一种分布式光伏电站设备故障诊断及预警方法与流程

一种分布式光伏电站设备故障诊断及预警方法与流程摘要光伏发电是当今绿色环保能源中的重要组成部分，但光伏电站设备存在着开路、短路、灰尘等多种故障，而传统的手动巡检方式效率低下，无法及时发现并处理故障。本文提出了一种基于物联网和数据挖掘技术的分布式光伏电站设备故障诊断及预警方法，通过监测电站各设备的运行状态、数据采集和分析，识别出故障，提供相应的预警信息，实现了高效、精度高、经济实用的光伏电站故障预警与诊断方法。1.前言随着人们关注环境保护的意识不断提高，光伏发电系统的应用越来越广泛。但光伏设备作为新能源设备，固有其智能化和多样化的特点，设备出现故障可能导致电站运行受到影响，而标准化手动巡检方式难以保证故障的及时排查和处理。因此建立一套适合光伏电站设备的预警与维修体系是非常必要的。为了提高光伏电站设备故障诊断和预警的效率，本文提出了一种基于物联网和数据挖掘技术的分布式光伏电站设备故障诊断及预警方法，通过监测电站各设备的运行状态、数据采集和分析，识别出故障，提供相应的预警信息，实现了高效、精度高、经济实用的光伏电站故障预警与诊断方法。2.设备监测对于分布式光伏电站来说，各个电站设备之间的相互关系是非常复杂的。由于光伏设备的大多数部件都是通过电力和数据信号输送的，因此设备的运行状态的监测对于故障预警和维修至关重要。因此，本文提出，通过对光伏电站的设备进行监测，得到每个设备的电路、电流、电压和温度等传感器的数据，并将其上传至云端进行分析。具体的监测流程如下：设备检测：利用物联网的技术，对光伏电站的设备进行实时监测，获得设备工作状态和性能参数；数据采集：对于设备数据采集，在控制器上采集它的工作状态、电气参数、热参数、声音参数等；数据传输：信息传输到其它网关，并采用LoRa、NB-IoT等无线传输方式传输数据；数据存储：采用云平台进行数据远程存储，为后续的数据挖掘和分析提供数据支持。3.数据分析在得到各个设备的传感器数据后，需要将其进行分析，以识别出可能存在的故障。本文提出的数据分析方法包括以下步骤：数据预处理：利用数据清洗和数据选择技术，对获得的数据进行筛选和清洗；特征提取：首先利用卷积神经网络技术，对采集的数据进行预处理。在保留数据的原始特征数据的同时，还对数据进行了频率域和时域的特征提取。以数据的特征向量来表示数据。故障识别：本文利用支持向量机算法对设备故障进行识别，支持向量机算法对数据分析的效果非常好，能够对设备故障进行精准识别，并且能够在数据量较大时得出较好的结果。4.维修预警一旦发现设备故障，需要及时进行维修，防止影响整个光伏电站的运行。为了保证故障的及时维修，本文提出了基于维修预警的方法。具体的维修预警流程如下：预警发生：当分析系统发现设备有可能存在故障时，会发送一条预警报告给设备监测人员，早期预警模块需要监控数据并将其传送到数据分析模块中；故障类型判别：在收到预警后，设备监测人员通过在线检查和分析，确定故障类型，进而采取相应的维修措施；维修报告扫描：维修人员在完成维修后，将维修报告扫描并上传至系统中，在线维修模块会进行单个设备的维修记录管理和自动化的集中式维修管理。5.总结本文提出了一种基于物联网和数据挖掘技术的分布式光伏电站设备故障诊断及预警方法，利用物联网技术监测设备工作状态，通过数据分析技术识别故障类型，并提供相应的预警信息，实现了高效、精度高、经济实用的光伏电站故障诊断与预警方法。但是，这种方法还存在一些问题。例如，当故障类型较为复杂时，需要增加更多