安科瑞 王晶淼
摘要：随着光伏電站智能化水準的不斷提升，現有光伏智能監控系統可視化方法已無法滿足高實時性、高并發的資料可視化需求。為此，文章探讨了實作智能化光伏電站的關鍵技術，并針對大資料的光伏資料可視化方法進行了分析與研究，提出了一種Kafka，Spark與WebSocket相結合的資料處理方法，可滿足高并發資料請求下光伏實時資料的可視化需求。利用該資料可視化方法，可監控光伏元件的運作狀況，有利于光伏電站的智能化管理、提升發電效率、節省維護管理所需要的時間與人力成本。
關鍵詞：光伏大資料；資料可視化；資料推送；智能化
0、引言
随着全球環境污染的加劇以及資源的不斷銳減，發展新能源已經是一種不可避免的趨勢。光伏發電因其資源用之不竭、清潔環保且不受地域限制，加之建設周期短等優點，在長期的能源戰略中具有重要的地位。光伏電站的平穩運作，不僅僅需要各個光伏子產品的正常運作，也需要各子產品協調作業。
如何實時監控各個光伏子產品的運作狀态，以便運維人員及時作出維護、優化響應，進而保證光伏電站的正常運作，成為亟待解決的問題。傳統光伏電站基于網絡監控系統與人工運維相結合的裝置管理與監控方式，對于裝置故障的處理存在着一定的延時，且在資料并發量大的情況下無法保證資料傳輸的穩定性，影響系統監控管理的效率；其智能管理系統受限于既有的計算及處理能力，一般隻能對光伏電站部分關鍵參數進行實時監控，無法對多個光伏電站所有采樣參數進行實時監控及可視化展現。為此，本文提出了一種基于大資料的光伏智能管理系統，其采用基于大資料的光伏智能管理系統架構以及實時資料處理和存儲方式，可實作光伏電站高并發量資料的可視化展現。
1、光伏資料處理
該光伏智能管理系統的總體架構如圖1所示。系統中，光伏電站的所有運作資料通過配套的4G無線路由器經安全可靠的IPsec隧道回傳給大資料平台進行解析，并對光伏實時資料進行可視化處理，且支援處理的結果在桌上型電腦、筆記本電腦上或手機及Pad用戶端展現。
圖1 光伏智能管理系統總體架構
光伏資料可視化主要分為實時資料可視化與曆史資料可視化。本文将從實時資料處理以及曆史資料存儲2個方面分别闡述可視化資料的收集和處理原理與過程。
1.1實時資料處理
光伏資料可視化結果的完整性以及實時性很大程度上依賴于大資料平台接收到資料後處理資料的方式。傳統的資料處理方式是光伏電站實時資料通過Socket通信将資料傳回至伺服器端，用戶端以AJAX（異步JavaScript和XML）通信方式向伺服器請求資料并在Web浏覽器或者手機APP中進行可視化展示。這種方式不能及時處理用戶端多并發、多連接配接情況，且容易造成資料的丢失，影響可視化資料的完整性與準确性；同時由于AJAX通信方式的原理是不斷向伺服器輪詢新資料，當多用戶端大批量請求資料時，會導緻服務端的壓力劇增，影響其服務性能。
本文所提出的光伏智能管理系統采取Kafka(高性能跨語言分布式釋出/訂閱消息隊列系統)、Spark(開源的類MapReduce的通用并行架構)和WebSocket(下一代用戶端-伺服器的異步通信)相結合的方式（圖2）。為了防止用戶端發生多并發、多連接配接情況，資料接入伺服器時會将實時資料先寫入支援快速持久化、高吞吐、完全分布式的Kafka消息隊列；從Kafka消息隊列擷取到實時資料後，為了加快資料預處理過程，采用可提供海量資料互動式查詢的Spark分布式計算架構；為了避免用戶端不斷輪詢伺服器所産生的壓力，采用WebSocket資料推送方式，所推送的資料将作為Web浏覽器或手機APP用戶端可視化資料源的實時資料。
圖2 光伏智能管理系統實時資料處理流程
1.2曆史資料存儲
對曆史資料進行可視化操作的前提是擷取曆史資料源。考慮到後期光伏電站擴容及存儲所有實時資料的需求問題，傳統的Mysql資料庫（關系型資料庫）存儲資料的方式已不能滿足應用要求，為此該光伏智能管理系統采取Mysql與Hbase（非機構化資料庫）相結合的方式進行資料存儲，其資料存儲流程如圖3所示。
圖3 資料存儲流程
如圖3所示，伺服器端接收的光伏實時資料将全部存儲至Hbase中進行備份和高可靠性安全存儲。針對非海量資料查詢，Mysql的速度比Hbase的快，故光伏故障與統計資料将在Spark中計算後存儲到Mysql資料庫中；因資料查詢速度會随存儲容量的增加而降低，故本系統隻在Mysql中存儲近3個月的故障資料，更長時間段的曆史資料則需在Hbase中進行查詢操作。
為了便于曆史資料的可視化，在Mysql資料庫中存儲了所有光伏電站的發電企業資訊表、裝置資訊表、故障碼表、電站元件拓撲結構表和使用者資訊表等相關靜态資訊表。
良好的資料存儲方式将直接影響後期資料查詢的速度和效率。對于所有資料在Hbase中的存儲備份，該系統采取以光伏電站編号與時間戳相結合的方式生成每個Cell（資料存儲單元）的RowKey（Hbase資料檢索依據）值。
2、光伏資料可視化實作
所設計的光伏智能管理系統支援Web浏覽器及手機APP用戶端圖表展現，并支援使用者在圖表中進行互動性操作以快速擷取光伏電站各個元器件互相關聯關系。
2.1實時資料可視化
2.1.1光伏電站關鍵資訊實時資料可視化
系統運維人員可在Web浏覽器端選擇檢視光伏電站關鍵資訊請求，伺服器端将新的實時資料通過WebSocket資料通信方式推送至對應前端頁面并進行可視化圖表繪制。其關鍵資訊可視化資料處理流程如圖4所示。
圖4 關鍵資訊可視化資料處理流程
光伏電站關鍵資訊可視化效果如圖5所示。通過該系統，運維人員可快速擷取電站的日發電量、功率因數和發電效率等實時關鍵資訊。
圖5 關鍵資訊可視化效果
2.1.2光伏元件拓撲實時資料可視化
光伏電站各元件拓撲實時資料可視化實作過程如圖6所示。
圖6 光伏元件拓撲實時資料可視化過程
以某光伏電站的拓撲關系為例，在Web浏覽器端擷取的光伏元件拓撲實時資料可視化效果如圖7所示。運維人員将滑鼠移至所關心的拓撲元素上時，該元素的關鍵實時資訊會以圖表形式進行可視化展示；通過輕按兩下拓撲元素,可以擷取該元素的所有實時變量資訊值。當某個光伏元件發生故障時，其在拓撲圖上所對應的元素将變成紅色并閃爍，運維人員可通過輕按兩下該元素來獲知故障發生的詳情描述，并可作為故障處理的參考依據。
圖7 光伏元件拓撲實時資料可視化效果
2.2曆史資料可視化
2.2.1故障統計資料可視化
光伏電站曆史故障統計資料對于針對性維護光伏元件正常工作有着重大意義，利用這些資料，運維人員可以集中各類資源與精力在高頻率故障上。故障統計可視化資料處理流程如圖8所示，前端頁面接收到服務端傳回的結果後，可以将查詢的結果以餅圖、柱狀圖和折線圖等方式進行多元度展示。
圖8 故障資料可視化處理流程
故障統計資料可視化效果如圖9所示，其支援使用者的可互動性操作，使用者可改變圖中的篩選條件來檢視感興趣時間區間的故障資料，并通過設定圖表展示類型來從不同次元審查故障統計可視化結果。
圖9 故障統計資料可視化效
2.2.2營運統計資料可視化
營運統計資料可直覺展示各個光伏電站在不同時間的發電量，是評估光伏電站平穩運作的另一重要名額。營運統計資料可視化過程與故障統計資料可視化過程類似，判斷所請求的資料是否為近3個月内的資料，分别從Mysql與Hbase資料庫中查詢擷取資料，并根據應用需求進行可視化展示。其營運統計資料可視化效果如圖10所示。
圖10 營運統計資料可視化效果
使用者可以根據核心關注的次元來選擇希望檢視的營運統計資料。該系統支援按日、周、月、年來對營運資料進行可視化展示，并支援使用者依據不同展示次元來展現營運統計資料。
3、安科瑞分布式光伏運維雲平台介紹
3.1概述
AcrelCloud-1200分布式光伏運維雲平台通過監測光伏站點的逆變器裝置，氣象裝置以及攝像頭裝置、幫助使用者管理分散在各地的光伏站點。主要功能包括：站點監測，逆變器監測，發電統計，逆變器一次圖，記錄檔，告警資訊，環境監測，裝置檔案，運維管理，角色管理。使用者可通過WEB端以及APP端通路平台，及時掌握光伏發電效率和發電收益。
3.2應用場所
目前大陸的兩種分布式應用場景分别是：廣大農村屋頂的戶用光伏和工商業企業屋頂光伏，這兩類分布式光伏電站今年都發展迅速。
3.3系統結構
在光伏變電站安裝逆變器、以及多功能電力計量儀表，通過網關将采集的資料上傳至伺服器，并将資料進行集中存儲管理。使用者可以通過PC通路平台，及時擷取分布式光伏電站的運作情況以及各逆變器運作狀況。平台整體結構如圖所示。
3.4系統功能
AcrelCloud-1200分布式光伏運維雲平台軟體采用B/S架構，任何具備權限的使用者都可以通過WEB 浏覽器根據權限範圍監視分布在區域内各建築的光伏電站的運作狀态（如電站地理分布、電站資訊、逆變器狀态、發電功率曲線、是否并網、目前發電量、總發電量等資訊）。
3.4.1 光伏發電
3.4.1.1 綜合看闆
●顯示所有光伏電站的數量，裝機容量，實時發電功率。
●累計日、月、年發電量及發電收益。
●累計社會效益。
●柱狀圖展示月發電量
3.4.1.2 電站狀态
●電站狀态展示目前光伏電站發電功率，補貼電價，峰值功率等基本參數。
●統計目前光伏電站的日、月、年發電量及發電收益。
●攝像頭實時監測現場環境，并且接入輻照度、溫濕度、風速等環境參數。
●顯示目前光伏電站逆變器接入數量及基本參數。
3.4.1.3 逆變器狀态
●逆變器基本參數顯示。
●日、月、年發電量及發電收益顯示。
●通過曲線圖顯示逆變器功率、環境輻照度曲線。
●直流側電壓電流查詢。
●交流電壓、電流、有功功率、頻率、功率因數查詢。
3.4.1.4 電站發電統計
●展示所選電站的時、日、月、年發電量統計報表。
3.4.1.5 逆變器發電統計
●展示所選逆變器的時、日、月、年發電量統計報表
3.4.1.6 配電圖
●實時展示逆變器交、直流側的資料。
●展示目前逆變器接入元件數量。
●展示目前輻照度、溫濕度、風速等環境參數。
●展示逆變器型号及廠商。
3.4.1.7 逆變器曲線分析
●展示交、直流側電壓、功率、輻照度、溫度曲線。
3.4.2 事件記錄
●記錄檔：使用者登入情況查詢。
●短信日志：查詢短信推送時間、内容、發送結果、回複等。
●平台運作日志：檢視儀表、網關離線狀況。
●報警資訊：将報警分進行分級處理，記錄報警内容，發生時間以及确認狀态。
3.4.3 運作環境
●視訊監控：通過安裝在現場的視訊攝像頭，可以實時監視光伏站運作情況。對于有硬體條件的攝像頭，還支援錄像回放以及雲台控制功能。
3.5系統硬體配置
3.5.1 交流220V并網
交流220V并網的光伏發電系統多用于居民屋頂光伏發電，裝機功率在8kW左右。
部分小型光伏電站為自發自用，餘電不上網模式，這種類型的光伏電站需要安裝防逆流保護裝置，避免往電網輸送電能。光伏電站規模較小，而且比較分散，對于光伏電站的管理者來說，通過雲平台來管理此類光伏電站非常有必要，安科瑞在這類光伏電站提供的解決方案包括以下方面：
3.5.2 交流380V并網
根據國家電網Q/GDW1480-2015 《分布式電源接入電網技術規定》，8kW~400kW可380V并網，超出400kW的光伏電站視情況也可以采用多點380V并網，以當地電力部門的審批意見為準。這類分布式光伏多為工商業企業屋頂光伏，自發自用，餘電上網。分布式光伏接入配電網前，應明确計量點，計量點設定除應考慮産權分界點外，還應考慮分布式電源出口與使用者自用電線路處。每個計量點均應裝設雙向電能計量裝置，其裝置配置和技術要求符合 DL/T 448 的相關規定，以及相關标準、規程要求。電能表采用智能電能表，技術性能應滿足國家電網公司關于智能電能表的相關标準。用于結算和考核的分布式電源計量裝置，應安裝采集裝置，接入用電資訊采集系統，實作用電資訊的遠端自動采集。
光伏陣列接入組串式光伏逆變器，或者通過彙流箱接入逆變器，然後接入企業380V電網，實作自發自用，餘電上網。在380V并網點前需要安裝計量電表用于計量光伏發電量，同時在企業電網和公共電網連接配接處也需要安裝雙向計量電表，用于計量企業上網電量，資料均應上傳供電部門用電資訊采集系統，用于光伏發電補貼和上網電量結算。
部分光伏電站并網點需要監測并網點電能品質，包括電源頻率、電源電壓的大小、電壓不平衡、電壓驟升/驟降/中斷、快速電壓變化、諧波/間諧波 THD、閃變等，需要安裝單獨的電能品質監測裝置。部分光伏電站為自發自用，餘電不上網模式，這種類型的光伏電站需要安裝防逆流保護裝置，避免往電網輸送電能，系統圖如下。
這種并網模式單體光伏電站規模适中，可通過雲平台采用光伏發電資料和儲能系統運作資料，安科瑞在這類光伏電站提供的解決方案包括以下方面：
3.5.3 10kV或35kV并網
根據《國家能源局關于2019年風電、光伏發電項目建設有關事項通知》（國發新能〔2019〕49号），對于需要國家補貼的建立工商業分布式光伏發電項目，需要滿足單點并網裝機容量小于6兆瓦且為非戶用的要求，支援在符合電網運作安全技術要求的前提下，通過内部多點接入配電系統。
此類分布式光伏裝機容量一般比較大，需要通過升壓變壓器升壓後接入電網。由于裝機容量較大，可能對公共電網造成比較大的幹擾，是以供電部門對于此規模的分布式光伏電站穩控系統、電能品質以及和排程的通信要求都比較高。
光伏電站并網點需要監測并網點電能品質，包括電源頻率、電源電壓的大小、電壓不平衡、電壓驟升/驟降/中斷、快速電壓變化、諧波/間諧波 THD、閃變等，需要安裝單獨的電能品質監測裝置。
上圖為一個1MW分布式光伏電站的示意圖，光伏陣列接入光伏彙流箱，經過直流櫃彙流後接入集中式逆變器(直流櫃根據情況可不設定)，經過升壓變壓器升壓至10kV或35kV後并入中壓電網。由于光伏電站裝機容量比較大，涉及到的保護和測控裝置比較多，主要如下表：
4、結語
本文所提光伏可視化系統可實作多個光伏電站高并發資料請求條件下實時資料監控及可視化展示。作為運維人員智能化管理光伏電站的有利工具，其能準确提供裝置的實時運作狀況，大大節省了管理和維護光伏電站所需時間及人力成本。目前，該系統的工作核心在于解決光伏産品關鍵資料的接收、存儲及展示，後續将充分利用已有的曆史資料并結合大資料相關技術對光伏電站各個元件的健康狀況進行預測，以實作光伏電站的智能化管理。