光伏发电环境监测系统：光伏发电环境监测系统的技术升级之路

　　光伏发电环境监测系统的发展，始终紧跟光伏产业的升级步伐，从早期的“简单数据采集”到如今的“智能分析预判”，每一次技术迭代都紧扣电站的核心需求。采用对光伏发电的深入痛点的挖掘和不断的创新手段，我们的光伏发电环境监测系统从原本的简单的“数据终端”一跃成为目前的“智能的决策中枢”，为光伏电站的高质量的运营提供了坚实的支撑。

　　但早期的光伏发电环境监测系统却存在着两大核心的痛点：其一监测的精度都相对较低，且抗干扰能力都较弱，受沙尘、雨雪等天气的影响都常常把数据的误差都拉高到了10%以上;其二也就是数据的孤立无联动，仅能把原始的数据的展示出来就止于此，完全不能直接为运维的决策服务。借助对核心的技术性突破，辉阳智联的“双传感器的融合”方案的巧妙的将硅基的辐射传感器与光谱的传感器的优势都得以充分的发挥，大幅的提升了太阳的辐射的监测的精度，将原来的误差都控制在了±2%之内，同时也自主的研发了对应的抗干扰的算法，通过对设备的温度的补偿、对粉尘的过滤等一系列的技术的对策，使得设备都能在沙尘天气下都能将数据的采集的准确率都能保持在98%以上。基于对4G/5G无线通信的引入，将光伏发电环境监测系统的数据实时的接入到电站的智能运维平台上，从而实现了“监测-分析-执行”的初步的联动。

　　凭借从“数据的被动采集”向“对数据的主动的智能预判”这一关键的跃迁，才真正实现了从传统的“机械的”工业向“智能化的”信息化的根本转变。但传统的光伏发电环境监测系统却只能在事后对环境的变化做出“回应”，而对未来的风险又无能为力，导致了其在运维的过程中始终处于一种“被动”的状态下。凭借对大量的历史环境数据与发电量的深度学习，辉阳智联的光伏发电环境监测系统便能对效率的衰减、各类的故障等都能给出较为准确的预警。借助对未来3天的辐照、温度的精准预测，我们就可以提前对组件的清洗、散热等各项运维的计划做出相应的调整;同时，当我们对组件的监测中又发现了组件的温度异常的升高但辐照却正常的情况下，我们就可以根据对其的深入分析，自动的对其进行对可能存在的热斑故障的预判，并及时的将其发送给相关的管理人员作出相应的预警信息。随着该系统的广泛应用，一家电站的运维效率也大大地提高了,其最明显的体现就是对电站的故障的快速的排查,将原来的4个小时的排查时间压缩到了仅仅30分钟,可谓“功倍而力半”。同时也使得电站的运维效率也大大地提高了,其运维的效率提高了87.5%。

　　随机应变地为不同场景的个性化需求而生的辉阳智联的光伏发电环境监测系统，也正式升级为“模块化的定制”了。而传统的设备却因其功能的固化，难以适配如大型电站、分布式、农光互补等复杂的差异化的场景，辉阳智联的光伏发电环境监测系统则通过对基础的监测功能的基础上，灵活的将各类的专项的模块——如为农光电站增强了农业环境的监测模块，为屋顶的电站增强了对光伏系统的遮挡的分析模块，为高原的电站增强了对低气压的适配等一系列的高级的功能的支持。通过对一处沿海的光伏电站的实践应用中将带盐雾的腐蚀监测模块的光伏发电环境监测系统的实时的对空气的盐雾的浓度的监测，对相应的运维人员都能及时的给予相应的提醒，及时的对光伏组件的开展相应的防腐的处理，使得光伏组件的使用寿命都得到了大幅的延长，从而大大地降低了对光伏组件的更换的成本。

　　通过对设备的全方面的运维与对数据的安全性都做了进一步的升级，辉阳智联的光伏发电环境监测系统也逐步实现了从单一的传统的监测系统向更加的智能化的全方位的监测系统的转变。凭借设备的自带的自检与远程的精准的校准的功能，我们就可以通过管理人员的云端的平台就可将零点的校准、对设备的故障的诊断等都能实现无需现场的就将设备的拆机操作了，从而大大降低了我们的运维的成本都达到了60%以上的降低，同时也将数据的传输都采用了加密的协议对数据的安全性也做了了很好的保证了，同时设备也支持本地的存储与对云端的备份，即使在我们遭遇了网络的中断也都不会将我们这些关键的数据都给丢失了。依托于对该系统的广泛应用可知，一家专注于光伏的运营公司的我们就将其应用于了自己手中的光伏发电环境监测系统，从而使得该系统的年均的故障率从以前的12%大大降至了1.5%，同时也使得了我们的数据的完整率都达到了99.9%。其以太阳能+锂电池的双供电模式一充电就可连续工作60天以上，对于无电网的偏远的电站场景的电站来说，堪称很好的的解决方案。