研发分布式光伏智慧运维全过程管控平台

小组名称xx公司“有为长青”QC小组活动课题名称研发分布式光伏智慧运维全过程管控平台注册时间2020年6月课题类型创新性活动次数15次出勤率100%小组成员情况姓名性别学历职务组内分工xx女研究生组长选择课题设定目标xx男本科副组长提出方案对策实施xx男研究生督导（指导）统筹安排xx女研究生组员对策实施效果检查xx女研究生组员对策实施总结小组获奖情况2020年，获得省公司优秀QC小组成果二等奖。2021年，获得xx省质量管理小组活动特等成果。研发分布式光伏智慧运维全过程管控平台“有为长青”QC小组选择课题（一）课题背景在“双碳”目标引领下，分布式光伏做为清洁能源的重要组成部分，近年来迎来飞速发展，截至2021年底，xx市分布式光伏装机容量超过2600MW，装机户数约9.23万户。随着光伏产业市场逐步从前期以政府补助为主的市场培育期发展到平价上网的市场成熟期，光伏电站运营也从粗放建设转变为精细化运营，收益主要来源为发电收益，需要减少故障发生率及时长，保障高效稳定运行，从而提升光伏发电收益，同时也为分布式光伏运维服务扩展了更大的市场空间。（二）课题需求1.课题需求由于分布式光伏设备数量多、分布范围广，日常维保不到位，设备故障发生率高；导致部分光伏设备长期处于故障状态或低效运行状态，资源得不到充分利用，直接影响光伏投资方或业主的发电收益。而光伏设备数量多、型号杂，且运维人员缺乏相应的知识储备，又导致设备故障排查时间长，维修困难，运维效率较低。通过调查统计近12个月光伏设备的故障处理时长发现不同故障等级的处理时长有明显区别，故障等级越高、投运时间越短的故障处理效率越高，随着投运年限增长，故障发生率随之增加，排除需要的时间更长。普通故障的处理平均时长为28.8小时，严重故障的处理时长为12.3小时，直接影响光伏场站的发电收益。图1设备故障处理时长制图人：xx制图时间：2022年6月9日传统的运维服务以线下管理为主，主要通过运维人员现场巡检及用户报修发现设备故障，然后再安排人员携带相应的维修器具到现场排查处理故障,主要流程如图2所示：图2故障处理流程制图人：xx制图时间：2022年6月10日日常巡检和用户报修的时效性比较差，很难在第一时间发现设备故障，后期的运维作业也缺少技术支撑，作业效率及质量无法管控。综上所述，小组得出结论：现有的分布式光伏的运行监测、故障诊断、运维管控手段已无法满足智能化运维业务需求。因此，需要研发一个能够实现分布式光伏设备实时监测、故障智能诊断、线上线下一体化智能运维管控的服务平台。2.课题目的通过分析讨论，小组确定课题目的：研发一个能够实现“分布式光伏设备实时监测、故障智能诊断、线上线下一体化智能运维管控”的系统,实现准确、快速的定位设备故障，提升运维质效。（三）广泛借鉴根据课题需求和目的，小组将研究方向确定为如何实现分布式光伏的数字化、精细化智能管理，小组成员利用中国知网、IEEE期刊网、中国学术期刊网等数据库分别检索光伏设备故障识别、数据核验等相关文章，并筛选出相关借鉴文献，如表1所示。表1借鉴表借鉴对象工作原理应用成效借鉴思路文献名称：《分布式光伏状态监测与故障自诊断研究》实时监测光伏设备生产运行情况、统计分析电站历史运行数据，分析异常数据，以获得最可能的故障类型，从而实现光伏设备日常管理的规范化、标准化、数字化。实时显示分布式光伏设备的综合发电数据、收益统计数据、节能减排数据、设备通讯状态和电站运行状态，绘制发电量和发电功率的实时趋势图，汇总计算电站当月的发电量，运维人员根据实时采集数据监测设备运行情况，当数据出现异常时，能够快速响应，排除故障。依据分布式光伏设备海量数据构建故障智能诊断模型，引用到本课题作为分布式光伏设备故障识别方式。文献名称：《互联网+分布式光伏发电监控运维平台》采用一键体检、自动巡检、大数据分析全范围光伏设备监测服务，建立智能化监控运维平台，及时发现电站故障及隐患并向运维人员下发工单。搭建消息接收服务器、消息推送服务器，消息接收服务器接收来自监控中心结果，自动分析故障原因、电站位置和距离、运维难易程度，减少人工审核处理环节，并采用多种通知方式提升流转效率。运用智能派单分析手段，引用到本课题作为工单下派流转基础方法。文献名称：《电站监控系统在光伏运维中的应用》系统对各种发电设备的历史运行数据和状态进行管理分析，通过实时记录电压、电流、功率、电度、频率和开关状态量等数据进行分析，结合移动端操作，提升故障解决效率。针对故障事件均具有详细的记录功能，包括故障事件发生的时间、位置，运维人员可迅速明确设备状况，制定设备维修计划，快速定位故障。借鉴光伏设备运维检修，引用到本课题作为现场作业支撑手段。文献名称：《分布式光伏电站远程智能监控系统设计》建立光伏数据核查机制，提升营配贯通质量，以数据核查治理推进光伏设备管理，实现对异常数据核查与质量整改的闭环管理。对光伏设备发电量、发电功率、运行状态等数据进行数据核查，从而有效、及时对分布式光伏数据结果及质量进行统计分析。检修完成后对比设备实时运行数据变化，借鉴光伏设备异常数据核验引用到本课题作为数据核验方法。制表人：xx制表时间：2022年6月12日由借鉴表可知，本课题借鉴相关文献中“故障智能诊断模型”“智能派单分析手段”“光伏设备运维检修方式”“光伏设备异常数据核验”的思路，实现“分布式光伏设备实时监测、故障智能诊断、线上线下一体化智能运维管控”功能。（四）确定课题根据课题需求及借鉴结果，小组确认本次课题为“研发分布式光伏智慧运维全过程管控平台”，使其具备“及时精准识别光伏设备隐患及故障，通过智能化研判自动生成运维工单，指导现场作业人员精准定位故障原因，规范标准开展故障维修，保障光伏设备稳定高效运行，提高光伏发电收益，实现分布式光伏线上线下一体化闭环管控”功能。设定目标及目标可行性论证（一）设定目标经过讨论，小组将活动目标设定为：通过故障及时识别、精准定位和高效处理，将光伏设备故障平均处理时长由28.8小时降到2小时。图3目标设定图制图人：xx制图时间：2022年6月16日（二）目标可行性论证1.根据借鉴推算小组成员依据借鉴点梳理了数据管控中的主要环节和时长，并制订成表格，进行分析。表2借鉴点时长分析序号借鉴点创新思路时长1实时显示分布式光伏设备的综合发电数据、收益统计数据、节能减排数据、设备通讯状态和电站运行状态，绘制发电量和发电功率的实时趋势图，汇总计算电站当月的发电量，运维人员根据实时采集数据监测设备运行情况，当数据出现异常时，能够快速响应，排除故障。依据分布式光伏设备海量数据构建故障智能诊断模型，引用到本课题作为分布式光伏设备故障识别方式。17分钟2搭建消息接收服务器、消息推送服务器，消息接收服务器接收来自监控中心结果，自动分析故障原因、电站位置和距离、运维难易程度，减少人工审核处理环节，并采用多种通知方式提升流转效率。运用智能派单分析手段，引用到本课题作为工单下派流转基础方法。15分钟3针对故障事件均具有详细的记录功能，包括故障事件发生的时间、位置，运维人员可迅速明确设备状况，制定设备维修计划，快速定位故障。借鉴光伏设备运维检修方式，引用到本课题作为现场作业支撑手段。1小时16分4对光伏设备发电量、发电功率、运行状态等数据进行数据核查，从而有效、及时对分布式光伏数据结果及质量进行统计分析。检修完成后对比设备实时运行数据变化，借鉴光伏设备异常数据核验引用到本课题作为数据核验方法。5分钟合计1小时50分制表人：xx制表时间：2022年6月20日依据借鉴内容进行推算，总体时间为1小时50分，小于目标值2小时，目标设定值可行。2.数据推算及模拟实验分布式光伏智能管理的核心是减少设备故障，提升光伏发电量，能够为用户创造更多收益，因此小组成员首先对影响光伏设备故障处理中故障识别、工单流转、现场处理、数据核查几个环节的影响因素进行分析。表3影响故障处理的因素分析表影响因素影响环节影响程度是否可控故障发现不及时故障识别高可控故障误报故障识别中可控工单流程审批派发不及时工单流转高可控作业流程不规范工单流转中可控光伏设备分布范围广，场站位置难找现场处理高可控光伏设备数量众多，故障点困难现场处理高可控人员知识储备不足，排除效率低现场处理高可控雨、雪等恶劣天气影响作业安全现场处理高不可控业主联系中断，无法入场作业现场处理低不可控故障处理效果监督不到位数据核查中可控经过分析，对运维效率影响程序较高的因素大多都属于可控因素，可通过相应的技术手段予以解决。1）在故障识别上，可通过采集光伏逆变器运行数据实现对光伏设备运行状况的分钟级监测；基于采集的海量数据构建光伏设备故障智能诊断模型，精准识别发生故障的设备，并对误报的故障信息进行清洗。表4数据监测分析表步骤说明测试次数最大时长数据采集量测数据采集频率最长为15min,故障告警数据实时上报4015min30s智能诊断通过综合对设备发电量、发电功率、运行状态多维综合分析精准定位故障401min30s制表人：xx制表时间：2022年6月20日从表4中可知：数据采集频率最长为15分钟，网络传输时延不超过5s,数据解析及处理的时长约20秒,综合用时约15分30秒；系统基于国网云平台部署，可根据需求灵活扩展数据资源，故障智能诊断模型可在90秒内完成数据分析处理，因此故障识别环节可控制在17分钟内；2）在工单流转环节上，通过灵活配置，尽可能简化处理流程，以直接派发工单到运维人员为主，减少人工审核处理环节，并采用多种通知方式提升流转效率，验证结果如表5所示：表5工单流转分析表步骤测试次数最大时长最短时长平均时长通知提醒104.8s1.5s2.9s工单接收1018min38s10.9s4min50s制表人：xx制表时间：2022年6月26日从表5中可以看出，单个处理环节平均用时约5分钟，按流程最大审批环节为3个环节计算，则完整故障处理流程在工单环节上需要花费15min的时间。3）在现场处理环节，根据故障设备及运维人员的定位信息，工单派发给距离最近的运维人员，经小组测试验证，统计数据如表所示：表6现场作业分析表步骤测试次数最大时长最短时长平均时长到达现场1045min53s5min35s20min故障定位1018min38s10.9s25min故障排除1018min38s10.9s28min制表人：xx制表时间：2022年7月1日4）在运维质量核查环节，工单完成后通过对比设备实时运行数据变化，核查故障是否消除并提交记录，经小组测试验证，统计数据如表所示：表7运维质量核查分析表步骤测试次数最大时长最短时长平均时长数据核查1045min53s5min35s4min记录提交1018min38s10.9s1min制表人：xx制表时间：2022年7月1日从表7中可知，采用数据一致性校验规则池方法，对治理数据核验所用最大时长为2min20s。小组对数据管控各个环节时间进行梳理统计，并制成表格。表8故障处理时间分析表序号环节时长备注1故障识别时间17min2工单流转时间15min3现场作业时间73min4工单核查时间5min合计1h50min制表人：xx制表时间：2022年7月1日合计总时长为1小时50分钟，因此，排除不可控因素的影响，光伏设备故障处理全流程在2小时内完成的目标是可以实现的。提出方案并确定最佳方案（一）总体方案选择根据借鉴点，小组成员围绕本次创新需求，经过热烈讨论和总体考量，提出了一级方案，设计总体方案原理如图4所示。图4总体方案原理图制图人：xx制图时间：2022年7月6日总体方案创新点：系统应用“云大物智移”等先进技术手段，实现分布式光伏数字化、精细化运营管理，降低运维难度，提升运维效率，有力保障了光伏设备安全稳定高效运行。关键路径：一是全面接入分布式光伏设备实时运行数据和告警数据，二是基于海量数据构建故障智能诊断模型，实现自动识别设备异常和故障，并根据告警等级及故障类型自动启动相应的运维工单；三是线上线下运维作业全流程管控，并提供运维作业支撑，四是监督评价，根据设备运行状况和用户评价验证故障排除效果。小组围绕总体方案进行功能需求分析，并提出了以下分级方案。表9方案需求分析表方案设计方案思路研制要求实现要求设备数据采集接入全面、精准的采集光伏设备运行数据全面接入光伏逆变器实时运行数据和告警数据，包括光伏组串、MPPT的量测数据。数据采集频率≤15min;数据传输及解析时间≤30s设备故障诊断设备故障精准识别，过滤误报故障对采集的设备告警信息及通过运行数据分析识别异常信息进行综合研判，确认故障类型、故障等级等信息并启动相应的运维工单。故障识别率达到100%；识别时间≤90s运维工单流转简化工单流程，减少不必要的环节能够支撑运维团队管理人员对工单的全流程管控，监督考核运维人员作业效率。流程启动率100%；消息通知到人100%；通知到人时间≤5s；工单流转环节平均用时≤15min现场作业支撑通过移动应用支撑现场运维工作开展具备工单接收、设备定位及导航、故障知识库等功能，并协助运维人员精准定位故障点，自动关联相应的解决方案。到达现场平均用时≤20min;故障点定位平均用时≤28min；故障排查平均用时≤28min运维效果核查设备故障修复后对运维服务效果进行综合评估根据设备运行状态变化、运维工单各环节处理时长等信息对运维效果进行综合评价。运维效果核查平均用时≤5min制表人：xx制表时间：2022年7月6日（二）分级方案选择小组围绕总体方案进行功能需求分析，并提出了以下分级方案。图5分布式光伏智慧运维全过程管控平台方案分解系统图制图人：xx制图时间：2022年7月8日设备数据采集接入方案分解及选择小组成员提出了三种技术方案：设备厂商云平台接入、设备加装采集网关和企业级实时量测中心接入，选择结果如表10所示。表10设备数据采集接入分析表备选方案方案一：通过设备厂商云平台接入方案二：设备加装采集网关接入方案二：企业级实时量测中心接入模式采集频率≤15min≤15min≤15min数据传输时长≥5min≤20s≤30s数据完整性≤50%≥90%≥90%数据准确性≥90%≥90%≥90%所需条件1.根据厂商平台开发数据集成程序2.设备厂商同意集成设备加装采集器企业级实时量测中心开放数据权限开发工作量10人天/平台接入10个主流平台100人天20人天10人天成本无采集器价格：300元xx地区10万台设备，总价3000万元无结论不采用不采用采用制表人：xx制表时间：2022年7月18日设备故障诊断的分解与选择为及时、准确的发现设备故障，小组成员提出两种方式实现故障诊断：一是基于大数据和人工智能构建设备故障智能诊断模型，从而实现系统自动完成故障研判；二是人工故障诊断，由光伏设备领域的专家在系统内进行研判分析。设备故障诊断选择见表11。表11设备故障诊断的分解与选择备选方案设备故障系统智能诊断人工研判方案要求设备故障识别率100%，设备故障发现时长<90s;开发量20人天5人天数据异常识别率100%100%诊断效率≥60条/min<1条/min发现时长<30s≥60s故障误报率<10%<5%方案评价方案一在故障识别率及处理效率上优与方案二结论采用不采用制表人：xx制表时间：2022年7月21日工单流转的分解与选择为实现运维团队管理人员对运维工单全流程的管控，小组成员提出集成流程引擎和开发固定流程两种技术路线，工单流转判断选择见表12。表12工单流转的分解与选择备选方案流程引擎固定流程方案要求工单流转平均时长≤15min方案说明系统通过集成流程引擎实现由运维团队灵活配置管控流程，可自行定义流程实例、活动实例系统开发固定的运维工单流程，用于各类工单及运维团队工作量10人天20人天易用性90%70%可维护性90%0平均流转时长≤15min≤15min方案评价方案一易用性和可维护性优于方案二结论采用不采用制表人：xx制表时间：2022年7月21日现场作业支撑的分解与选择为提高运维人员作业效率，减少设备故障处理时长，系统需配套开发移动运维助手实现设备定位导航、故障点识别、解决方案支撑，小组成员设计了两种技术方案。现场作业支撑工具的选择如表13所示。表13现场作业支撑的分解与选择备选方案微信小程序原生APP方案要求故障处理平均时长≤73min方案说明基于微信平台开发小程序，是一种不需要下载安装即可使用的应用以苹果公司的iOS、谷歌公司的Android（安卓）系统为主，开发两个版本的APP开发工作量10人天30人天用户群体微信用户智能手机用户功能实现100%100%下载安装不需要需要方案评价方案一在工作量和便捷性上优于方案二结论采用不采用制表人：xx制表时间：2022年7月21日运维效果核验的分解与选择表14运维效果核验的分解与选择备选方案运行数据核验用户评价方案要求运维效果核验时间≤5min方案说明运维人员完成设备故障处理并提交记录后，由系统实时监测设备运行状况，并结合工单各环节处理时长给出效果评价设备故障处理完成后由客户通过系统对运维人员作业情况进行评价。工作量10人天6人天客观性100%50%评价用时≤5min≤5min方案评价方案一的核验效果更客观准确结论采用不采用制表人：xx制表时间：2022年7月21日（三）确定最佳方案综合以上信息，研发分布式光伏智能管理系统的最佳方案已经确定，如图6所示。图6最佳方案系统图制图人：xx制图时间：2022年7月22日制定对策小组成员根据最佳方案，并按照“5W1H”原则制定了详细的对策计划表，如下所示：表15对策计划表序号对策目标措施地点负责人时间1采用企业级实时量测中心接入光伏设备运行数据光伏逆变器运行状态实时监测，量测数据采集频率≤15min，数据延时≤30s梳理数据需求清单设计数据接入技术路线xxxx2022.72设备故障系统智能诊断故障诊断平均用时≤2min，故障识别率100%构建基于偏差率的故障诊断模型建立基于能量损失的诊断方法建立基于时序电压电流的诊断方法xxxxxx2022.73工单灵活高效流转工单流转平均用时≤15min集成流程引擎配置工单处理流程xxxx2022.84研发微信小程序支撑现场作业现场作业平均用时≤73min微信小程序功能需求分析功能开发应用xxxxxx2022.85通过运行数据核查运维效果效果核查平均用时≤5min梳理核查方案设计开发效果核查xxxx2022.86系统部署测试测试成功率＞98%。1.系统部署；2.系统测试。xxxx2022.9制表人：xx制表时间：2022年7月22日对策实施实施一：采用企业级实时量测中心接入光伏设备运行数据措施1：梳理数据需求清单小组成员通过分析主流光伏逆变器的通信协议，结合本课题的业务需求梳理出数据需求清单，如表16所示。表16数据需求清单数据分类数据项数据子项单位采集频率数据类交流侧A相电压V15分钟A相电流A15分钟B相电压V15分钟B相电流A15分钟C相电压V15分钟C相电流A15分钟总功率因数15分钟总无功功率kvar15分钟总有功功率kW15分钟频率Hz15分钟直流侧总直流功率kW15分钟MPPT电压V15分钟MPPT电流A15分钟组串电压V15分钟组串电流A15分钟发电量日发电量kWh15分钟累计发电量kWh15分钟逆变器状态温度℃15分钟运行状态01正常运行02初始待机03控制关机04故障停机05待机06降额运行07限额运行08停机主动上报告警类直流侧反接0否，1是主动上报直流侧欠电压0否，1是主动上报直流侧过电压0否，1是主动上报直流侧过电流0否，1是主动上报过温保护0否，1是主动上报过温告警0否，1是主动上报电网过压0否，1是主动上报电网欠压0否，1是主动上报电网过频0否，1是主动上报电网欠频0否，1是主动上报电网逆流0否，1是主动上报电网掉电0否，1是主动上报电网不平衡0否，1是主动上报电网频率抖动0否，1是主动上报电网过流0否，1是主动上报其他告警0否，1是主动上报参数类基本信息设备编号设备名称发电用户号品牌型号额定功率额定频率输出电压制表人：xx制图时间：2022年7月23日措施2：2.设计数据接入技术路线小组成员通过与企业级实时量测中心项目组沟通，为满足数据时效性需求，量测数据通过kafka消息订阅方式进行数据交互，技术路线如图8所示。图8技术路线图制图人：xx制图时间：2022年7月24日对策目标检查：小组成员通过消费kafka接入光伏设备量测数据，分别选取10个设备核查采集数据质量，统计结果表16所示。表16数据质量统计表序号设备编码数据时间记录时间应采数量项实采数量项1130106030010012022-07-2309:15:002022-07-2309:15:0532322130106030010022022-07-2309:15:002022-07-2309:15:0532323130106030010032022-07-2309:15:002022-07-2309:15:0532324130106030010042022-07-2309:15:002022-07-2309:15:0532325130106030010052022-07-2309:15:002022-07-2309:15:0532326130106030010062022-07-2309:15:002022-07-2309:15:0532327130106030010072022-07-2309:15:002022-07-2309:15:0532328130106030010082022-07-2309:15:002022-07-2309:15:0532329130106030010092022-07-2309:15:002022-07-2309:15:053232101301060300100102022-07-2309:15:002022-07-2309:15:053232制表人：xx制表时间：2022年7月24日结论：通过企业级实时量测中心接入设备采集数据的数据延时为5s,数据完整率100%，小目标达成。实施二：设备故障系统智能诊断基于偏差率的故障诊断方式主要是分析一段时间内光伏组串和逆变器的运行参数，主要运行参数如表17。利用设备数据指标及历史运行数据，建立故障诊断模型，形成监测规则，判断设备运行状态。表17设备运行参数表序号设备类型运行参数1逆变器负载率2逆变器等效利用小时数3逆变器机柜温度4组串电流5组串功率该诊断方式可以快速分析光伏组串或逆变器在该时间段内的运行性能，自动定位异常运行的光伏组串或逆变器，基本流程如图9所示。图9基于偏差率的故障诊断方式流程图制图人：xx制图时间：2022年7月26日措施2：建立基于能量损失的诊断方法通过测量环境温度和辐照度来估算理论输出电压、电流和功率，再计算理论值和实际值之间的差值，并将差值作为诊断算法的输入数据以实现故障诊断。差值作为K最近邻算法的输入，结合指数加权移动平均算法，生成故障阈值边界，实现设备故障诊断。能量损失法诊断流程如图10所示。图图10图能量损失法诊断流程制图人：xx制图时间：2022年8月26日措施3：基于时序电压电流的诊断方法该诊断方法是通过在线测量光伏阵列输出的电压、电流波形进行故障甄别，各状态下的时序电压、电流。在不同故障情况下，分析时序波形的变化规律；在相同故障情况下，挖掘电参数的变化共性，以此来实现光伏阵列的故障诊断。对策目标检查：小组成员通过以上三种措施进行设备故障诊断，每个设备的诊断用时小于2min，并通过现场确认，诊断结果与实际情况相符。结论：故障诊断平均用时≤2min，故障识别率100%，小目标达成。实施三：工单灵活高效流转措施1：集成流程引擎小组成员梳理分析流程引擎的集成方案，在设备故障识别后生成运维工单时同步调用该运维团队配置的流程实例，启动工单处理流程。措施2：配置工单处理流程小组成员通过对运维服务团队多方调研，梳理分析光伏设备故障处理并据此配置故障处理流程图，如图15所示。图13故障处理流程配置图制图人：xx制图时间：2022年8月6日对策目标检查：小组成员以不同的运维服务团队在设备故障处理流程中分别配置了1至4个环节，测试结果如表19所示。图14故障处理流程图制图人：xx制图时间：2022年8月6日表19模拟结果统计表运维团队流程环节工单数量是否启动流转平均用时运维团队1110是30s运维团队2210是5min运维团队3310是8min运维团队4410是13min制表人：xx制表时间：2022年8月6日结论：经测试，故障处理工单流程启动率100%；在流程环节不超过4个时平均工单流转用时≤15min，小目标达成。实施四：研发微信小程序支撑现场作业措施1：微信小程序功能需求分析小组成员充分调研光伏现场运维人员的业务需求，从着重从故障定位、故障排除方面对运维人员提供支撑服务。功能需求如图17所示。图17微信小程序功能需求制图人：xx制图时间：2022年8月12日措施2：设计开发微信小程序功能应用小组成员根据微信小程序的功能需求，完成功能设计开发，功能设计如图18所示：图18功能设计制图人：xx制图时间：2022年8月13日对策目标检查：小组成员在不同地点选取20个故障处理工单核验测试，测试结果如表21所示。表21工单处理结果统计表序号设备地点故障类型到达现场用时故障点定位用时故障排除用时1xx电网掉电12min45s11min31s11min45s2xx过温告警7min52s21min42s21min52s3xx0发电量13min31s31min59s12min15s4xx直流侧过流18min01s12min09s11min31s5xx直流侧过压10min01s21min42s21min42s6xx电网掉电12min45s31min59s31min59s7xx过温告警7min52s12min09s12min09s8xx0发电量13min31s32min14s32min14s9xx直流侧过流18min01s21min56s21min56s10xx直流侧过压10min01s12min00s12min00s11xx电网掉电12min45s32min11s32min11s12xx过温告警7min52s11min47s11min47s13xx0发电量13min31s8min55s8min55s14xx直流侧过流18min01s22min16s22min16s15xx直流侧过压10min01s12min09s12min09s16xx电网掉电12min45s12min10s12min10s17xx过温告警7min52s10min53s10min53s18xx0发电量13min31s21min57s21min57s19xx直流侧过流18min01s22min14s22min14s20xx直流侧过压10min01s11min48s11min48s制表人：xx制表时间：2022年8月13日结论：经测试，设备故障处理平均用时≤73min，小目标达成。实施五：通过运行数据核查运维效果措施1：梳理制定数据核查方案小组成员保障设备故障运维处理效果，制定了运维效果数据核查方案，通过对比设备故障处理前后的运行状态及关键运行指标，并结合工单处理时长进行综合评价，如图20所示。图20运维效果核查方案制图人：xx制图时间：2022年8月20日措施2：设计开发效果核查小组成员设计开发运行效果核查功能，实现对运维效果客观及时的评估，如表23所示。表23模拟结果统计表序号运行数据核查结果故障排除用时运维效果评估核查用时1已排除32min11s通过2min11s2已排除32min11s通过2min11s3已排除32min11s通过2min11s4已排除32min11s通过2min11s5已排除32min11s通过2min11s6已排除32min11s通过2min11s7已排除32min11s通过2min11s8已排除32min11s通过2min11s9已排除32min11s通过2min11s10已排除32min11s通过2min11s11已排除32min11s通过2min11s12已排除32min11s通过2min11s13已排除32min11s通过2min11s14已排除32min11s通过2min11s15已排除32min11s通过2min11s16已排除32min11s通过2min11s17已排除32min11s通过2min11s18已排除32min11s通过2min11s19已排除32min11s通过2min11s20已排除32min11s通过2min11s制表人：xx制表时间：2022年8月25日结论：经测试，运维效果核查平均用时≤5min，小目标达成。实施六：系统整体部署措施1：系统部署架构图22系统部署架构图制图人：xx制图时间：2022年9月3日对策目标检查：小组成员对部署后的系统进行了整体功能测试，测试该系统各个模块是否能够正常、稳定的运行，系统功能测试结果如表25所示。表25模拟结果统计表序号功能模块测试内容测试结论1系统首页能够正常并正确展示服务客户数量统计、新开发客户数量统计、合同到期提醒、客户明细查询能够正常并正确展示故障告警发生数量统计、故障告警处理数量统计、当前故障告警数量统计能够正常并正确展示待处理工单数量统计、处理中工单数量统计、已处理工单数量统计能够正常并正确展示当日发电量、当日消纳量汇总统计、消纳率计算、实时发电功率能够正常并正确展示各区域装机容量、发电量热力图展示，点击区域图可逐级穿透系统能够正确和完整的展示分布式光伏发电情况、运行状态、运维质效和异常报警，；点击能够查看到详细信息，并跳转进入相应的功能页面；操作按钮能够正常工作。通过2光伏运行监测能够正常并正确的显示光伏项目下分布式光伏当日总发电量、当日上网电量、发电功率、节能减排量汇总统计，光伏项目的实时环境信息监测，以及光伏项目下分布式光伏用户的当前的运行状态、异常情况监测。能够正常并正确的显示光伏用户日总发电量、日上网电量、发电功率、节能减排量汇总统计，并支持日、月、年粒度查询，通过理论发电量与实际发电量对比分析，综合评估光伏发电效率、等效发电时长、系统健康状态等关键指标。能够正常并正确的显示光伏逆变器的运行状态、故障告警信息等信号量数据，以及光伏侧组串电压、组串电流、MPPT电压、MPPT电流、直流功率和电网侧三相电压、三相电流、有功功率、无功功率、功率因数、三相不平衡、谐波等量测数据。通过曲线图展示逆变器核心参数的运行趋势，支持历史数据查询。能够正常并正确的显示通信采集网关及网关绑定设备在线状态的实时监测，以列表的方式直观展示所有采集网关在线状态，支持状态按状态、区域、用户筛选，优先显示离线的网关。通过3故障智能诊断能够正常并正确的显示集中展示光伏逆变器的故障及告警信息，包括逆变器产生的故障告警和系统根据预设的告警阀值触发的越限告警。能够根据告警设备运行趋势可对告警进行忽略、转故障研判、转抢修工单等方式进行处理能够支持告警类型、告警等级、告警台区、告警用户、告警设备、告警时间等条件查询。通过4运维工单管理信息能够正常并正确的显示；能够实现分布式光伏客户故障报修，将报修信息发给运维方处理。能够实现用户报修或系统告警的情况研究，根据实际报修或告警情况，判定故障等级、类型，转为抢修、消缺等工单任务。能够实现对抢修工单线上全流程管理，包括创建抢修工单、审批工单、下发抢修工单等。能进行正常的操作，如编辑、保存、流转等操作。流程能够正常并正确的流转；节点提醒消息能够正确的发送；通过5统计分析图表能够正常并正确的显示；能够按照条件正确的显示统计结果；能够正确的导出图表；通过6系统管理信息能够正常并正确的显示；能够对信息进行正常的管理和维护，如权限管理、基础信息配置、组织机构管理、系统编码等。通过7档案管理信息能够正常并正确的显示；能进行正常的操作，如编辑、保存、流转等操作。能够管理维护光伏用户、光伏场站、光伏设备的基本信息及从属关系通过8运营管理能够实现分布式光伏用户的合同录入，记录合同名称、合同金额、服务起止日期等合同信息。能够实现历史出现过的故障和处理办法，保留珍贵的故障处理经验，同类问题出现可参考快速解决。能够设置巡视、抢修、消缺、清洗等工作的标准作业内容，规范运维标准。能够设置分布式光伏用户的运维项目，如巡视、抢修等运维项及运维周期、次数等。能够实现新建、变更运维套餐内容，设置套餐名称、服务厂站类型、套餐费用、服务项目等。通过9微信小程序能够实现设备监测全面监测光伏逆变器的运行状态、故障告警信息等信号量数据，以及光伏侧组串电压、组串电流、MPPT电压、MPPT电流、直流功率和电网侧三相电压、三相电流、有功功率、无功功率、功率因数、三相不平衡、谐波等量测数据。通过曲线图展示逆变器核心参数的运行趋势，支持历史数据查询。能够实现运维班组长对接收到的工单进行分派，可派发给班组成员，并跟踪作业状态。能够实现运维人员对作业工单的处理，包括定位签到、作业指标、作业结果录入、拍照等功能，作业完成可让客户签字确认。能够实现运维人员在巡视作业或其他作业时如发现设备缺陷可上报提交能够实现根据日、月、年统计运维工单处理情况。通过制表人：xx制表时间：2022年9月5日结论：分布式光伏智慧运维全过程管控平台部署后各模块均能正常、稳定的运行，部署合格率100%，小目标已达成。效果检查（一）目标检查分布式光伏智慧运维全过程管控平台在xx思凯电力建设有限公司进行了试运行，自2022年8月-9月通过系统完成174个工单处理，如表26，图23所示。表26数据治理流程统计表统计时间段完成故障工单处理数故障识别平均时长工单流转平均时长现场作业平均时长效果核查平均时长全流程完成平均时间2022年7-9月174个16min12min66min2min1h32min制表人：xx制表时间：2022年9月28日图23效果检查图制图人：xx制图时间：2022年9月26日可见，分布式光伏智能管理系统可实现设备故障处理全流程平均时间为1小时32分钟，小于目标设定值2小时，课题目标完成。（二）效益分析1．经济效益表27经济效益序号经济效益实现方式1有效减少故障时长，提升发电效率，增加用户发电收益分布式光伏智能管理系统试运行以来累计接入2000台以上光伏逆变器，通过对逆变器的实时监测，对异常及告警高效处理，将各分布式光伏发电系统故障率长期抑制在0.01%以下，整体发电效率维持75%以上，切实保障了发电收益。依托本平开展精细化管理运维每年预计可提升分布式光伏电站约5%的发电量，为xx光伏客户增加发电收益近300万元。2提升运维工作效率，降低运维服务成本借助智能运维服务平台和移动端运维支撑工具，帮助运维团队大幅提升服务响应时间和故障处理效率。仅需要一个班组通过集中监控中心即可实现对运维光伏项目的7*24小时实时监测，降低日常巡检的工作安排；而系统智能故障诊断可有效解决人工故障判的工作量，通过线上线下一体化闭环管控，强化运维人员管控，使运维人员的现场作业目标明确，避免无效低效作业。预计可为运维团队节约50%运维服务成本。制表人：xx制表日期：2022年9月27日2．管理效益表27管理效益序号管理效益实现方式1强化分布式光伏管控能力分布式光伏智能管理系统实现了光伏设备大规模数据采集和海量接入，有效补充了分布式光伏数据的完整性、精准性，提升综合能源业务支撑能力，提高客户服务满意度。通过负荷预测、预警分析等，提升分布式光伏设备的运行效率，增强分布式能源的消纳能力，提高电网运行的稳定性。2促进源网荷储协调互动，助力新型电力系统建设分布式光伏智能管理系统建成了“四位一体”的分布式光伏综合管理新模式，推动产业协同发展，提高分布式清净能源利用率，提升xx地区分布式光伏整体建设和运营水平，助力新型电力系统建设。制表人：xx制表日期：2022年9月29日2．社会效益表27社会效益序号社会效益实现