浅谈物联网技术的光伏-储能一体化系统监测与故障研究

摘要：随着可再生能源特别是光伏发电技术的快速发展，光伏-储能一体化系统成为实现能源可持续发展的重要途径。然而，系统的稳定运行和效率问题一直是制约其发展的关键因素。物联网技术的应用，为光伏-储能一体化系统提供了有效的远程监测与故障诊断手段。本文系统地研究了基于物联网的光伏-储能一体化系统的远程监测及故障诊断技术，分析了在集成物联网技术后系统运行的优势，并提出了一套有效的故障检测和诊断流程。通过实验验证，证明了该系统在提高光伏发电效率、降低维护成本和保障系统稳定性方面的有效性。一五二

关键词：物联网；光伏发电；储能系统；远程监测；故障诊断

0引言 零一七六

光伏-储能一体化系统作为一种新型的可再生能源利用方式，因其绿色环保、可持续性强等优点而受到重视。随着系统规模的不断扩大和应用场景的增多，系统的运行安全、稳定性和维护效率成为亟待解决的问题。物联网技术的引入为远程监测与故障诊断提供了新的解决方案。物联网技术通过智能传感器、通信技术和云计算等手段，实现对系统的实时数据采集、传输和分析，从而及时发现并处理可能出现的问题。本文旨在探讨如何将物联网技术应用于光伏-储能一体化系统，实现其远程监测与故障诊断功能的优化。

1光伏-储能系统的重要性与发展趋势 零七一九

光伏-储能系统作为新能源领域的重要组成部分，其重要性在于它能够有效地将太阳能这种清洁、可再生的能源转换为电能，并通过储能设施解决了太阳能发电的间歇性问题，提升了能源的利用效率和系统的供电可靠性。随着全球对于环境保护意识的加强和对传统化石能源依赖的减少，光伏-储能系统在能源结构转型中发挥着越来越重要的作用。该系统不仅能够减少温室气体排放，缓解全球气候变暖问题，而且还能够为偏远地区和电网不稳定地区提供稳定的电力供应，促进社会经济的可持续发展。

技术创新不断推动光伏发电效率的提升和储能成本的降低。例如，光伏电池材料的研究开发正朝着更有效率、更低成本的方向发展，如钙钛矿太阳能电池等新型材料的出现。同时，储能技术也在不断进步，锂离子电池的能量密度提高，成本下降，其他类型的储能技术如液流电池、压缩空气储能等也在不断地被研究和开发。系统集成和智能化水平的提高。随着物联网和人工智能技术的发展，光伏-储能系统越来越多地采用智能监控和管理技术，实现了系统运行的最优化，提高了能源的使用效率和系统的运行稳定性。系统能够根据天气变化、用户需求和电价变动等因素自动调整发电和储能策略，实现经济效益的最大化。

2光伏-储能一体化系统架构

2.1光伏发电系统介绍

光伏-储能一体化系统的核心组成部分是光伏发电系统，它利用太阳能电池板将太阳辐射能转换为直流电能。这种转换过程是通过半导体材料的光电效应来实现的，当太阳光照射到光伏电池板上时，光子与半导体中的电子相互作用产生电流。光伏发电系统通常包括光伏电池板、支架、逆变器、监控设备以及配套的电缆和接线盒等组件。光伏电池板是系统通常由多个光伏电池串联或并联组成，以提供所需的电压和电流。光伏电池的效率和质量直接决定了整个系统的发电效率和稳定性。目前，市场上常见的光伏电池主要有单晶硅、多晶硅和薄膜三种类型，各有其特点和适用环境。

2.2　储能系统的作用

光伏-储能一体化系统是一种集成了光伏发电与电力储存的先进能源系统。在这个系统中，储能系统（起着至关重要的作用。由于太阳能发电具有天气依赖性和日夜周期性，因此其产生的电力供应并不稳定。这就是储能系统发挥作用的地方。储能系统，通常采用诸如锂离子电池或铅酸电池等电池储能技术，可以在光伏发电产生过剩电力时储存电能，并在无阳光或需求高峰期释放电能，从而确保电力供应的连续性和稳定性。

2.3　一体化系统的优势

光伏-储能一体化系统的核心优势在于其能够将太阳能发电与能量存储紧密结合，形成一个既能够有效转换也能够灵活应对各种供电需求的系统。这样的系统不仅能够在白天将太阳能转换为电能，还能通过储能设备存储多余的电能，以供夜间或阴雨天气使用，有效地解决了传统光伏系统受自然条件限制而产生的间歇性问题。具体来说，一体化系统中的光伏板将太阳能转换为电能的效率可以表示为：

式中，Pout是从光伏板输出的功率，而Ein是入射到光伏板上的太阳能总量。

此外，一体化系统可以根据实际用电需求动态调节电力输出，这一点是通过智能管理系统实现的，它能够监控用户的用电模式和预测电力需求，进而优化光伏发电和储能设备的工作状态。例如，当预测到用电需求增加时，系统可以提前储存更多的电能，以满足即将到来的高峰时段。这种智能调节可以用以下公式概括：

Pstored(t+1)=Pstored(t)+Pcharge(t)-Pdischarge(t)

式中，Pstored表示当前储存的电能量，Pcharge和Pdischarge分别表示在时间t的充电和放电功率。

对于偏远地区或电网不稳定的地方，光伏-储能一体化系统更是一种理想的解决方案，因为它能够独立于传统电网运行，为用户提供稳定和可靠的电力供应。随着储能技术的进步，如锂离子电池的能量密度提升和成本下降，一体化系统的经济性得到了显著提高。储能设备的成本效益可以通过其循环寿命和单位能量成本来评估：

式中，Cstorage是储能设备的总成本，N是设备的循环次数，Ecapacity是每次循环能够提供的电能量。

3远程监测技术

3.1　传感器技术与数据采集

远程监测技术在光伏-储能一体化系统中扮演着至关重要的角色，它使得系统的智能化运维成为可能。通过集成了先进的传感器技术、数据通信手段以及云平台的大数据处理能力，远程监测技术能够实现对整个系统状态的实时监控和管理。这种技术的实施，依赖于一系列精密的传感器，它们持续地从系统的各个关键节点收集数据，这些节点包括光伏板、逆变器和储能设备等。传感器技术提供的数据是多方面的，涵盖了环境信息和设备性能指标。例如，温度传感器可以监测光伏板和储能设备的温度，其输出电压V与温度T之间的关系可以用以下公式表示：

式中，a，b，c，是根据传感器特性确定的系数，T是温度。电流和电压传感器则可以监测光伏系统的电气性能，使用欧姆定律来描述电路中的电流I，电压V和电阻R之间的关系V=IR而光照传感器能够测量太阳光的强度，从而评估光伏板的发电潜力，其输出电流I与入射光强度E之间的关系可以近似为：I=kE式中，k是传感器的响应系数。通过这些传感器收集的数据，系统能够实时监测设备的工作状态和环境条件，为系统的优化运行提供决策支持。数据通信手段确保了这些数据能够实时传输到云平台进行处理和分析，这通常涉及到数据的加密和解密过程，其数学模型可以表示为：

式中，（P代表原始数据，（C代表加密后的数据，（E_k是加密函数，（D_k是解密函数，（k是密钥。云平台则负责处理这些数据，运用先进的数据分析方法，如机器学习算法，来预测系统的运行趋势和潜在的维护需求。这些分析可能会涉及到复杂的数学模型，如回归分析、时间序列分析等，一个简单的线性回归模型可以表示为：

式中，y是响应变量，x1，x2，xn是解释变量，β0，β1，βn是模型参数，是误差项。

3.2　数据通信方式

采集到的数据需要通过可靠的数据通信方式传输至监控中心或云平台。数据通信可以通过有线网络如以太网，也可以通过无线方式如蜂窝网络、卫星通信或者Wi-Fi进行。在一些偏远或者不方便布线的地区，无线通信方式更显其便利性和灵活性。随着物联网技术的发展，低功耗广域网（LPWAN）技术如LoRa和NB-IoT等也开始被越来越多地应用于远程监

测系统中，这些技术特别适合于传输小数据量的场景，具有覆盖范围广、功耗低等优点。数据通信方式具体特点见表。

表1数据通信方式特点

3.3　云平台与数据处理

当数据通过通信网络成功传输到云平台后，接下来就是数据处理阶段。云平台具备强大的数据存储和计算能力，可以对海量数据进行处理和分析。通过先进的数据处理算法，比如机器学习和人工智能技术，云平台不仅能够实现对数据的实时监控，还能够进行故障预测、性能分析和优化建议等高级功能。此外，用户可以通过云平台提供的接口，随时随地通过电脑或移动设备查看系统状态，实现远程控制和管理，大幅提升了系统的运维效率和智能水平。物联网技术的光伏云平台与数据处理系统见图1

图1物联网技术的光伏云平台与数据处理系统

4故障诊断方法

4.1故障检测技术

故障诊断方法在现代工业和技术系统中扮演着至关重要的角色，尤其是在需要长时间稳定运行的复杂系统中，如光伏-储能一体化系统。故障检测技术是故障诊断的起点，它通过监测设备的运行状态和环境参数来捕捉可能的异常信号。这些信号可能表现为数据的突然变化，如温度急剧升高、电流电压波动超出正常范围等，也可能是性能指标的逐渐下降，如光伏板的发电效率降低。传感器在这里发挥着基础作用，它们实时收集关键数据并将其传输给分析系统。光伏故障检测技术系统见图2。

图2光伏故障检测技术系统

4.2优化效果评估和分析

主要对准确率、召回率、F1分数、计算时间、误报率等参数加以评估。评估方法为，将优化后的模型应用到实际运行数据中，并对比优化前后的模型性能指标。同时，进行大量实验以验证优化方法的可行性和有效性。继而对比实验结果和分析数据，发现优化后的模型在准确率、召回率、F1分数等方面都有明显提高，而计算时间和误报率也有所降低。这便表明，优化方法能有效地提高水电站电气装置故障运行状态自动捕捉方法的准确性和效率。

5安科瑞Acrel-2000MG微电网能量管理系统

5.1概述

Acrel-2000MG储能能量管理系统是安科瑞专门针对工商业储能电站研制的本地化能量管理系统，可实现了储能电站的数据采集、数据处理、数据存储、数据查询与分析、可视化监控、报警管理、统计报表、策略管理、历史曲线等功能。其中策略管理，支持多种控制策略选择，包含计划曲线、削峰填谷、需量控制、防逆流等。该系统不仅可以实现下级各储能单元的统一监控和管理，还可以实现与上级调度系统和云平台的数据通讯与交互，既能接受上级调度指令，又可以满足远程监控与运维，确保储能系统安全、稳定、可靠、经济运行。

5.2应用场景

适用于工商业储能电站、新能源配储电站。

5.3系统结构

5.4系统功能

（1）实时监管

对微电网的运行进行实时监管，包含市电、光伏、风电、储能、充电桩及用电负荷，同时也包括收益数据、天气状况、节能减排等信息。

（2）智能监控

对系统环境、光伏组件、光伏逆变器、风电控制逆变一体机、储能电池、储能变流器、用电设备等进行实时监测，掌握微电网系统的运行状况。

（3）功率预测

对分布式发电系统进行短期、超短期发电功率预测，并展示合格率及误差分析。

（4）电能质量

实现整个微电网系统范围内的电能质量和电能可靠性状况进行持续性的监测。如电压谐波、电压闪变、电压不平衡等稳态数据和电压暂升/暂降、电压中断暂态数据进行监测分析及录波展示，并对电压、电流瞬变进行监测。

（5）可视化运行

实现微电网无人值守，实现数字化、智能化、便捷化管理;对重要负荷与设备进行不间断监控。

（6）优化控制

通过分析历史用电数据、天气条件对负荷进行功率预测，并结合分布式电源出力与储能状态，实现经济优化调度，以降低尖峰或者高峰时刻的用电量，降低企业综合用电成本。

（7）收益分析

用户可以查看光伏、储能、充电桩三部分的每天电量和收益数据，同时可以切换年报查看每个月的电量和收益。

（8）能源分析

通过分析光伏、风电、储能设备的发电效率、转化效率，用于评估设备性能与状态。

（9）策略配置

微电网配置主要对微电网系统组成、基础参数、运行策略及统计值进行设置。其中策略包含计划曲线、削峰填谷、需量控制、新能源消纳、逆功率控制等。

6硬件及其配套产品

7结束语

综上所述，本文研究的水电站电气装置故障运行状态自动捕捉方法，通过实时监测电气装置的运行状态，利用卷积神经网络（CNN）模型对采集的数据进行学习和预测，实现了对故障的早期发现和准确定位。不过，该方法仍存在一些局限性，例如，对于某些复杂故障类型的识别精度还有待提高。未来还需引入更先进的深度学习模型，如变分自编码器（VAE）或生成对抗网络（GAN）等，以提高故障类型的识别精度和泛化能力；结合多源信息，如设备状态监测数据、运行日志等，以更好地评估电气装置的运行状态；考虑将本方法应用于其他类型的能源设备或工业设备中，拓展其应用范围；对大容量、高维度数据的处理方法进行深入研究，以进一步提高模型的训练效率和泛化能力。

随着深度学习技术的发展，未来会将多种不同模态的监测数据融合在一起，保证故障检测的准确性和好性。在互联网和物联网技术的综合应用下，可有效实现水电站电气装置的远程监控和诊断，强化故障响应速度和维修效率。该种方法的推广和应用前景广阔，对于提高水电站的安全性、可靠性和运行效率具有重要意义，为水电站的智能化发展提供更加有力的支持。

参考文献

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[3]辛清松.基于物联网技术的光伏-储能一体化系统远程监测与故障诊断研究

[4]安科瑞企业微电网设计与应用手册.2022年05版

审核编辑 黄宇