数据分析揭示电站性能、精准功率预测降低罚款……阿波罗光伏云™又有大动作

:对于刚刚展开的2018年市场形势，行业人士普遍乐观，彭博新能源财经预估，保守值年均新增也可达47～48GW。在行业大数据飙涨的同时，单一企业的光伏持有量也在同步攀升，GW级俱乐部快速壮大，且电站类型更加多样化，集中式电站、分布式电站、水面电站、农光互补、林光互补等。拥有背后问题接踵而至，如何运营和维护？

伴随着“互联网+”概念在光伏行业的渗透，借助互联网技术提高电站管理和运营效率已得到普遍认可，各种智能信息化管理平台“百花齐放”。国家发改委能源研究所研究员王斯成指出智能平台的关键在于采集数据的质量以及数据算法的精准。但现状是当下底层数据质量广为诟病，此外接入成本、通讯中断、频繁告警等问题也困扰着电站业主。

对此，2014年已深入此领域的远景阿波罗光伏给出了他们的解决之道。1月19日，阿波罗光伏云™再次升级，并再新增两个“技能包”：阿波罗Ensight—国内首款数据质量检测和性能分析工具；孔明—高精度光功率预测。

阿波罗Ensight—用最专业的数据分析创造最有效的价值

光伏电站专业运维人员表示，无论是电站规模的扩大、电站类型的多样化还是应对形式的复杂化，传统依靠人力的运维方式都已“捉襟见肘”。通过采集电站发电设备及电气设备数据并加以分析以此全面掌控电站性能和驱动运维成为主流做法。

不难看出，数据是其中核心所在，若基层数据存在问题，那以此展开的分析以及结果便毫无价值。而事实上，当下数据质量问题普遍存在。

针对此，自动化清洗数据成为阿波罗Ensight的第一步。远景算法及系统工程团队负责人PascalWehrli和远景光伏产品经理张迪介绍，针对传感器采集的海量数据，该工具将首先利用智能算法将存在问题以及无效数据剔除出去，从源头保障数据分析的可靠性。

此外，不同于传统监控产品只采集场站层面的KPI指标，无法发现电站存在问题的根本，阿波罗Ensight集结场站设计参数、辐射温度、电表、逆变器汇流箱、设备告警等数据，应用损失分析算法，精细化分析电站的损失原因，细化至支架跟踪偏差、灰尘、热损失、组串停机、逆变器削峰、限电等十几个方面，以此驱动精细化运维。如运维中的一大重任—组件清洗，阿波罗Ensight不仅可以给出什么时候清洗最划算的建议，而且还可以形成区域级别的清洗方案，告别全场清洗，大幅降低清洗成本。

损失分析、灰尘分析之外，阿波罗Ensight还覆盖阴影分析、停机分析、逆变器效率、组串低性能等方面，最终为电站业主提供出更有针对性的运维建议。

孔明—解救月达百万的电网罚款

由于新能源发电的间歇性、随机性和波动性，随着光伏装机容量的逐渐增大，对电网的冲击性愈发明显。为此，电网强制要求光伏等新能源电站安装高精度的功率预测产品，并下达“两个细则”进行考核精度。

据远景光功率产品经理姚颖介绍，新近西北能监局已更新考核标准，罚款上限增加10倍。其中仅无安装光功率预测系统一项，罚款高达50万，考核内容还包括数据上报率、短期功率、超短期预测、可用发电功率等，100MW的光伏电站每月罚款可达100万元。罚款、限电，叠加部分省份开始竞价上网，进一步对功率预测的精度提出了更高的要求。