐大的數(shù)據(jù)很難通過人力的線下分析,準(zhǔn)確的找到發(fā)電損失和提高發(fā)電量的機(jī)會(huì)點(diǎn)。另一方面,由于通訊和設(shè)備質(zhì)量的原因,光伏電站的數(shù)據(jù)質(zhì)量存在嚴(yán)重問題。
未經(jīng)過濾的數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)分析的效果,給人錯(cuò)誤的決策,浪費(fèi)人力物力。經(jīng)過數(shù)次失敗驗(yàn)證后,由監(jiān)控系統(tǒng)帶來(lái)的大數(shù)據(jù)成了可有可無(wú)的管理點(diǎn)綴。
如何用好大數(shù)據(jù)?在有的人看來(lái),智能監(jiān)控可以用好大數(shù)據(jù),然而現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)的光伏電站智能運(yùn)維其準(zhǔn)確度、實(shí)用性常常為人所詬病。有些相對(duì)發(fā)達(dá)的智能監(jiān)控系統(tǒng)只能解決海量數(shù)據(jù)的提取,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分析,通過數(shù)據(jù)識(shí)別電站性能、運(yùn)行狀態(tài)等一系列問題依然無(wú)法得到解決。
事實(shí)上,對(duì)電站數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析具有極強(qiáng)的領(lǐng)域門檻,在發(fā)達(dá)國(guó)家,光伏電站的損失分解一般都是重要實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家們持續(xù)研究的課題。在國(guó)內(nèi),因?yàn)檫@部分人才匱乏,因此也缺乏專業(yè)機(jī)構(gòu)為一線運(yùn)維人員提供高效的電站損失分解服務(wù)。
數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)運(yùn)維
“傳統(tǒng)線下純?nèi)肆\(yùn)維方式?jīng)]辦法跟上光伏電站的發(fā)展速度,通過高科技大數(shù)據(jù)分析技術(shù),可以幫助我們更高效、科學(xué)的管理電站。”遠(yuǎn)景美國(guó)創(chuàng)新中心的算法負(fù)責(zé)人Pascal Wehrli表示,我們研發(fā)Ensight solar的主要思路是希望通過數(shù)據(jù)分析評(píng)估電站性能,并得到可以改善的建議,幫助業(yè)主或者運(yùn)維團(tuán)隊(duì)提升發(fā)電量。
傳統(tǒng)監(jiān)控產(chǎn)品僅提供場(chǎng)站層面的KPI,無(wú)法識(shí)別問題根因,這導(dǎo)致很多問題難以被發(fā)現(xiàn),也無(wú)法評(píng)估運(yùn)維團(tuán)隊(duì)到底做的好不好,因?yàn)檫@些,一些光伏電站已經(jīng)低性能運(yùn)行了很多年。
“我們首先從原始數(shù)據(jù)出發(fā),通過數(shù)據(jù)清洗算法,包括損失分析算法、發(fā)電量算法,找到電站可能存在的潛在問題,進(jìn)行各類損失分析,然后自動(dòng)匯總,評(píng)估結(jié)果并給出可改善的運(yùn)維建議,按照收益損失排序,優(yōu)先處理高損失問題,幫助業(yè)主提升發(fā)電量。其中原始數(shù)據(jù),全部采用可以直接獲取的數(shù)據(jù)。” Pascal Wehrli介紹到。
實(shí)操:什么時(shí)候清洗電站最劃算?
大數(shù)據(jù)分析的目的是為了對(duì)電站運(yùn)行情況及性能進(jìn)行評(píng)估,從而識(shí)別出問題,給出改善建議并指導(dǎo)運(yùn)維。在眾多運(yùn)維問題中,電站清洗維護(hù)是一項(xiàng)普遍的問題。
在國(guó)內(nèi),灰塵對(duì)電站有很大影響 ,嚴(yán)重的發(fā)電量損失可達(dá)30%。如果頻繁清洗,成本就很高,如果降低清洗頻次造成損失比較大,怎么權(quán)衡?什么時(shí)候需要清洗電站,怎樣清洗最劃算?
首先,灰塵污染與物理環(huán)境息息相關(guān),區(qū)域級(jí)灰塵污染分析,不同區(qū)域需要區(qū)別對(duì)待。
Pascal 表示:“Ensight會(huì)準(zhǔn)確量化灰塵損失,僅清洗那些需要清洗的,自動(dòng)檢測(cè)區(qū)域?qū)蛹?jí)的灰塵累積率,考慮灰塵損失及清洗成本,按區(qū)域產(chǎn)生最優(yōu)清洗策略,最大限度地提高投資回報(bào)率。”
以一個(gè)6兆瓦屋頂分布式電站為例,有兩種安裝傾角,一個(gè)低傾角2度、一個(gè)高傾角13度,中間有一個(gè)煙囪,電站處于一個(gè)比較復(fù)雜的灰塵污染環(huán)境。
“阿波羅Ensight拿到這個(gè)電站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)之后,經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、自動(dòng)檢測(cè),并且聚類了每臺(tái)逆變器灰塵損失,分析出污染較輕的區(qū)域灰塵損失約為0.3%/天,重污染區(qū)和低傾角區(qū)則達(dá)到了兩倍之多,所以針對(duì)不同的區(qū)域,Ensight能夠自動(dòng)檢測(cè)出灰塵累積率。
下一步進(jìn)入灰塵清洗優(yōu)化策略,基于成本效益最大化考慮,采用成本效益分析法,系統(tǒng)給出改善建議:對(duì)于低度傾角的區(qū)域,需要每月進(jìn)行清洗,年度清洗12次,對(duì)于高傾角區(qū)域建議年度清洗次數(shù)6次,不需要經(jīng)常清洗,這樣可以降低一部分的清洗成本,另一方面這個(gè)數(shù)據(jù)是基于TMI數(shù)據(jù)獲取,在獲取電站真實(shí)數(shù)據(jù)之后,會(huì)不斷地用真實(shí)數(shù)據(jù)迭代,不斷地迭代這個(gè)算法,獲得下次清洗最佳的時(shí)間。”Pascal演示道。
還有逆變器停機(jī)的問題
作為光伏發(fā)電系統(tǒng)重要組成設(shè)備,逆變器的停機(jī)對(duì)電站發(fā)電量影響非常大,那么,逆變器為什么會(huì)停機(jī)?停機(jī)的原因是什么,停機(jī)時(shí)長(zhǎng)多少?停機(jī)會(huì)造成多大損失?
阿波羅Ensight自動(dòng)記錄并識(shí)別每一個(gè)設(shè)備停機(jī)事件,包括停機(jī)損失、時(shí)長(zhǎng)等信息,可給出多種圖形化展示其發(fā)展,分析其停機(jī)緣由,并允許一鍵導(dǎo)出報(bào)表。具體問題具體分析,讓數(shù)據(jù)說(shuō)話,從而提升電站發(fā)電量,形成主動(dòng)運(yùn)維機(jī)制。
據(jù)悉,目前阿波羅Ensight已在歐美市場(chǎng)廣泛推廣和使用,此次為首次在國(guó)內(nèi)公開,受到了中廣核、國(guó)電投、天合光能、東旭藍(lán)天、蘇美達(dá)、中康電力、英利投資、阿特斯、晶澳、振華重工等多家光伏電站業(yè)主的關(guān)注和興趣,下一步將開始項(xiàng)目試點(diǎn)。
對(duì)于光伏電站的業(yè)主來(lái)說(shuō),如果電站也能進(jìn)行性能識(shí)別,比如從大型電站中快速定位到出現(xiàn)故障的組件或逆變器,通過大數(shù)據(jù)分析智能評(píng)估電站的運(yùn)營(yíng)情況,找到影響發(fā)電量的最大因素,并給出具體可執(zhí)行的改善建議,這無(wú)疑將大大提高電站運(yùn)維的效率與價(jià)值,獲得更多電站收益。
2018年1月19日,遠(yuǎn)景能源阿波羅光伏發(fā)布了一款光伏電站績(jī)效分析評(píng)估產(chǎn)品-阿波羅Ensight,據(jù)了解這是國(guó)內(nèi)首款電站性能評(píng)估大數(shù)據(jù)產(chǎn)品,通過數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)電站智能運(yùn)維決策,并集成了遠(yuǎn)景美國(guó)光伏創(chuàng)新中心多年算法經(jīng)驗(yàn)。
他們是行業(yè)極少數(shù)擁有全自動(dòng)化電站損失高精度算法的團(tuán)隊(duì)之一,部分專家曾就職于美國(guó)國(guó)家可再生能源實(shí)驗(yàn)室、美國(guó)SunPower、First Solar等。
擁有監(jiān)控系統(tǒng),但不會(huì)用數(shù)據(jù)?
中國(guó)光伏電站累計(jì)裝機(jī)逐年上升,目前已經(jīng)超過130GW,占電力總裝機(jī)比重接近10%。迅猛發(fā)展的背后是光伏電站運(yùn)維服務(wù)問題的日益凸顯,這是一個(gè)萬(wàn)億級(jí)的市場(chǎng),如何同時(shí)運(yùn)營(yíng)好成百上千的電站?
為了對(duì)眾多分散的電站進(jìn)行有效運(yùn)營(yíng),主流光伏電站投資商、業(yè)主幾乎都配置了一套監(jiān)控軟件。然而,監(jiān)控系統(tǒng)傳輸?shù)碾娬緮?shù)據(jù)可靠嗎?是否能真實(shí)反映設(shè)備的運(yùn)行狀況?電站運(yùn)行的真實(shí)情況是怎樣?
監(jiān)控軟件實(shí)時(shí)接入數(shù)據(jù),海量數(shù)據(jù)如何傳輸、管理并提取?如此龐大的數(shù)據(jù)很難通過人力的線下分析,準(zhǔn)確的找到發(fā)電損失和提高發(fā)電量的機(jī)會(huì)點(diǎn)。另一方面,由于通訊和設(shè)備質(zhì)量的原因,光伏電站的數(shù)據(jù)質(zhì)量存在嚴(yán)重問題。
未經(jīng)過濾的數(shù)據(jù)會(huì)嚴(yán)重影響數(shù)據(jù)分析的效果,給人錯(cuò)誤的決策,浪費(fèi)人力物力。經(jīng)過數(shù)次失敗驗(yàn)證后,由監(jiān)控系統(tǒng)帶來(lái)的大數(shù)據(jù)成了可有可無(wú)的管理點(diǎn)綴。
如何用好大數(shù)據(jù)?在有的人看來(lái),智能監(jiān)控可以用好大數(shù)據(jù),然而現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)的光伏電站智能運(yùn)維其準(zhǔn)確度、實(shí)用性常常為人所詬病。有些相對(duì)發(fā)達(dá)的智能監(jiān)控系統(tǒng)只能解決海量數(shù)據(jù)的提取,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、分析,通過數(shù)據(jù)識(shí)別電站性能、運(yùn)行狀態(tài)等一系列問題依然無(wú)法得到解決。
事實(shí)上,對(duì)電站數(shù)據(jù)進(jìn)行有效分析具有極強(qiáng)的領(lǐng)域門檻,在發(fā)達(dá)國(guó)家,光伏電站的損失分解一般都是重要實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家們持續(xù)研究的課題。在國(guó)內(nèi),因?yàn)檫@部分人才匱乏,因此也缺乏專業(yè)機(jī)構(gòu)為一線運(yùn)維人員提供高效的電站損失分解服務(wù)。
數(shù)據(jù)分析驅(qū)動(dòng)精準(zhǔn)運(yùn)維
“傳統(tǒng)線下純?nèi)肆\(yùn)維方式?jīng)]辦法跟上光伏電站的發(fā)展速度,通過高科技大數(shù)據(jù)分析技術(shù),可以幫助我們更高效、科學(xué)的管理電站。”遠(yuǎn)景美國(guó)創(chuàng)新中心的算法負(fù)責(zé)人Pascal Wehrli表示,我們研發(fā)Ensight solar的主要思路是希望通過數(shù)據(jù)分析評(píng)估電站性能,并得到可以改善的建議,幫助業(yè)主或者運(yùn)維團(tuán)隊(duì)提升發(fā)電量。
傳統(tǒng)監(jiān)控產(chǎn)品僅提供場(chǎng)站層面的KPI,無(wú)法識(shí)別問題根因,這導(dǎo)致很多問題難以被發(fā)現(xiàn),也無(wú)法評(píng)估運(yùn)維團(tuán)隊(duì)到底做的好不好,因?yàn)檫@些,一些光伏電站已經(jīng)低性能運(yùn)行了很多年。
“我們首先從原始數(shù)據(jù)出發(fā),通過數(shù)據(jù)清洗算法,包括損失分析算法、發(fā)電量算法,找到電站可能存在的潛在問題,進(jìn)行各類損失分析,然后自動(dòng)匯總,評(píng)估結(jié)果并給出可改善的運(yùn)維建議,按照收益損失排序,優(yōu)先處理高損失問題,幫助業(yè)主提升發(fā)電量。其中原始數(shù)據(jù),全部采用可以直接獲取的數(shù)據(jù)。” Pascal Wehrli介紹到。
實(shí)操:什么時(shí)候清洗電站最劃算?
大數(shù)據(jù)分析的目的是為了對(duì)電站運(yùn)行情況及性能進(jìn)行評(píng)估,從而識(shí)別出問題,給出改善建議并指導(dǎo)運(yùn)維。在眾多運(yùn)維問題中,電站清洗維護(hù)是一項(xiàng)普遍的問題。
在國(guó)內(nèi),灰塵對(duì)電站有很大影響 ,嚴(yán)重的發(fā)電量損失可達(dá)30%。如果頻繁清洗,成本就很高,如果降低清洗頻次造成損失比較大,怎么權(quán)衡?什么時(shí)候需要清洗電站,怎樣清洗最劃算?
首先,灰塵污染與物理環(huán)境息息相關(guān),區(qū)域級(jí)灰塵污染分析,不同區(qū)域需要區(qū)別對(duì)待。
Pascal 表示:“Ensight會(huì)準(zhǔn)確量化灰塵損失,僅清洗那些需要清洗的,自動(dòng)檢測(cè)區(qū)域?qū)蛹?jí)的灰塵累積率,考慮灰塵損失及清洗成本,按區(qū)域產(chǎn)生最優(yōu)清洗策略,最大限度地提高投資回報(bào)率。”
以一個(gè)6兆瓦屋頂分布式電站為例,有兩種安裝傾角,一個(gè)低傾角2度、一個(gè)高傾角13度,中間有一個(gè)煙囪,電站處于一個(gè)比較復(fù)雜的灰塵污染環(huán)境。
“阿波羅Ensight拿到這個(gè)電站運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)之后,經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗、自動(dòng)檢測(cè),并且聚類了每臺(tái)逆變器灰塵損失,分析出污染較輕的區(qū)域灰塵損失約為0.3%/天,重污染區(qū)和低傾角區(qū)則達(dá)到了兩倍之多,所以針對(duì)不同的區(qū)域,Ensight能夠自動(dòng)檢測(cè)出灰塵累積率。
下一步進(jìn)入灰塵清洗優(yōu)化策略,基于成本效益最大化考慮,采用成本效益分析法,系統(tǒng)給出改善建議:對(duì)于低度傾角的區(qū)域,需要每月進(jìn)行清洗,年度清洗12次,對(duì)于高傾角區(qū)域建議年度清洗次數(shù)6次,不需要經(jīng)常清洗,這樣可以降低一部分的清洗成本,另一方面這個(gè)數(shù)據(jù)是基于TMI數(shù)據(jù)獲取,在獲取電站真實(shí)數(shù)據(jù)之后,會(huì)不斷地用真實(shí)數(shù)據(jù)迭代,不斷地迭代這個(gè)算法,獲得下次清洗最佳的時(shí)間。”Pascal演示道。
還有逆變器停機(jī)的問題
作為光伏發(fā)電系統(tǒng)重要組成設(shè)備,逆變器的停機(jī)對(duì)電站發(fā)電量影響非常大,那么,逆變器為什么會(huì)停機(jī)?停機(jī)的原因是什么,停機(jī)時(shí)長(zhǎng)多少?停機(jī)會(huì)造成多大損失?
阿波羅Ensight自動(dòng)記錄并識(shí)別每一個(gè)設(shè)備停機(jī)事件,包括停機(jī)損失、時(shí)長(zhǎng)等信息,可給出多種圖形化展示其發(fā)展,分析其停機(jī)緣由,并允許一鍵導(dǎo)出報(bào)表。具體問題具體分析,讓數(shù)據(jù)說(shuō)話,從而提升電站發(fā)電量,形成主動(dòng)運(yùn)維機(jī)制。
據(jù)悉,目前阿波羅Ensight已在歐美市場(chǎng)廣泛推廣和使用,此次為首次在國(guó)內(nèi)公開,受到了中廣核、國(guó)電投、天合光能、東旭藍(lán)天、蘇美達(dá)、中康電力、英利投資、阿特斯、晶澳、振華重工等多家光伏電站業(yè)主的關(guān)注和興趣,下一步將開始項(xiàng)目試點(diǎn)。