數(shù)據(jù)驅(qū)動的光伏智慧運(yùn)維解決方案光伏電站運(yùn)營痛點(diǎn)一：如何做到萬里挑一，靶向運(yùn)維？

光伏電站運(yùn)營痛點(diǎn)二：如何做多個(gè)電站之間的對比評價(jià)？1

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12數(shù)據(jù)來源：NREL/TP-5200-57991April201395%90%85%80%75%70%PR

光伏電站運(yùn)營痛點(diǎn)三：l

灰塵對發(fā)電影響究竟有多少？l

什么時(shí)候應(yīng)該清洗？l

全部清洗還是局部清洗？l

如何評估每一次的清洗收益？ POWER＋托管運(yùn)維特點(diǎn)快速響應(yīng)，三級服務(wù)保障體系管理閉環(huán)、業(yè)務(wù)可跟蹤可考核數(shù)據(jù)互聯(lián)、電站監(jiān)管出售可及組串缺陷智能定位灰塵污染智能評估設(shè)備效率智能診斷智

能高

效安

全

透

明

運(yùn)行數(shù)據(jù)透明運(yùn)維過程透明故障缺陷透明人員安全運(yùn)行安全資產(chǎn)安全 POWER＋托管運(yùn)維服務(wù)內(nèi)容power

i專業(yè)檢測評估

專業(yè)組件清潔與除草智能工單系統(tǒng)

高效專業(yè)故障處置

遠(yuǎn)程集中實(shí)時(shí)監(jiān)控

遠(yuǎn)程智能故障診斷大數(shù)據(jù)分析、預(yù)警

標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)行管理

線下線上降低度電成本利用大數(shù)據(jù)分析，及時(shí)準(zhǔn)確的預(yù)警以及定位缺

陷，減少故障停機(jī)造成

的發(fā)電損失，提升發(fā)電

效率，增加發(fā)電量，實(shí)

現(xiàn)度電成本降低提升運(yùn)維管理通過標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)維流程、固化丏家經(jīng)驗(yàn)、備品備件等資源合理調(diào)度，逐步實(shí)現(xiàn)無人（少人）值守，提高運(yùn)維效率和質(zhì)量優(yōu)化資產(chǎn)管理基亍數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備故障預(yù)警和診斷，可

最大化資產(chǎn)安全可靠

性，通過資產(chǎn)管理系

統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)電站資產(chǎn)全

生命周期管理

智慧運(yùn)維解決方案業(yè)務(wù)價(jià)值目標(biāo)預(yù)防性維護(hù)可視化分析POWER+讓客戶以智能的方式理解數(shù)據(jù)，了解數(shù)據(jù)反映的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、能耗情況、生產(chǎn)力狀況等等預(yù)防性維護(hù)讓機(jī)器在出現(xiàn)問題之前就分析出可能出現(xiàn)的問題，這樣就可以提前采取手段，避免非計(jì)劃性宕機(jī)機(jī)器自我診斷讓機(jī)器自己診斷，找到產(chǎn)生問題的根本原因，同時(shí)還能夠基于歷史維護(hù)記錄或者維護(hù)標(biāo)準(zhǔn)，告訴客戶如何解決故障，甚至讓機(jī)器自己解決問題、

自我恢復(fù)。自動優(yōu)化提前采取措施，優(yōu)化運(yùn)營，比如節(jié)能，在工業(yè)領(lǐng)域，對生產(chǎn)線進(jìn)行節(jié)能優(yōu)化，通過對歷史運(yùn)營數(shù)據(jù)、工廠排產(chǎn)情況，以及設(shè)備配置參數(shù)等等的分析，幫助客戶提前檢測出能耗的異常，并提供降低能耗的措施。 POWER+的用戶價(jià)值機(jī)器自我診斷可視化分析自動優(yōu)化物聯(lián)網(wǎng)連接Internet

of

Things云平臺人工智能通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，實(shí)現(xiàn)對資產(chǎn)運(yùn)行的診斷并做出預(yù)測，創(chuàng)建優(yōu)化的運(yùn)營策略大數(shù)據(jù)分析對復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行多維聚合分析產(chǎn)生明晰、可詮釋的分析結(jié)果，利用數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ａ繑?shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，獲得對資產(chǎn)的深入洞察，從而為優(yōu)化決策提供依據(jù)云平臺完全基于云計(jì)算的技術(shù)架構(gòu)，倡導(dǎo)開放與共享物聯(lián)網(wǎng)連接以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，穩(wěn)定高效的連接一切運(yùn)營資產(chǎn)以及運(yùn)營人

員，獲取完整且準(zhǔn)確的信息

核心技術(shù)人工智能

ArtificialIntelligence大數(shù)據(jù)分析

BigDataCloud

PlatformPOWER+大數(shù)據(jù)平臺多屏展現(xiàn)大屏展現(xiàn)3D可視化業(yè)務(wù)展現(xiàn)服務(wù)資產(chǎn)

管理

系統(tǒng)

EAM邊緣計(jì)算服務(wù)數(shù)據(jù)接入服務(wù)智慧

運(yùn)維

系統(tǒng)

AOM業(yè)務(wù)分析服務(wù)時(shí)間可利用率分析性能可利用率分析能量可利用率分析故障根本原因分析機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)異常狀態(tài)檢測故障診斷分析故障發(fā)生預(yù)測能源消耗預(yù)測

圈年influx

db數(shù)據(jù)處理服務(wù)設(shè)備及系統(tǒng)

智慧運(yùn)維系統(tǒng)框架數(shù)據(jù)接入傳感器數(shù)據(jù)管理、業(yè)務(wù)洞察及預(yù)測設(shè)備管理業(yè)務(wù)展現(xiàn)設(shè)備連接和管理應(yīng)用DB文件協(xié)議適配器傳輸網(wǎng)關(guān)腳本引擎

不斷的迭代和自我學(xué)習(xí)優(yōu)化的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺數(shù)據(jù)接入n低成本n高可靠n免維護(hù)

n安全n符合電網(wǎng)規(guī)范移動APPn方便應(yīng)用n

隨時(shí)了解電站的設(shè)備

運(yùn)行情況n智能工單n標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)維流程智能算法n精準(zhǔn)的組串故障診斷n灰塵影響分析n清洗收益評估n預(yù)測性維護(hù)

產(chǎn)品優(yōu)勢智能APP

智能語音劣手個(gè)人中心電站監(jiān)控

待辦事項(xiàng)實(shí)時(shí)告警已辦事項(xiàng)智能運(yùn)維

個(gè)人信息績效分析系統(tǒng)自定義智能報(bào)表運(yùn)營決策分析KPI指標(biāo)分析運(yùn)維績效分析運(yùn)維監(jiān)控系統(tǒng)電站實(shí)時(shí)監(jiān)控告警實(shí)時(shí)監(jiān)控3D可視化智能預(yù)警系統(tǒng)低效組串診斷灰塵預(yù)警及清洗評價(jià)基礎(chǔ)信息管理電站信息維護(hù)資產(chǎn)管理

新能源智慧效能分析系統(tǒng)智能設(shè)計(jì)智慧營維系統(tǒng)后期評估

常見的組件問題建筑物遮擋表面破損雜草遮擋灰塵熱斑model-based缺點(diǎn)：●額外的傳感設(shè)備●額外的運(yùn)維成本●受限制的使用范圍data-driven缺點(diǎn)：●

需要大量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)●

需要已知故障的類型●

準(zhǔn)確率不高以上兩種方法都會給光伏系統(tǒng)的運(yùn)營和維護(hù)帶來額外的成本，并存在有限的應(yīng)用范圍。這促使了基于SCADA系統(tǒng)的基于無監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)方法的提出●

如何盡量降低標(biāo)簽庫？甚至不需要

標(biāo)簽庫？●

如何盡可能提高準(zhǔn)確率？●

如何減少成本？●

如何檢測盡可能多的故障？傳統(tǒng)的診斷方法●

數(shù)據(jù)清洗○處理采集錯(cuò)誤的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)預(yù)處理和清洗5S實(shí)時(shí)——1min均值——1min濾波○

去除噪音

數(shù)據(jù)分析：空間特性先局部，再全局27

數(shù)據(jù)分析：時(shí)間特性

不同天氣下的檢測結(jié)果用了三種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，

bagging，

svm，xgboosting。和兩種特征提取的方法。分類效果如圖。異常分類的準(zhǔn)確率達(dá)93%。

故障分類效果1

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利用CPR來對電站進(jìn)行評估數(shù)據(jù)來源：NREL/TP-5200-57991April201395%90%85%80%75%70%PR

CPRn

逆變器PR和CPR分析n

匯流箱PR和CPR分析n

組串PR和CPR分析n

逆變器損耗分析n

逆變器直流側(cè)電流分析n

匯流箱電流分析n

設(shè)備績效排行榜n

理論發(fā)電量分析n

實(shí)際發(fā)電量分析n

損失電量分析n

購網(wǎng)電量分析n

等效小時(shí)數(shù)分析n

設(shè)備發(fā)電量排名(逆變

器、匯流箱、組串)n

設(shè)備可利用率分析n

設(shè)備故障時(shí)間分析n

設(shè)備故障概率分析n

多級電壓對比分析n

設(shè)備電流異常分析n

設(shè)備功率散點(diǎn)分析n

設(shè)備功率與輻射分析n

輻照指標(biāo)分析n

年度資源指標(biāo)分析n

月度資源指標(biāo)分析

電站指標(biāo)分析性能指標(biāo)電量指標(biāo)資源指標(biāo)運(yùn)行指標(biāo)能耗指標(biāo)運(yùn)維指標(biāo)

第一代灰塵評價(jià)方法2929

28252424182221

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99

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3334445555666677778881213.66%192041天24%55

灰塵對發(fā)電量影響的量化分析

日偏差

累計(jì)偏差

輻射1.1-3.31日灰塵影響01

10-1-

-11-05

01-09

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03-13

03-17

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03-2503-29800060004000200003022.5157.50

2726212121347676

78

96%天1413128974888965

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的逆變器（組串）

級的灰塵影響算法

多種灰塵評價(jià)方法效果的對比清洗效果評估本次清洗15天內(nèi)的總收益為:489,135Kwh

科學(xué)的評價(jià)每次清洗收益107.552.50清洗收益01評估場站發(fā)電量灰塵影響03評估時(shí)間序列的發(fā)電量灰塵影響05計(jì)算清洗收益07制定更加經(jīng)濟(jì)、合

理、高效的組件清洗方案02評估單設(shè)備(逆變器)發(fā)電量灰塵影響04計(jì)算發(fā)電損失與清洗成本06確定最佳清洗時(shí)間清洗前后設(shè)備

效率對比分析清洗記錄維護(hù)清洗收益分析灰塵影響分析

灰塵影響及評價(jià)閉環(huán)管理04030102

歷史研究成果l

Fault

PrognosisofWindTurbineGeneratorUsingSCADA

Data.In2016

NorthAmerican

PowerSymposium(NAPS2016).

(SCI收錄)l

DerivingCustomer

Privacyfrom

Randomly

PerturbedSmart

Metering

Data.In

IEEE

16th

InternationalConferenceon

Industrial

Informatics(INDIN2018)

.(SCI收錄)l

AnAlgorithmic

MethodforTampering-Proofand

Privacy-PreservingSmart

Metering.In

IEEE

16th

InternationalConferenceon

Industrial

Informatics(INDIN2018)

.(SCI收錄)l

Fault

Predictionand

DiagnosisofWindTurbineGeneratorsUsingSCADA

Data.Energies,10(8),

1210.2017.(SCI收錄，

IF：2.262

，

中科院分區(qū)：三區(qū))l

Hierarchicalcontextawareanomalydiagnosis

in

large-scale

PVsystems

usingSCADAdata.

In

IEEE

15th

InternationalConferenceon

Industrial

Informatics(INDIN2017)

.(SCI收錄)l

Faultdiagnosisandclassi?cation

in

photovoltaicsystems

usingSCADAdata,2017

InternationalConferenceonSensing,

Diagnostics,

Prognostics,andControl

(SDPC'17)

(SCI收錄)l

Automatic

multi-sensordataqualitycheckingandeventdetection

for

environmental

sensing,

2017AGU

Fall

meeting,2017.(Poster)l

HierarchicalAnomaly

Detectionand

MultimodalAnomalyClassi?cation

in

Large-ScaleSolarSystems.

Under

review.Submittedto

IEEETrans.OnSustainable

Energy.(SCI收錄，

IF：4.909)l

AutomaticSoilingLossunder

Non-uniform

EnvironmentalConditions

in

Photovoltaic

Systems.Under

review.Submittedto

IEEEJournalof

Photovoltaic.(SCI收錄，

IF：3.712，中科院分區(qū)：

?區(qū))

應(yīng)用案例——集控大屏

應(yīng)用案例——清洗模型光伏電站清洗策略及收益模型的應(yīng)用POWER+的“灰塵影響和清洗評估模型

”在山東40兆瓦的光伏項(xiàng)目應(yīng)用中

，以優(yōu)化、經(jīng)濟(jì)的清洗策略實(shí)現(xiàn)電

站收益的提升光照資源同比去年下降13.81%

發(fā)電量反而同比上升2.87%

電站收益增加500萬人民幣發(fā)電量2.87%總輻照度13.81%故障屬性故障分類故障原因故障個(gè)數(shù)可恢復(fù)外部草遮擋，鳥糞26嚴(yán)重灰塵3不可恢復(fù)外部建筑物遮擋22內(nèi)部熱斑，隱裂53傳感器故障78

應(yīng)用案例——低效組串分析精準(zhǔn)組串級故障定位POWER+智慧光伏運(yùn)營平臺“電量損失和故障定位模型”在于南30MW項(xiàng)目上半年準(zhǔn)確定位電量損失182處，準(zhǔn)確率超過90%灰塵遮擋熱斑損壞

線上：智能工單系統(tǒng)完全自主研發(fā)的智能工單系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了電站業(yè)主、線上運(yùn)維專家、線下運(yùn)維工程師的信息互聯(lián)與共享，綜合故障診斷內(nèi)容、

備品備件情況、工程師經(jīng)驗(yàn)，智能派發(fā)工單，相比傳統(tǒng)方式極大的縮短了故障的處理時(shí)間系統(tǒng)目標(biāo)實(shí)現(xiàn)數(shù)字規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的巡檢流程，形成閉環(huán)體系實(shí)現(xiàn)運(yùn)維人員與設(shè)備之間的數(shù)字化無縫銜接。建立完善的運(yùn)維數(shù)據(jù)檔案。降低運(yùn)維成本、延長設(shè)備使用壽命。系統(tǒng)功能實(shí)現(xiàn)數(shù)字規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化的巡檢流程，安全提示

，保證運(yùn)維人員安全。任務(wù)提示

，保證運(yùn)維工作開展及時(shí)。工具提示

，保證維護(hù)開展順利。設(shè)備管理

，及時(shí)更新設(shè)備配件狀態(tài)。二維碼管理

，保證運(yùn)維工作準(zhǔn)確到位。

照片記錄

，方便隨時(shí)了解設(shè)備現(xiàn)狀。GPS記錄

，方便隨時(shí)了解人員位置。工程師流程設(shè)備

實(shí)現(xiàn)數(shù)字規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化巡檢流程，

安全提示

，保證運(yùn)維人員安全。

仸務(wù)提示

，

保證運(yùn)維工作開展及時(shí)。

工具提示

，保證維護(hù)開展順利。

設(shè)備管理

，

及時(shí)更新設(shè)備配件狀態(tài)。

二維碼管理

，保證運(yùn)維準(zhǔn)確到位。?

告警觸發(fā)?

預(yù)警觸發(fā)?

業(yè)務(wù)分析觸

發(fā)?

月度巡檢?

季度巡檢?

半年巡檢

照片記錄

，

方便隨時(shí)了解設(shè)備現(xiàn)狀。

GPS記錄

，方便隨時(shí)了解人員位置。

智慧運(yùn)維系統(tǒng)周期性巡檢一次性檢修功能特點(diǎn)

易巡APP

線下：三級服務(wù)保障體系以全國服務(wù)總部、區(qū)域服務(wù)中心、項(xiàng)目服務(wù)現(xiàn)場三級服務(wù)保障體系為支撐，優(yōu)化資源調(diào)度，第一時(shí)間消除影響電站安全運(yùn)行以及發(fā)

電收益的故障、缺陷等，從而實(shí)現(xiàn)持續(xù)的電站收益提升。

線下：標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)維管理基于線上的POWER+云平臺以及智能工單系統(tǒng)以及多年對電站運(yùn)營的經(jīng)驗(yàn)，通過標(biāo)準(zhǔn)化流程實(shí)現(xiàn)電站線下的標(biāo)準(zhǔn)化管理，為光伏