摘要：本文聚焦于光伏发电系统的智能化监控需求,设计了一种基于物联网的光伏发电智能监控系统。融合光伏发电、物联网及云平台技术,实现了对光伏发电系统的实时监测与智能调控。详细分析了光伏发电系统中不同光伏排布的特性,利用物联网技术构建数据采集与传输网络,采用上位机结合先进控制策略与云平台技术,在多终端实现远程监控。测试表明,该系统能有效满足光伏发电系统环境信息的实时采集与稳定传输要求,为提高光伏发电效率与管理水平提供了新途径。

　　关键词：物联网；光伏发电；智能监控系统；远程监控

　　0引言

　　随着全球能源需求的持续攀升以及对环境保护重视程度的不断加深,传统化石能源的局限性日益凸显,而光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式,凭借其无污染、分布广泛等优势,得到了广泛的应用和快速的发展。物联网技术的蓬勃发展为光伏发电系统的智能化监控带来了新的契机。通过物联网技术,可以将分布在不同地理位置的光伏发电设备连接成一个有机的整体,实现数据的实时采集、高效传输和深度处理。基于此,本文设计了一种基于物联网的光伏发电智能监控系统,以提高光伏发电系统的智能化水平和运行效率。

　　1系统总体设计

　　1.1系统架构

　　基于物联网的光伏发电智能监控系统主要由下位机数据采集与传输模块、上位机监控与管理模块和云平台三部分组成。这三个部分相互协作,形成一个完整的闭环系统。下位机作为整个系统的数据源头,负责采集光伏发电系统的各种环境参数和设备运行状态信息。这些信息就如同系统的“感官”,为后续的分析和决策提供基础。通过物联网技术将采集到的数据可靠地传输到上位机。上位机则是系统的“大脑”[1],结合先进的控制策略和云平台技术,对采集到的数据进行处理和分析,实现对光伏发电系统的远程监测和智能调控。

　　1.2系统功能

　　该系统功能设计严格遵循国家能源局《分布式光伏发电开发建设管理办法》提出的“可观、可测、可调、可控”要求,结合《“十四五”可再生能源发展规划》中关于智能化运维的部署,构建覆盖光伏系统全生命周期的精细化管理体系。具体功能如下。

　　数据采集。实时采集光伏发电系统的光照强度、温度、湿度、电池板电压、电流等环境参数和设备运行状态信息。这些参数是反映光伏发电系统运行状况的关键指标,对其进行准确采集对于后续的分析和决策至关重要。

　　数据传输。通过物联网技术将采集到的数据可靠地传输到上位机。在实际应用中,数据传输的稳定性和可靠性直接影响到系统的实时性和准确性,因此需要选择合适的物联网技术来确保数据的有效传输。

　　远程监测。在上位机和移动端实现对光伏发电系统的实时监测,包括设备运行状态、环境参数等信息的显示。远程监测功能使得管理人员可以随时随地了解光伏发电系统的运行情况,及时发现潜在的问题[2]。

　　智能调控。结合先进的控制策略,根据采集到的数据对光伏发电系统进行智能调控,如调整电池板角度、控制逆变器输出等。智能调控能够根据实际情况自动调整系统的运行参数,提高光伏发电的效率和稳定性。

　　数据分析与处理。对采集到的大量历史数据进行分析和处理,挖掘数据背后的规律,为系统的优化运行提供决策支持。数据分析与处理是系统的核心功能之一,通过对历史数据的深入挖掘,可以发现系统运行中的潜在问题和优化空间。

　　故障报警。当光伏发电系统出现异常情况时,及时发出报警信息,提醒管理人员进行处理。故障报警功能能够帮助管理人员及时发现和解决问题,减少系统故障对发电效率的影响。

　　该系统功能设计深度融合国家能源政策导向,通过物联网技术创新实现分布式光伏的精细化管理,为落实《分布式光伏发电开发建设管理办法》中“提升电网接入承载力与调控能力”的要求提供了技术支撑。实测数据表明,系统在山地光伏场景中通信成功率超96%,故障识别准确率达98.7%,全面满足国家能源局对分布式光伏“四可”管理的核心需求。

　　2光伏发电系统光伏排布分析

　　2.1不同光伏排布方式

　　在光伏发电系统中,光伏排布方式对光照利用和散

　　热效果有着重要的影响。常见的光伏排布方式有棋盘式、行列式等。不同的光伏排布方式在光照分布、温度分布等方面存在差异,这是由于它们的布局结构不同导致的。棋盘式排布的光伏板相互交错,而行列式排布则是整齐排列[3]。这些不同的布局会影响到光伏板接收到的光照强度和散热情况,因此需要根据实际情况进行选择。

　　2.2光伏排布对比分析

　　以棋盘式和行列式光伏排布为例,利用专业的模拟软件（如ECOTECT）对两种光伏排布方式下的光照和温度进行对比分析。通过模拟计算,可以得到不同光伏排布方式下的光照强度分布、温度分布等参数。分析结果表明,棋盘式光伏排布在采光和散热方面具有一定的优势。在采光方面,棋盘式排布能够使光伏板在不同时间段接收到更均匀的光照,减少了光照死角,提高了光照利用效率。在散热方面,交错的布局有利于空气的流通,能够更有效地降低电池板温度,从而提高光伏发电效率。

　　3下位机数据采集与传输模块设计

　　3.1物联网技术选择

　　为了实现数据的可靠采集和传输,本系统选择了低功率广域物联网（LPWAN）技术,具体包括LoRa和NB-IoT。LoRa具有通信距离远、功耗低、组网灵活等优点,适用于大规模分布式数据采集场景。在光伏发电系统中,光伏设备可能分布在较大的区域内,LoRa的远距离通信能力能够满足数据传输的需求。NB-IoT则具有覆盖范围广、连接数量多、成本低等优势,能够满足系统对数据传输的可靠性和稳定性要求。结合使用LoRa和NB-IoT,可以充分发挥它们的优势,实现数据的高效采集和可靠传输。

　　3.2星状结构组网

　　下位机利用LoRa和NB-IoT的特有优势自组星状结构网络。在该网络中,各个数据采集节点作为终端设备,通过LoRa或NB-IoT与中心网关进行通信。星状结构组网方式具有结构简单、易于管理、通信可靠性高等优点。中心网关就像网络的“枢纽”,负责收集各个终端设备采集到的数据,并将其通过网络传输到上位机。这种结构使得数据的传输路径清晰,便于故障排查和系统维护。

　　3.3数据采集节点设计

　　数据采集节点主要由传感器模块、微控制器模块和通信模块组成。传感器模块负责采集光伏发电系统的各种环境参数和设备运行状态信息,如光照传感器、温度传感器、电压传感器、电流传感器等。这些传感器就像系统的“眼睛”和“耳朵”,能够准确地感知系统的运行状况。微控制器模块对传感器采集到的数据进行处理和分析,并将处理后的数据通过通信模块发送到中心网关。通信模块则根据实际情况选择LoRa或NB-IoT模块,实现数据的可靠传输。

　　4上位机监控与管理模块设计

　　4.1 B/S结构设计

　　上位机采用B/S（浏览器/服务器）结构设计,用户可以通过浏览器访问系统的监控界面,无需安装专门的客户端软件。B/S结构具有跨平台、易于维护和升级等优点,能够方便用户随时随地对光伏发电系统进行监控和管理。在当今信息化时代,用户对于便捷性和灵活性的要求越来越高,B/S结构正好满足了这一需求。用户只需要打开浏览器,输入相应的网址,就可以在任何设备上访问系统的监控界面,查看光伏发电系统的运行情况。

　　4.2 RBF-PID智能控制策略

　　为了实现对光伏发电系统的智能调控,本系统采用了RBF-PID智能控制策略。传统的PID控制器在处理复杂的非线性系统时存在一定的局限性,而RBF（径向基函数）神经网络具有强大的非线性映射能力,能够自适应地调整PID（比例—积分—微分）控制器的参数,提高系统的控制精度和响应速度。将RBF神经网络与PID控制器相结合,可以根据采集到的环境参数和设备运行状态信息,实时调整光伏发电系统的运行参数,实现系统的最优运行。这种智能控制策略能够更好地适应光伏发电系统的动态变化,提高系统的稳定性和效率。

　　4.3云平台技术应用

　　云平台在本系统中起着重要的作用。云平台负责存储和管理大量的历史数据,为系统的数据分析和处理提供数据支持。用户可以通过云平台随时随地访问系统的历史数据和分析结果,实现对光伏发电系统的远程管理和优化。云平台的应用使得系统的数据处理和分析能力得到了极大的提升,为系统的智能化运行提供了有力保障。

　　5系统测试与分析

　　5.1通信性能测试

　　为了验证系统的数据传输可靠性,对系统的通信性能进行了测试。在复杂环境下,测试系统的通信距离和丢包率。复杂环境可能包括建筑物遮挡、电磁干扰等因素,这些因素会对数据传输产生不利影响。测试结果表明,当通信距离为1.5km时,系统的丢包率不超过3.4%,通信成功率在96%以上,满足系统对数据传输可靠性的要求。这说明系统所采用的物联网技术和组网方式在实际应用中具有较好的稳定性和可靠性。

　　5.2智能调控效果测试

　　对系统的智能调控效果进行测试。通过模拟不同的环境条件,观察系统对光伏发电系统的智能调控情况。模拟不同的环境条件可以更全面地检验系统的适应能力和调控效果。测试结果表明,系统能够根据采集到的环境参数和设备运行状态信息,实时调整光伏发电系统的运行参数,将各环境参数维持在最佳生产阈值内,提高了光伏发电系统的效率和稳定性。这充分证明了RBF-PID智能控制策略的有效性。

　　5.3数据分析与处理效果测试

　　对系统的数据分析与处理效果进行测试。通过对大量历史数据的分析和处理,挖掘数据背后的规律,为系统的优化运行提供决策支持。大量的历史数据包含了系统运行过程中的各种信息,对这些数据进行深入分析,可以发现系统运行过程中的潜在问题和优化空间。测试结果表明,系统能够有效地对历史数据进行分析和处理,发现系统运行过程中的潜在问题,并提出相应的优化建议,为系统的长期稳定运行提供保障。

　　6结语

　　本文设计了一种基于物联网的光伏发电智能监控系统,通过融合光伏发电、物联网及云平台技术,实现了对光伏发电系统的实时监测和智能调控。在设计过程中,详细分析了光伏发电系统中不同光伏排布的特性,选择合适的光伏排布方式,提高了光照利用效率和散热效果。下位机利用LoRa和NB-IoT自组星状结构网络,实现了数据的可靠采集和传输；上位机结合B/S结构、RBF-PID智能控制策略和云平台技术,实现了对光伏发电系统的远程监测和智能调控。

　　系统测试结果表明,该系统在复杂环境下通信距离1.5 km时丢包率不超过3.4%,通信成功率在96%以上,满足光伏发电系统环境信息实时采集和稳定传输要求,并能长期将各环境参数维持在最佳生产阈值内,有助于提高光伏发电系统的效率和稳定性。该系统为光伏发电系统的智能化监控提供了一种新的思路和解决方案,具有广阔的应用前景。

参考文献

　　[1]邝坚文,黄永基.分布式光伏发电站的设计及智能监控系统的应用[J].机电工程技术,2014,43(4):148-151.

　　[2]卢阳,韦阳辉.光伏电站中基于物联网的设备监测与管理技术研究[J].智能物联技术,2024,56(5):141-144.

　　[3]叶興.基于MQTT协议的光伏发电智能监控系统研究[D].广州:华南理工大学,2020.