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萨纳斯大数据体系之光伏电站生产运行指标分析

来源:
时间:2016-10-27 18:01:02
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萨纳斯大数据体系之光伏电站生产运行指标分析:光伏电站生产运行指标分析的必要性:1、掌握光伏电站的生产运行情况,及时发现生产运营过程中存在的问题。2、针对薄弱环节提出相应的整改措施,

:光伏电站生产运行指标分析的必要性:

1、掌握光伏电站的生产运行情况,及时发现生产运营过程中存在的问题。

2、针对薄弱环节提出相应的整改措施,提升电站管理水平。

3、同时也可为光伏电站对标管理创造条件。

光伏电站运行分析相关的19个指标

电站运行分析的指标有:装机容量、在网时长、运维时长、故障时长、中断时长、计划完成率、光伏方阵效率、逆变器转换效率、集电线路及箱变损耗率、MW上网电量、升压站损耗率、系统效率、综合效率、电网限电弃光率、电站故障率、故障弃光率、损失电量、电站健康度、减排量等。

其中:

综合效率:光伏电站并入电网的电量对理论发电量的占比,综合表征电站总体效率;电网限电弃光率:电网限发弃光电量对实际发电量与电网限发弃光电量之和的百分比;电站故障率:因光伏电站内输变电设备故障时,导致发电单元停运和发电单元本体设备故障停运时长占实际运行时长与故障时长之和的百分比;

电站健康度:综合衡量光伏电站整体设备无故障运行及电站效率情况引入的指标。

光伏电站运行5项分析内容和19个分析指标对应如下:

光伏电站运行分析在光伏监控服务系统大数据支持下,可以对电站运行进行宏观把控,并提供电站运行各种数据分析,其具体作用如下:

1、电站运行分析为宏观把握电站运行整体情况设置了“电站故障率-健康度分析”,为获得电站实时运行细节进行了“实时监控诊断分析”,为发现电站内关键指标差异进行了“电站内对比分析”,为寻找电站间的差异性进行了“电站间对比分析”,为展示电站为节能减排所做的贡献进行了“电站减排量统计”;

2、光伏电站运行分析使用光伏监控服务系统输出的实时的和历史的光伏大数据,对数据进行适当清洗和预处理后运用了描述性统计分析、对应分析、因子分析、回归分析、贝叶斯分析等数据统计分析和数据挖掘方法实现了对以上19个光伏指标的5个分项的分析。

通过光伏电站运行分析可实现电站发电量时间曲线、实时诊断、光伏电站内光伏方阵对比、提升电站总体效率和发电量、展示节煤指数和相关碳排放指数等多项功能。

可实现功能具体如下:

1.分不同的统计周期展示电站故障率、电站健康度、因故障引起的电站总损失发电量,形成电站健康度、损失发电量随时间的变化曲线,可了解电站电站历史的运行情况。

2.可对光伏电站健康度进行实时诊断,并实时展示电站内汇流箱中断、汇流箱故障、逆变器中断、逆变器故障及其他中断的台数,

如图1,点击具体按钮后链接到故障或中断设备的具体明细,如点击“汇流箱中断”或“汇流箱故障”,可链接到图2,点击具体设备可链接到相应的一次接线图和实时数据。这样运维人员可直观了解实时的电站运行情况及设备故障明细。

图1

图2

3.展示光伏电站内光伏方阵效率对比、逆变器效率对比,集电线路及箱变损耗率对比,找出最优和最差方阵、设备或线路,反映电站内设计差异、设备差异、运维差异,从而指导电站设计和运维工作。

4.可展示电站的装机容量、在网时长、运维时长,对相同区域内的电站比较相同在网时长的MW上网电量、系统效率、综合效率、升压站损耗率、电网限电放光率、故障弃光率等指标,通过极端分析法找出导致电站间参数差异和导致差异的原因,在电站设计和运维工作时取长补短,提升电站总体效率和发电量。

5.展示了光伏电站每日、月度和年度的节省标准煤、原煤的质量以及减少二氧化碳、碳粉尘、二氧化硫、氮氧化物的排放量。

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