光伏电站的系统维护探讨
光伏电站的系统维护探讨[20200408102015]
摘 要
目前，能源短缺的问题越来越严重，化石能源的日益短缺加大了人们对新型能源特别是太阳能开发利用的需求。大型光伏电站是太阳能发电的主要形式，而光伏发电系统在日常的运行中常常会出现各种各样的问题，严重影响到了光伏电站稳定安全的运行，光伏电站的系统维护就显得尤为重要。
本文总结了光伏电站的日常维护和定期维护的技术。重点探讨了蓄电池组的维护技术。首先简要的概述了下蓄电池的基本特性，然后在掌握蓄电池基本特性的基础上分析一例蓄电池维护的实际案例。本文运用BP算法解决蓄电池故障检测的方法，建立了BP网络，并通过MATLAB仿真验证该方法的可行性。结果证明BP算法可以很好的对蓄电池的故障进行有效的检测，并且BP网络简单，适用性高，能够解决多模式的故障检测问题。
*查看完整论文请 +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
关键字:光伏电站维护蓄电池组BP算法MATLAB仿真；
Key Words: PV power plant maintenance; Battery; BP algorithm；MATLAB simulation目 录
1.绪论1
1.1 课题的背景，目的和意义1
1.2 光伏电站系统维护技术的研究现状2
1.3 课题研究思路和技术方法3
2.光伏电站系统维护概述5
2.1光伏电站发电系统的日常维护和检查5
2.2 光伏发电系统各部位的维护6
3.蓄电池基本特性 10
3.1蓄电池的基本概念和特性10
3.2 蓄电池的工作原理11
4.光伏电站中蓄电池的维护探讨13
4.1气候环境对蓄电池寿命的影响13
4.2 蓄电池维护中的典型问题的探讨15
4.2.1 实际运行中蓄电池产生的故障15
4.2.2 故障分析17
4.2.3 故障处理方法18
4.3 基于BP人工神经网络算法蓄电池故障检测 19
4.3.1 BP算法的基本原理19
4.3.2 蓄电池故障检测的BP网络的建立20
4.3.3样本选取和训练步骤21
4.3.4 网络训练和matlab仿真24
结语29
参考文献30
致谢31
1.绪论
1.1课题的背景和意义
光伏电站是利用太阳能电池发电技术的新能源发电系统，具有安全，清洁，实用，受环境的限制小，方便等特点[1]，因此，促进光伏电站的规模化发展有利于能源结构转型，为人类的可持续发展做出贡献。光伏电站系统的日常维护是维持光伏电站运行的关键。探讨出一套行之有效的光伏电站系统维护技术是保证光伏电站运行，发展的基础。
目前的世界的能源结构中，人类主要消费41%的煤炭，27%的石油和23%的天然气。但是化石能源的的剩余开采量已经濒临耗尽，据美国地质局研究表明，全世界最终可采石油储量为3万亿桶，由此估计，石油将在40年内耗尽。世界煤炭总可采储量大约为8475亿吨，，从目前的煤炭消费状况来看，煤炭只够使用200年。现今探明了的天然气储量大约为177万亿立方米，如果维持现有的天然气开采规模，那么天然气将在80年内枯竭。因此，作为可再生能源的代表太阳能资源的开发利用成为了研究的重要方向之一[2]。
光伏电站系统维护的目的为：实现电最大的MTBT(平均故障间隔时间)和最小的MTTR（平均故障恢复时间）来维持光伏电站最大的发电能力。要实现这个目的，这就需要几大要素来实现，包括高度可靠的检测设备；有效的维护管理体系；7·24运营维护管理体系；专业的维护管理团队；全面、高效的维护现场；数据的分析等。以此来降低人工成本，降低运行维护成本，延长光伏电站的运行周期[3]。
光伏电站是实现太阳能发电的主要形式，对人类未来的可持续发展意义重大。然而光伏电站技术的发展还不够完善，电站的稳定性有所欠缺，日常的运行中时常出现种种问题和故障，这就对光伏电站的日常维护提出了较高的要求。本文旨在通过对光伏电站的维护中出现的问题进行研究探讨，从来总结出一套行之有效的光伏电站维护技术方法，从而保证光伏电站安全，有效，高效的运行，在出现问题时能够快速有效的解决。
1.2光伏电站系统维护技术研究的现状
我国的光伏电站近年来发展迅速，?我国在2011年出台了光伏发电上网标杆电价，为光伏电站的发展打下了政策基础。国务院常务会议在2012年5月提出了“支持自给式太阳能等新能源产品进入公共设施和家庭”工程，当年7月，太阳能发电“十二五”装机目标定格为21GW，这表明国家有关部门也正在积极开展支持光伏发电发展政策的研究。位于青海省共和县光伏发电园区内的目前世界最大规模水光互补光伏电站——龙羊峡水光互补并网光伏电站在2013年12月4日正式启动并网运行，为解决西部地区的生活生产用电做出了巨大的贡献[4]。文献[5]提出，2020年我国光伏发电装机容量的目标为2000MWP。
在光伏电站的快速发展的同时，光伏电站也常常出现各种问题。如故障处理不佳，运维效率低，缺乏维护工具，维护措施不到位，安全防范措施不足，监控数据分析能力差等。这常常导致了光伏电站故障频发，停机次数多，停机周期长等问题，严重影响了光伏电站的发展。为保证光伏电站高效稳定的运行，光伏电站系统维护技术的开发就有着极其重要的意义。
当前的光伏电站维护技术的主要问题在于缺乏有效的故障检测技术与监控数据分析能力。光伏阵列的故障检测技术可分为：王培珍，邓诗程提出的基于红外图像分析法的故障检测技术[6]，基于数学模型法的故障检测技术[7]，兰琴丽，章乐多提出的基于BP神经网络的方法的故障检测技术等等[8]。蓄电池的维护技术主要为：故障树故障诊断法，文献[9]对此做了研究，文献[10]提出了通过测定蓄电池的保有容量来进行蓄电池故障检测的方法，文献[11]研究了基于测量端口参数的方法。来这些技术从环境依懒性，大规模适用性，数据可靠性等方面还有着很大的欠缺。光伏电站维护技术的发展决定着光伏电站的运行效率和运行成本，探讨出一套行之有效的光伏电站维护技术有着重要的意义。
1.4课题研究思路和技术方法
本文从四个方面来对光伏电站系统的维护技术进行探讨。主要从蓄电池方面来进行研究。
1.本文在大量查阅技术资料的基础上，总结出光伏电站日常维护和定期维护的技术方法，包括光伏阵列的维护，蓄电池组的维护，控制器和逆变器的维护，防雷接地系统的维护，配电柜和输电线路的维护。
2.本文对蓄电池的基本特性和主要故障进行系统的总结。重点从蓄电池组方面来研究光伏电站的系统维护。对蓄电池基本特性的研究为解决蓄电池组故障和提出解决方案提供了理论基础。
3.本文从一个实际的光伏电站蓄电池故障的角度出发，通过研究蓄电池电压数据来找出蓄电池组故障原因，结合对蓄电池基本特性的研究和蓄电池常见故障的分析来提出具体的故障解决方案。
4.本文将研究BP人工神经网络算法在蓄电池故障检测中的运用。基于BP人工神经网络算法的基本原理进行蓄电池故障的检测，并通过MATLAB仿真验证该算法的可行性。
2.光伏电站系统维护技术概述
2.1 光伏电站发电系统的日常维护和检查
光伏电站发现系统的日常运行维护分为日常检查和定期维护两个方面。维护人员需要一定的专业知识和高度的责任心，每天检查光伏发电系统的运行情况和各计量检测仪表的显示数据，做好记录和检查工作。
2.1.1 光伏发电系统的日常检查
对于大于20KW容量的发电系统应当配备专门的工作人员进行日常检查，日常检查为一天一次。
日常检查的主要内容为：
（1）观察光伏电池组件方阵的运行状况，主要分为观察组件清洁程度和有无线脱落情况。如有灰尘污垢，，需要用清水和干净的抹布及时的进行清洁擦拭。切记不能使用化学试剂进来清洗。
（2）观察蓄电池的运行使用状况，主要观察蓄电的外壳有无裂痕和变形脱落，电池液有无渗漏情况。查看仪表观察蓄电池充放电情况。保证室内环境的的清洁，及时清理灰尘和污垢。
（3）观察所有系统设备的运行状况，主要观察设备损坏和锈蚀的状况，设备的运行有无干扰，包括小动物的对设备的损坏，有无异常声响，异味等情况。可以观察的设备如组件和蓄电池要观察有无机械损坏，另外无法观察到的设备通过仪器仪表进来数据的记录和比对，观察数据有无异常。如果发现异常情况要根据情况采取有效的措施，情况严重需要切断电源，及时通报有关人员并进行记录。
摘 要
目前，能源短缺的问题越来越严重，化石能源的日益短缺加大了人们对新型能源特别是太阳能开发利用的需求。大型光伏电站是太阳能发电的主要形式，而光伏发电系统在日常的运行中常常会出现各种各样的问题，严重影响到了光伏电站稳定安全的运行，光伏电站的系统维护就显得尤为重要。
本文总结了光伏电站的日常维护和定期维护的技术。重点探讨了蓄电池组的维护技术。首先简要的概述了下蓄电池的基本特性，然后在掌握蓄电池基本特性的基础上分析一例蓄电池维护的实际案例。本文运用BP算法解决蓄电池故障检测的方法，建立了BP网络，并通过MATLAB仿真验证该方法的可行性。结果证明BP算法可以很好的对蓄电池的故障进行有效的检测，并且BP网络简单，适用性高，能够解决多模式的故障检测问题。
*查看完整论文请 +Q: 3 5 1 9 1 6 0 7 2
关键字:光伏电站维护蓄电池组BP算法MATLAB仿真；
Key Words: PV power plant maintenance; Battery; BP algorithm；MATLAB simulation目 录
1.绪论1
1.1 课题的背景，目的和意义1
1.2 光伏电站系统维护技术的研究现状2
1.3 课题研究思路和技术方法3
2.光伏电站系统维护概述5
2.1光伏电站发电系统的日常维护和检查5
2.2 光伏发电系统各部位的维护6
3.蓄电池基本特性 10
3.1蓄电池的基本概念和特性10
3.2 蓄电池的工作原理11
4.光伏电站中蓄电池的维护探讨13
4.1气候环境对蓄电池寿命的影响13
4.2 蓄电池维护中的典型问题的探讨15
4.2.1 实际运行中蓄电池产生的故障15
4.2.2 故障分析17
4.2.3 故障处理方法18
4.3 基于BP人工神经网络算法蓄电池故障检测 19
4.3.1 BP算法的基本原理19
4.3.2 蓄电池故障检测的BP网络的建立20
4.3.3样本选取和训练步骤21
4.3.4 网络训练和matlab仿真24
结语29
参考文献30
致谢31
1.绪论
1.1课题的背景和意义
光伏电站是利用太阳能电池发电技术的新能源发电系统，具有安全，清洁，实用，受环境的限制小，方便等特点[1]，因此，促进光伏电站的规模化发展有利于能源结构转型，为人类的可持续发展做出贡献。光伏电站系统的日常维护是维持光伏电站运行的关键。探讨出一套行之有效的光伏电站系统维护技术是保证光伏电站运行，发展的基础。
目前的世界的能源结构中，人类主要消费41%的煤炭，27%的石油和23%的天然气。但是化石能源的的剩余开采量已经濒临耗尽，据美国地质局研究表明，全世界最终可采石油储量为3万亿桶，由此估计，石油将在40年内耗尽。世界煤炭总可采储量大约为8475亿吨，，从目前的煤炭消费状况来看，煤炭只够使用200年。现今探明了的天然气储量大约为177万亿立方米，如果维持现有的天然气开采规模，那么天然气将在80年内枯竭。因此，作为可再生能源的代表太阳能资源的开发利用成为了研究的重要方向之一[2]。
光伏电站系统维护的目的为：实现电最大的MTBT(平均故障间隔时间)和最小的MTTR（平均故障恢复时间）来维持光伏电站最大的发电能力。要实现这个目的，这就需要几大要素来实现，包括高度可靠的检测设备；有效的维护管理体系；7·24运营维护管理体系；专业的维护管理团队；全面、高效的维护现场；数据的分析等。以此来降低人工成本，降低运行维护成本，延长光伏电站的运行周期[3]。
光伏电站是实现太阳能发电的主要形式，对人类未来的可持续发展意义重大。然而光伏电站技术的发展还不够完善，电站的稳定性有所欠缺，日常的运行中时常出现种种问题和故障，这就对光伏电站的日常维护提出了较高的要求。本文旨在通过对光伏电站的维护中出现的问题进行研究探讨，从来总结出一套行之有效的光伏电站维护技术方法，从而保证光伏电站安全，有效，高效的运行，在出现问题时能够快速有效的解决。
1.2光伏电站系统维护技术研究的现状
我国的光伏电站近年来发展迅速，?我国在2011年出台了光伏发电上网标杆电价，为光伏电站的发展打下了政策基础。国务院常务会议在2012年5月提出了“支持自给式太阳能等新能源产品进入公共设施和家庭”工程，当年7月，太阳能发电“十二五”装机目标定格为21GW，这表明国家有关部门也正在积极开展支持光伏发电发展政策的研究。位于青海省共和县光伏发电园区内的目前世界最大规模水光互补光伏电站——龙羊峡水光互补并网光伏电站在2013年12月4日正式启动并网运行，为解决西部地区的生活生产用电做出了巨大的贡献[4]。文献[5]提出，2020年我国光伏发电装机容量的目标为2000MWP。
在光伏电站的快速发展的同时，光伏电站也常常出现各种问题。如故障处理不佳，运维效率低，缺乏维护工具，维护措施不到位，安全防范措施不足，监控数据分析能力差等。这常常导致了光伏电站故障频发，停机次数多，停机周期长等问题，严重影响了光伏电站的发展。为保证光伏电站高效稳定的运行，光伏电站系统维护技术的开发就有着极其重要的意义。
当前的光伏电站维护技术的主要问题在于缺乏有效的故障检测技术与监控数据分析能力。光伏阵列的故障检测技术可分为：王培珍，邓诗程提出的基于红外图像分析法的故障检测技术[6]，基于数学模型法的故障检测技术[7]，兰琴丽，章乐多提出的基于BP神经网络的方法的故障检测技术等等[8]。蓄电池的维护技术主要为：故障树故障诊断法，文献[9]对此做了研究，文献[10]提出了通过测定蓄电池的保有容量来进行蓄电池故障检测的方法，文献[11]研究了基于测量端口参数的方法。来这些技术从环境依懒性，大规模适用性，数据可靠性等方面还有着很大的欠缺。光伏电站维护技术的发展决定着光伏电站的运行效率和运行成本，探讨出一套行之有效的光伏电站维护技术有着重要的意义。
1.4课题研究思路和技术方法
本文从四个方面来对光伏电站系统的维护技术进行探讨。主要从蓄电池方面来进行研究。
1.本文在大量查阅技术资料的基础上，总结出光伏电站日常维护和定期维护的技术方法，包括光伏阵列的维护，蓄电池组的维护，控制器和逆变器的维护，防雷接地系统的维护，配电柜和输电线路的维护。
2.本文对蓄电池的基本特性和主要故障进行系统的总结。重点从蓄电池组方面来研究光伏电站的系统维护。对蓄电池基本特性的研究为解决蓄电池组故障和提出解决方案提供了理论基础。
3.本文从一个实际的光伏电站蓄电池故障的角度出发，通过研究蓄电池电压数据来找出蓄电池组故障原因，结合对蓄电池基本特性的研究和蓄电池常见故障的分析来提出具体的故障解决方案。
4.本文将研究BP人工神经网络算法在蓄电池故障检测中的运用。基于BP人工神经网络算法的基本原理进行蓄电池故障的检测，并通过MATLAB仿真验证该算法的可行性。
2.光伏电站系统维护技术概述
2.1 光伏电站发电系统的日常维护和检查
光伏电站发现系统的日常运行维护分为日常检查和定期维护两个方面。维护人员需要一定的专业知识和高度的责任心，每天检查光伏发电系统的运行情况和各计量检测仪表的显示数据，做好记录和检查工作。
2.1.1 光伏发电系统的日常检查
对于大于20KW容量的发电系统应当配备专门的工作人员进行日常检查，日常检查为一天一次。
日常检查的主要内容为：
（1）观察光伏电池组件方阵的运行状况，主要分为观察组件清洁程度和有无线脱落情况。如有灰尘污垢，，需要用清水和干净的抹布及时的进行清洁擦拭。切记不能使用化学试剂进来清洗。
（2）观察蓄电池的运行使用状况，主要观察蓄电的外壳有无裂痕和变形脱落，电池液有无渗漏情况。查看仪表观察蓄电池充放电情况。保证室内环境的的清洁，及时清理灰尘和污垢。
（3）观察所有系统设备的运行状况，主要观察设备损坏和锈蚀的状况，设备的运行有无干扰，包括小动物的对设备的损坏，有无异常声响，异味等情况。可以观察的设备如组件和蓄电池要观察有无机械损坏，另外无法观察到的设备通过仪器仪表进来数据的记录和比对，观察数据有无异常。如果发现异常情况要根据情况采取有效的措施，情况严重需要切断电源，及时通报有关人员并进行记录。
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