1T/SDPEAXXX光伏電站智能運行技術導則本文件規定了光伏電站智能運行監視、操作、巡檢、異常（缺陷）和故障處理、運行管理、電力交易的基本要求。本文件適用于智能光伏電站的運行管理。2規范性引用文件下列文件中的內容通過文中的規范性引用而構成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，僅該日期對應的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。GB50797光伏發電站設計規范GB/T29320光伏電站太陽跟蹤系統技術要求GB/T30155智能變電站技術導則GB/T35694光伏發電站安全規程GB/T38335光伏發電站運行規程DL/T1403智能變電站監控系統技術規范DL/T1051電力技術監督導則DL/T1352電力應急指揮中心技術導則3術語和定義下列術語和定義適用于本文件。3.1智能運行IntelligentOperation利用信息化、數字化、大數據、物聯網、自動化技術，結合電力調度、電力市場、陸地或海上的氣象條件、光伏電站及發電單元狀況，實現設備的自感知、自適應、自學習、自決策、自執行，保障設備安全可靠運行。3.2智能監視IntelligentMonitoring利用大數據、物聯網、人工智能、可視化、數字孿生等技術，實現運行監視、報警、預警、識別和指導的智能化。3.3智能控制IntelligentOperation利用數據資源實現自感知、自學習、自適應、自尋優能力的光伏發電單元、光伏電站、區域等層級的全面控制。3.4智能運行管理IntelligentOperationManagement2T/SDPEAXXX利用信息化、數字化等技術實現“工作票、操作票、交接班制、巡回檢查制、設備定期試驗輪換制”的智能聯動、分析和管理。3.5智能一體化管控平臺integratedmanagementandcontrolplatform為光伏電站生產運行和管理提供統一的數據接入、管理以及服務，實現數據共享、集中管控與協同互動的軟硬件系統。4總體要求4.1光伏電站智能運行應滿足GB/T30155、GB/T38335的基本要求。4.2光伏電站智能運行應利用網絡通信、信息融合、大數據、數字孿生、全方位態勢感知和數據智能分析技術，實現發電單元、輸變電設備、自動化設備、氣象及環境的監視和分析。4.3光伏電站智能運行應依據監視和分析結果對發電單元和電氣設備進行控制，優化調節發電單元和電氣設備的控制策略，實現控制策略的自學習、自適應和自尋優。4.4光伏電站智能運行應利用全方位態勢感知和數據邏輯推理模型實現對設備異?；蚬收系臋z測、定位、分類、處理和復現。4.5光伏電站智能運行應通過多源數據的信息交互和協同運作，實現對運行管理的全息觀測與全局關聯分析。4.6光伏電站智能運行應結合設備狀態、電力調度、電力市場等信息，分析和預測電能需求、日前和日內電價狀況，提出智能輔助交易策略。5智能監視5.1一般要求5.1.1智能監視根據模型自動學習歷史數據，記錄設備不同工況下多維度的運行數據，實現智能閾值計算，得到設備不同工況下的報警閾值并不斷進行修正；應提供監測對象實時與長期趨勢曲線數據對比監視，并實時對長期趨勢曲線數據進行修正。智能光伏電站應通過智能傳感測量及網絡通訊技術，部署感知終端與數據采集設施，實現氣象環境信息、發電設備信息、生產管理信息、電力系統信息、電力市場信息的全方位監測和感知。5.1.2智能監視應監視發電單元數據、升壓站數據、線路數據、箱式變壓器數據、氣象功率預測數據、檢修維護數據、巡檢數據、其他輔助系統數據等，根據設備狀態、環境條件智能調整監視的周期和頻次。5.1.3智能監視應根據數據邏輯推理模型自主學習歷史數據，實現智能閾值計算，監測對象趨勢數據對比分析。5.2發電單元監測5.2.1利用智能狀態感知裝置監視光伏組件、組串匯流箱、逆變器、箱變等設備的溫度、振動、腐蝕、應力、絕緣等變化情況。自動與歷史數據對比，進行綜合評估，對異常情況進行預測和預警。5.2.2利用智能識別裝置監視陰影遮擋、組串失配、熱斑、組件臟污等異常狀態，并能夠及時進行故障預警。5.2.3利用智能振動監測裝置監視支架或平臺基礎沉降、傾斜、振動情況，對異常情況進行報警，實現支架或平臺發生傾斜或者倒塌的預測和預警。5.2.4利用智能環境傳感裝置監視逆變器、匯流箱、箱變內部的溫度、濕度、鹽度、有害氣體情況，對異常情況進行預測和預警。3T/SDPEAXXX5.2.5利用多源校驗技術驗證發設備數據完整性，對通訊閃斷導致的數據延遲、丟幀等異常情況進行告警和數據修復。5.3輸變電設備監測5.3.1利用智能狀態感知裝置監視升壓站主變壓器、站用變壓器、備用變壓器、箱式變壓器、無功補償裝置、開關柜、電纜等設備的溫度、振動、腐蝕、應力、絕緣、局放、油品參數等變化情況。自動與歷史數據對比，進行綜合評估，對異常情況進行預測和預警。5.3.2實時監視架空集電線路、電纜等設備的絕緣、接頭溫度、應力、雷擊、異物搭接、鳥窩、樹障等情況，對異常情況進行告警和診斷。5.3.3全方位感知海上升壓站海纜狀態、基礎沖刷及腐蝕情況，對異常情況進行預測和預警。5.4自動化設備5.4.1全方位感知光功率預測、變電站控制、繼電保護裝置、自動電壓控制、自動功率控制等設備的運行情況，對異常情況進行預測和預警。5.4.2利用網絡信息技術監視自動化設備的通信狀態，對異常通信情況進行告警。5.4.3利用多源校驗技術監視自動化設備上傳調度的數據，對異常數據情況進行告警。5.5氣象及環境5.5.1實時收集氣象預測信息，對異常天氣進行告警，根據氣象災害模型，監測和預測可能遭受臺風、雷擊、覆冰、高溫等災害的設備，進行報警或預警，智能調整光伏場區、輸變電設備、自動化設備的監視周期和頻次。5.5.2實時監視進入場站區的人員、車輛（船舶）、設備，自動進行信息認證、備案，對非法闖入的人員、車輛（船舶）、動物等，進行安全警示或驅逐。6智能控制6.1利用智能一體化管控平臺，自動調整發電單元和電氣設備的控制策略、生成異常或故障處置方案，實現控制策略的自學習、自適應和自尋優。6.2升壓站的智能控制按照GB/T30155、DL/T1403執行。根據電網頻率、電壓和電氣設備運行狀態，智能進行并網發電，電壓、有功和無功功率調節，集電線路送電、停電等操作。系統內部、系統與設備之間實現聯動，自動觸發報警和防誤閉鎖操作。6.3根據光功率預測和天氣預報結果，按照保障設備安全和發電功率最優化策略，利用考慮環境、氣候、輻照強度、對光角度、組件臟污程度等因素建立的模型，實時優化運行控制參數，自動調整運行曲線和功率限制，對逆變器進行精準功率控制。a）自動調整控制參數，減少逆變器頻繁啟動，降低設備損耗。b）利用建立的模型，自動優化組串切除策略，將異常組件或組串進行切除，提高發電效率。c）自動調整支架角度，跟蹤入射太陽光，捕獲更多太陽能，提高發電功率。太陽跟蹤系統技術要求執行GB/T29320。d）根據天氣預警信息，在雷雨、大風或者覆冰覆雪等惡劣天氣下，自動調整支架角度，進行抗風、避雪或者停機操作。6.4根據各監測系統的異常或者報警信息，智能控制關斷，優化消除陰影遮擋功率損失、失配損失、消除熱斑。4T/SDPEAXXX6.5出現組件失效、短路、高溫等報警和預警事件，自動推送控制指令值至控制系統，實現自動降出力或停機。6.6根據支架、基礎的傾角及沉降監測報警信息，按照劣化程度，自動提高智能監視的頻次，調整運行策略。6.7根據火災報警信息，根據設備溫度、濕度、煙霧情況，啟動火災系統進行滅火處理，并啟動應急處理方案。火災系統設計應執行GB50797第14章的規定。6.8綜合各方面因素，設備檢修模型自動進行“停機優先順序”控制，以降低檢修損失電量。7智能巡檢7.1利用無人機、機器人等智能設備自動進行設備數據采集分析和處理，實現巡檢的可視化、自動化。7.2以多維度智能巡檢終端為基礎，構建以多源數據融合為核心的智能巡檢系統，從多源數據采集、自主識別、智能告警和大數據分析等方面進行無人化巡檢，根據設定的巡檢路線，自動傳輸設備檢測數值，發現異常自動上報，自動生成巡檢報告。7.3利用光伏場區監控系統安裝的各類傳感器和加裝的視頻采集裝置、傳感器（溫度、風速、光照等實現巡檢要求的設備和環境的實時感知。7.4對感知數據分析建立數據模型，針對設備異常、故障事件進行實時監測和預測，并根據監測和預測結果，自動進行控制調整、或者推送通知進行消缺和檢修。8異常(缺陷)及故障處理8.1一般要求8.1.1異常（缺陷）及故障處理通過智能監視系統提供的各類報警和預警信息、相應的控制信號，通過智能控制系統自動進行異常（缺陷）消除、自動停機避免發生延伸故障和事故，或者自動啟動智能檢修系統、智能工單系統、智能兩票系統，并將異常（缺陷）的原因、解決方案和措施傳輸至上述系統。8.1.2通過智能一體化管控平臺對異常(缺陷)和故障統一進行報警和預警，針對重要報警和預警事件通過廣播系統進行通知。8.1.3將報警和預警信息按照傳感器、設備、系統狀態及人員操作習性等類別進行分級劃分，并依據報警等級從高到低進行通知。8.2異常處理8.2.1針對智能監測提供的解決異常運行的操作流程和技術措施進行操作，處理異常運行；或者轉化為控制指令分級傳輸至控制系統，自動進行分級異常運行處理。8.2.2利用神經元網絡、數據邏輯推理模型自動檢測、定位、分類和處理異常及故障，自動調整設備監視周期及頻次，生成檢修策略、維護方案，并對處理結果進行校核。8.2.3報警或預警信息按照傳感器、設備、系統狀態及管理人員專業等類別進行分級劃分，并依據等級從高到低進行通知。8.3故障處理8.3.1故障發生時，利用故障信息邏輯和推理模型自動分析、判斷故障的原因、性質、程度、位置和趨勢。自動啟動設備保護裝置，采取防止故障擴大措施。通過智能一體化管控平臺的智能檢修、智能工單、智能兩票等功能生成檢修維護計劃和方案，通知人員進行故障處理。5T/SDPEAXXX8.3.2故障處理后，利用大數據分析技術對故障前后設備狀態、控制裝置動作等數據進行分析并生成分析報告。8.3.3當故障信息經邏輯推理模型分析可能造成事故時，自動啟動對應等級的應急預案、列明應急物資清單等，通知應急管理人員。9運行管理9.1根據歷史交易數據、功率預測情況和設備工況，自動制定年度和月度發電、廠用電率等計劃，并自動統計分析指標完成情況。9.2自動對并網運行管理實施細則和輔助服務管理實施細則的考核結果、指標完成情況進行分析，根據分析結果自動進行參數、策略調整優化。9.3根據電站維護需求、巡檢計劃、調度計劃，自動生成工作任務單，利用無人機、機器人等設備自動開展巡回檢查。需運行人員重點確認檢查的項目，自動列出所需工器具、交通工具等清單。9.4自動制訂定期輪換與試驗計劃，到期自動執行，并對執行情況進行定量評價、追溯分析，自動調整定期輪換與試驗計劃?，F場安全要求應遵守DL/T796的有關規定。9.5利用人臉識別、指紋識別、視頻監控、電子門禁、定位技術、防誤閉鎖裝置等多源聯動，自動實現人員、車船和設備的認證、出入權限控制和設備聯鎖操作。9.6智能判斷兩票執行過程中人員穿戴、安全措施、工器具使用、操作指令正確性，提醒安全風險事項及危險點。自動對兩票執行結果進行校驗，定期評價和追溯分析。9.7基于標準要求的內容和自身需求利用大型語言模型GPT自動生成各類報表、報告。自定義編輯、按設定要求計算等功能，自動生成數據結果，通過豐富的報表展現和多種的圖表樣式呈現數據信息，能自動標識異常的數據并進行報警處理。報表內容可參考附錄A。10電力交易10.1根據所在區域氣象情況，結合光伏電站有無電價補貼和綠證、電力現貨交易規則、不同時段電價預測情況，發電單元工況、檢修計劃等信息，自動預測光伏電站功率，自動開展電力現貨市場交易。10.2根據光伏電站實際運行情況，結合光伏電站實際功率與預測功率偏差情況，自動評估光功率預測準確性及預測曲線修正策