基于窄带物联网与机器学习的智慧光伏运维系统
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摘 要：基于物联网思维设计了一款基于NB-IoT技术的智能汇流箱，该产品使用多传感器采集实时数据，并利用基于μCOS-III的嵌入式系统以及MQTT协议云服务器，在极低的配置需求下，保证可靠的数据发布，使客户端的手机APP可实时查看当前每个子光伏阵列的运行情况。
关键词：物联网;光伏
1 作品簡介
文中设计了一款基于NB-IoT的智能光伏阵列汇流箱数据监测系统，系统具有实时监控各种数据，并提示预警信息等功能，科学监控光伏阵列系统可在短时间内找到故障，便于系统维护与故障处理。一方面，电气数据采集系统将监测光伏阵列的多种环境参数，包括辐照度、温度和湿度等，然后通过无线透传的方式将数据传输到智能汇流箱之中;另一方面，通过汇流系统实时监测光伏阵列的电流和电压输出值（即光伏阵列的原始功率值），然后汇流系统统计两部分数据并编码后，通过NB-IoT网络上传至MQTT云服务器。移动客户端的设计目标：设计与安卓系统手机或平板电脑匹配的APP软件，只需要设备连接互联网，与本系统服务器响应并订阅相关主题，服务器就会自动将订阅的内容发送到所需要的客户端APP。最后，通过将采集的多种环境参数数据和光伏阵列的原始功率实现对光伏阵列发电功率的预测和对光伏阵列进行故障诊断，从而实现对光伏阵列的智能运维和调控。电气数据采集模块如图1所示，系统模块组成如图2所示。
2 工作原理
本系统架构主要分为硬件组成和软件算法两部分。
硬件组成包括电气气象数据采集系统和汇流系统，其工作流程如下：
（1）通过电气气象数据采集系统对光伏阵列周围环境参数进行实时监测，包括光伏阵列水平光照度、有效光照度、温度和湿度等，将采集到的环境参数通过无线透传方式传输给汇流系统;
（2）汇流系统实时监测光伏阵列的电流和电压输出值;
（3）将两部分数据进行汇总并编码后通过NB-IoT网络上传至MQTT云服务器，选用安装有Ubuntu操作系统的ESC服务器，计划搭建属于自己的云服务器而非使用第三方提供的接口服务;
（4）移动客户端通过联网订阅相关主题信息进行数据接收，本地客户端通过数据线连接接收数据。
系统的硬件组成如图3所示。
系统的软件算法主要通过采集的多种环境参数和光伏阵列的原始功率对光伏阵列发电功率进行预测和对光伏阵列进行故障诊断，从而实现对光伏阵列的智能运维和调控。采用小波变换（WT）结合极限学习机神经网络（ELM）建立预测模型以实现对光伏输出功率的预测;采用差分进化算法（DE）和随机森林算法（Random Forest）实现对光伏阵列的故障诊断。系统的算法流程如图4所示。
3 创新点
（1）对于智能汇流箱领域，本设计首次对环境各传感器参数以及阵列的电气参数进行实时监测，有效提升数据的可靠性;对网页端、本地客户端、移动客户端进行终端程序设计，实现远程实时监测。
（2）融合LoRa和NB-IoT技术，保证数据的端对端传输，并上传至MQTT云服务器，实现可靠的数据发布。
（3）使用基于机器学习的故障诊断算法，对光伏电站的运行状态进行监测，以精确判定故障类型、锁定故障区域，为客户提供决策支持。
（4）使用基于机器学习和信号处理的功率预测算法，对光伏电站的短期发电功率进行精准预测，为电力的调控、调度提供有力保障。
4 市场前景
太阳能属于可再生能源，具有储量大、清洁无污染、可再生、就地可取等特点，因此成为目前人类所知的可利用的最佳能源。自20世纪50年代美国贝尔实验室三位科学家研制成功单晶硅电池以来，光伏电池技术经过不断改进与发展，目前已经形成了一套完整且成熟的技术。随着全球可持续发展战略的实施，该技术得到了许多国家政府的大力支持，在全球范围内广泛使用。尤其在21世纪，光伏产业以令世人惊叹的速度高速发展。2000年至2016年间，全球累计装机容量从
1 250 MW增至304 300 MW，年复合增长率达40.98%。2017年，全球的光伏市场增长强劲，全年新增装机容量达102 GW，同比增长33.7%;光伏发电累计装机容量达401 GW，同比增长32%，2018年约为495 GW。
世界市场分析概况如下：
（1）中国市场：仍有巨大发展空间;
（2）美国市场：需求持续旺盛;
（3）日本市场：趋于稳定;
（4）新兴市场：新兴市场小而多，印度市场快速崛起。
国内运维市场现状：
（1）在国内，拥有自主知识产权的智能光伏运维的功率预测和故障诊断系统的企业尚少，国外竞争对手产品开拓的市场规模比较小;
（2）中国光伏电站的投资主体将更加多元化。除了传统的电力企业之外，很多金融投资、机械设备等企业也参与其中，光伏运维企业的机会似乎更多;
（3）智能光伏运维的功率预测和故障诊断满足了消费者对生活质量和财产安全的需求，现购买力主体主要是电力系统的电网企业和持有光伏发电站的企业。有通信业务背景的公司公开表示关注和看好智能光伏运维和故障诊断的前景。
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