王苗苗

(西安航空學(xué)院 理學(xué)院，西安 710077)

0 引言

2014—2017年，我國光伏產(chǎn)業(yè)在市場規(guī)模、生產(chǎn)能力等方面迅猛發(fā)展[1]，由此造成部分地區(qū)出現(xiàn)了棄光限電嚴重、光伏補貼缺口日益擴大等問題。為了避免行業(yè)無序發(fā)展，2018年，國家發(fā)展改革委、財政部、國家能源局聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于2018年光伏發(fā)電有關(guān)事項的通知》(簡稱“531新政”)，要求合理把握發(fā)展節(jié)奏，優(yōu)化光伏發(fā)電新增建設(shè)規(guī)模，加快光伏發(fā)電補貼退坡，降低補貼強度，給整個行業(yè)帶來了巨大震蕩[2]。2019年，我國光伏產(chǎn)業(yè)由過渡期逐步進入平價上網(wǎng)與競爭配置并行階段[3]，上半年國內(nèi)光伏新增裝機容量12GW，全年新增裝機容量預(yù)計為43GW左右[4]，光伏正在從“補充型能源”向“替代新能源”發(fā)展。在這種情況下，電網(wǎng)對光伏電站的要求越來越高，“兩個細則”考核標(biāo)準(zhǔn)也日益嚴苛，光伏電站項目要達到較高的內(nèi)部收益率面臨著不小的挑戰(zhàn)。因此，光伏電站必須從原來的“粗放化管理”轉(zhuǎn)型為“精細化管理”，在電站的信息化運營、設(shè)備檢修與運維、安全防護、電力交易等方面進行更加規(guī)范、精準(zhǔn)的管理[5]。

監(jiān)控系統(tǒng)是光伏發(fā)電系統(tǒng)中非常關(guān)鍵的一個環(huán)節(jié)，可以讓人們方便地進行實時監(jiān)測和控制，而無需到現(xiàn)場逐臺查看設(shè)備狀況。如何打造智能化的光伏電站監(jiān)控系統(tǒng)，并借此實現(xiàn)高效便捷的運維管理，是決定電站未來運行水平、收益狀況、資產(chǎn)優(yōu)劣的核心所在。

傳統(tǒng)的光伏電站監(jiān)控系統(tǒng)主要是電力保護設(shè)備廠商或逆變器廠商自帶的組態(tài)監(jiān)控系統(tǒng)，存在各廠家的通訊體系自成一體，兼容性一般，部分電站沒有保存詳細的歷史發(fā)電數(shù)據(jù)，無法精準(zhǔn)定位故障并進行報警，缺少對日常運行檢修過程的信息化管控等問題，不能滿足光伏電站運維的實際需求。同時，這種方式只能實現(xiàn)單電站的就地管理，無法將數(shù)據(jù)上傳至遠程端，也沒有多組數(shù)據(jù)的交叉對比分析，不能為決策者提供有效的數(shù)據(jù)支撐，從而使得電站的運行、維護和管理等方面產(chǎn)生諸多困難，造成電站的自動化、信息化管理水平偏低[6]。

針對上述問題，本文設(shè)計了一套基于分布式架構(gòu)的光伏電站遠程監(jiān)測系統(tǒng)，能夠有效解決光伏電站大規(guī)模數(shù)據(jù)快速計算處理的問題，實現(xiàn)對集團下屬多個光伏電站的遠程監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析和運維管理。本文將對其系統(tǒng)功能、總體架構(gòu)、站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)、云端系統(tǒng)的設(shè)計以及系統(tǒng)的實施與應(yīng)用進行闡述。

1 系統(tǒng)功能設(shè)計

光伏電站遠程監(jiān)測系統(tǒng)通過全方位地采集各個電站的設(shè)備運行及發(fā)電數(shù)據(jù)，并傳輸匯總到遠程的云端系統(tǒng)，經(jīng)過一系列的指標(biāo)計算及流程化處理操作，將電站實時運行情況呈現(xiàn)給運維管理者，并對故障或者異常進行實時報警，同時提供運維檢修等工作的電子化流程，統(tǒng)計報表的自動生成，以及電站發(fā)電、設(shè)備運行等情況的智能分析。整個系統(tǒng)的功能結(jié)構(gòu)如圖1所示。

圖1系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)圖

實時監(jiān)測：分為電站級監(jiān)測和設(shè)備級監(jiān)測。前者是對整個電站的發(fā)電、效率等匯總數(shù)據(jù)進行直觀的展示；后者是對電站內(nèi)的組串、匯流箱、逆變器、箱變、集電線路、主變、SVG、關(guān)口表、環(huán)境監(jiān)測儀等各種設(shè)備的實時運行數(shù)據(jù)和狀態(tài)進行監(jiān)測。

告警管理：系統(tǒng)根據(jù)用戶自定義的告警規(guī)則進行實時判斷，當(dāng)有故障或異常發(fā)生時，會通過語音、彈窗等方式實時推送給用戶。

運檢管理：提供工作票、操作票的填寫、簽發(fā)、許可和辦理終結(jié)等流程；提供巡視、檢修等工作的計劃、記錄的錄入及查詢等功能；提供對電站內(nèi)各種缺陷的錄入、消除等功能。

智能分析：分為電站級分析和設(shè)備級分析。前者是對多個電站的發(fā)電、能耗等情況進行對比分析，或?qū)蝹€電站一段時間內(nèi)的發(fā)電、能耗等趨勢變化進行分析；后者是從發(fā)電效率、設(shè)備離散率、設(shè)備故障等方面對不同廠家型號的設(shè)備性能進行對比。

統(tǒng)計報表：提供各種統(tǒng)計報表的自動生成功能，并可下載及打印。

2 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計

2.1 總體架構(gòu)

光伏電站遠程監(jiān)測系統(tǒng)可以分為站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和云端系統(tǒng)兩大部分，如圖2所示。部署在各個光伏電站的站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，用于采集電站實時數(shù)據(jù)，并發(fā)送給云端系統(tǒng)。云端系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)接收層、數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)存儲層和數(shù)據(jù)展現(xiàn)層等幾部分，在對站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)傳輸來的數(shù)據(jù)進行一系列的轉(zhuǎn)換、計算、存儲等操作后，將分析處理后的結(jié)果呈現(xiàn)給運維管理者。

圖2系統(tǒng)總體架構(gòu)圖

2.2 技術(shù)選型

由于光伏電站的設(shè)備眾多，數(shù)據(jù)采集量非常大，例如30MW的光伏電站一般需要采集7萬個數(shù)據(jù)點[7]，而且為了保證實時性，一般要求數(shù)據(jù)以秒級的頻率進行刷新，這給光伏電站遠程監(jiān)測系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理、計算、存儲等方面造成了非常大的壓力。因此，本系統(tǒng)將采用Storm、Kafka、Redis、HBase等高可靠、高性能、可擴展的分布式組件來構(gòu)建。

2.2.1 Storm

Storm是一個開源的分布式實時計算系統(tǒng)，可以簡單、高效、可靠地處理大量的流數(shù)據(jù)，處理速度非?？靃8]。Storm集群中任意節(jié)點宕機或者進程退出都不影響后續(xù)消息的處理，重啟節(jié)點后又會重新加入到集群中繼續(xù)工作，使得整體架構(gòu)非常穩(wěn)定。同時，Storm中的計算任務(wù)在多個線程、進程和服務(wù)器之間并行進行，因此可以靈活地進行橫向擴展。

當(dāng)光伏電站內(nèi)的設(shè)備發(fā)生故障時，運維人員需要立即響應(yīng)，否則會影響整個電站乃至電網(wǎng)的安全，并造成巨大的經(jīng)濟損失，因此，光伏電站遠程監(jiān)測系統(tǒng)對設(shè)備的告警和一些關(guān)鍵指標(biāo)的實時性要求非常高。與Spark Streaming等其他流處理框架相比，Storm的實時性最高，可以達到百毫秒級延遲，所以在云端系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理層，將采用Storm來搭建實時計算系統(tǒng)。

2.2.2 Kafka

Kafka是一個開源的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，具有高吞吐量、低延遲、持久化、多副本備份、橫向擴展能力，一般在架構(gòu)設(shè)計中起到解耦、削峰、異步處理的作用。

由于Strom各個程序模塊對實時性的要求不同，處理速度存在差異，并且存在一定波動性，因此，本系統(tǒng)使用Kafka構(gòu)建消息隊列，緩沖未處理消息，從而對各個程序模塊的數(shù)據(jù)處理進行解耦，防止數(shù)據(jù)丟失。

2.2.3 Redis

Redis是一個開源的可基于內(nèi)存亦可持久化的日志型Key-Value數(shù)據(jù)庫[9]，它的性能十分優(yōu)越，單節(jié)點可以支持每秒十萬次的讀/寫操作，遠超普通數(shù)據(jù)庫，并且支持集群、分布式、主從同步等配置，原則上可以無限擴展，讓更多的數(shù)據(jù)存儲在內(nèi)存中。

由于Strom實時計算系統(tǒng)在運行過程中，需要頻繁讀取一些數(shù)據(jù)，例如存儲在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中的告警規(guī)則、計算公式、設(shè)備關(guān)系，以及計算中間結(jié)果。如果直接從數(shù)據(jù)庫中讀取這些數(shù)據(jù)，速度將非常慢，達不到實時計算的要求。因此，本系統(tǒng)把這些數(shù)據(jù)緩存在Redis中，也就是直接放在內(nèi)存之中，讓Strom直接去讀取內(nèi)存中的數(shù)據(jù)，這樣可以極大地提升Storm程序的運算速度，并且減輕數(shù)據(jù)庫的壓力。

2.2.4 HBase

HBase是一個高可靠、高性能、面向列、可伸縮的分布式數(shù)據(jù)庫，主要用來存儲非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化的松散數(shù)據(jù)[10]。HBase使用HDFS (Hadoop Distributed File System) 作為高可靠的底層存儲，隨著數(shù)據(jù)量的增加，可以通過增加Hadoop的數(shù)據(jù)節(jié)點或加掛磁盤的方式(完全支持熱部署)，動態(tài)調(diào)整存儲規(guī)模，可存儲超過10億行數(shù)據(jù)和數(shù)百萬列元素組成的數(shù)據(jù)表。HBase的表可以根據(jù)集群規(guī)模和數(shù)據(jù)量自動分區(qū)，通過設(shè)計合理的RowKey索引，HBase可以輕松解決PB級別數(shù)據(jù)的查詢需求。

針對光伏電站數(shù)據(jù)量大、數(shù)據(jù)存儲頻率高、運營時間長的特點，而且存在不斷有新電站接入系統(tǒng)的情況，本系統(tǒng)將采用HBase數(shù)據(jù)庫來存儲測點的海量歷史數(shù)據(jù)，滿足存儲需求、查詢需求和擴展需求。

圖3站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)圖

3 站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)設(shè)計

為了獲取光伏電站的數(shù)據(jù)，需要在每個光伏電站內(nèi)部署一套站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)。其中，數(shù)據(jù)采集程序通過遠動機采集所需數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序通過公網(wǎng)或VPN網(wǎng)絡(luò)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫讼到y(tǒng)。根據(jù)電力二次系統(tǒng)安全防護規(guī)定，光伏電站應(yīng)用系統(tǒng)分為生產(chǎn)控制大區(qū)和管理信息大區(qū)[11]，為了滿足安防要求，需要在數(shù)據(jù)采集程序和數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序之間增加正向隔離裝置，并在數(shù)據(jù)采集程序和遠動機之間、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序和公網(wǎng)或VPN網(wǎng)絡(luò)之間分別增加防火墻，如圖3所示。

圖4云端系統(tǒng)架構(gòu)圖

由于需要采集到組串級別的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)點位非常多，而大多數(shù)光伏電站地理位置偏遠，網(wǎng)絡(luò)帶寬較低，因此，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序在向云端系統(tǒng)轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)前，會先對數(shù)據(jù)進行壓縮，從而提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)乃俾?。同時為了確保電站的信息安全，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)程序在上傳數(shù)據(jù)前，還需要對數(shù)據(jù)進行加密處理。

4 云端系統(tǒng)設(shè)計

云端系統(tǒng)采用分布式架構(gòu)，各部署單元均支持橫向擴展，其總體處理架構(gòu)如圖4所示。數(shù)據(jù)接收層在接收到各光伏電站主動上傳的數(shù)據(jù)后，進行報文解析和重新組織，發(fā)送給數(shù)據(jù)處理層的消息隊列Kafka。Storm實時計算系統(tǒng)會從消息隊列中拉取數(shù)據(jù)，根據(jù)相應(yīng)的告警規(guī)則、計算規(guī)則對數(shù)據(jù)進行實時計算處理，并將計算結(jié)果推送到消息隊列。同時，Storm實時計算系統(tǒng)還會用得到的最新數(shù)據(jù)更新數(shù)據(jù)緩存Redis，用于下一步的周期性匯聚計算。持久化程序?qū)⑿枰４娴臍v史數(shù)據(jù)寫入NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase或關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。數(shù)據(jù)展現(xiàn)層通過Web形式向用戶提供各種功能服務(wù)，同時為了確保一些重要指標(biāo)及告警信息能夠在頁面實時刷新，系統(tǒng)通過WebSocket從消息隊列中取出數(shù)據(jù)并實時推送到客戶端來實現(xiàn)數(shù)據(jù)的實時展示。

4.1 數(shù)據(jù)接收層

數(shù)據(jù)接收層負責(zé)接收站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)發(fā)送來的報文，將其轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)處理層所能處理的報文格式，并發(fā)送給消息隊列。這樣做的好處在于降低了站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和云端系統(tǒng)的耦合程度，提高了整體系統(tǒng)的內(nèi)聚性。

數(shù)據(jù)接收層的主要處理流程為：啟動時從數(shù)據(jù)庫讀取電站和設(shè)備的數(shù)據(jù)采集點信息，將其放在內(nèi)存中進行緩存；在運行時先將接收的報文進行解密和解壓，對解壓后的報文，按照通信協(xié)議進行解析，并進行一定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換工作，生成云端系統(tǒng)所需的報文；最后將報文推送到Kafka中的云端采集消息隊列。

為了避免出現(xiàn)單點故障的問題，數(shù)據(jù)接入層采用雙機熱備用的方式運行。站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過心跳機制監(jiān)測云端系統(tǒng)數(shù)據(jù)接收層的狀態(tài)。當(dāng)主機出現(xiàn)故障時，站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)會將電站數(shù)據(jù)發(fā)送到熱備用的服務(wù)器，確保實時數(shù)據(jù)不會中斷。

4.2 數(shù)據(jù)處理層、數(shù)據(jù)存儲層

4.2.1 設(shè)計思路

數(shù)據(jù)處理層是云端系統(tǒng)的核心，而Storm實時計算系統(tǒng)則是數(shù)據(jù)處理層的核心。Storm實時計算系統(tǒng)主要負責(zé)對電站上報的數(shù)據(jù)進行一系列計算和處理，運行于其中的告警程序根據(jù)告警規(guī)則對數(shù)據(jù)進行實時處理，匯聚計算程序按照不同的周期(秒、分鐘、小時、日、月、年)對實時數(shù)據(jù)進行匯聚，計算出方陣級、電站級、集團級的各種指標(biāo)數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)存儲層，根據(jù)光伏電站遠程監(jiān)測系統(tǒng)中各種數(shù)據(jù)的類型、作用不同，采用了多種存儲方式。例如，系統(tǒng)中的管理、配置信息使用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫進行存儲，而服務(wù)調(diào)用信息、Storm處理后的數(shù)據(jù)使用NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase進行存儲。

4.2.2 數(shù)據(jù)處理流程

數(shù)據(jù)處理層的主要處理流程如下：

(1)通過訂閱消息隊列中的云端采集消息隊列，獲取到數(shù)據(jù)報文，對其進行反序列化，轉(zhuǎn)化為JSON格式的數(shù)據(jù)，然后將數(shù)據(jù)分別發(fā)送給告警程序、方陣匯聚計算程序。

(2)告警程序根據(jù)存儲在Redis中的告警規(guī)則進行處理，并將處理結(jié)果發(fā)送給數(shù)據(jù)存儲消息隊列，同時為了保證頁面告警信息展示的實時性，告警程序還將處理結(jié)果發(fā)送給數(shù)據(jù)推送消息隊列，供WebSocket實時推送給客戶端頁面。

(3)方陣匯聚計算程序根據(jù)測點計算規(guī)則對數(shù)據(jù)進行實時計算，得出方陣級別的指標(biāo)值。計算結(jié)果一方面寫入Redis緩存中，供后續(xù)模塊使用；另一方面將推送給下一級的電站匯聚計算程序，同時也要發(fā)送給數(shù)據(jù)存儲/推送消息隊列。

(4)電站匯聚計算程序?qū)﹄娬炯壷笜?biāo)進行匯聚計算。在一個計算周期開始時，會首先判斷一個電站下所有方陣是否已經(jīng)處理完成，只有在方陣級計算完成之后，才開始根據(jù)測點計算規(guī)則進行電站級指標(biāo)的計算。計算結(jié)果處理和方陣匯聚計算程序類似，需要發(fā)送給Redis、下一級的集團匯聚計算程序和數(shù)據(jù)存儲/推送消息隊列。

(5)集團匯聚計算程序的流程和電站匯聚計算程序類似，也是等待所有電站計算完當(dāng)前周期的數(shù)據(jù)后，再進行計算。計算結(jié)果處理和其他匯聚計算程序相同。

4.2.3 數(shù)據(jù)存儲流程

數(shù)據(jù)存儲的主要流程為：Strom中的持久化程序訂閱數(shù)據(jù)存儲消息隊列，獲取數(shù)據(jù)存儲報文后，首先進行反序列化操作，然后將所有的實時、小時、日、月的計算結(jié)果數(shù)據(jù)存儲到NoSQL數(shù)據(jù)庫HBase中，并將告警、年計算結(jié)果數(shù)據(jù)存儲到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中。

4.3 數(shù)據(jù)展現(xiàn)層

數(shù)據(jù)展現(xiàn)層基于JavaEE技術(shù)體系，采用MVC應(yīng)用框架構(gòu)建，由界面控制器組件、界面操作組件、JSP頁面組件和服務(wù)代理單元組成。在一些分析圖表、實時應(yīng)用展現(xiàn)時，采ECharts、HTML5等技術(shù)實現(xiàn)，并通過WebSocket訂閱數(shù)據(jù)推送消息隊列的報文，保持客戶端頁面數(shù)據(jù)實時刷新。

5 系統(tǒng)實施與應(yīng)用

5.1 系統(tǒng)實施

在系統(tǒng)實施過程中，需要根據(jù)接入的電站容量，為云端系統(tǒng)購買或租用相應(yīng)的計算資源、存儲資源和網(wǎng)絡(luò)資源，在其中部署數(shù)據(jù)接入服務(wù)集群、Storm實時計算集群、Kafka消息隊列集群、Redis緩存服務(wù)集群、分布式架構(gòu)調(diào)度監(jiān)控服務(wù)集群、關(guān)系數(shù)據(jù)庫集群、HBase數(shù)據(jù)庫集群、Web應(yīng)用集群，搭建起云端系統(tǒng)。以接入容量100MW為例，數(shù)據(jù)點位約為10萬個，為了保證計算的實時性，Storm實時計算集群的每個節(jié)點需要具有較高的計算性能(16核CPU、64G內(nèi)存)；同時，HBase數(shù)據(jù)庫集群中的每個節(jié)點每年需擴容約500GB的存儲空間；而數(shù)據(jù)接入服務(wù)節(jié)點需要配置至少2Mbps的帶寬，以滿足數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸捫枨蟆?/p>

另外，在接入每個光伏電站時，都需要購買1臺采集服務(wù)器、1臺轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)器、1臺正向隔離裝置和2臺防火墻，從而部署站端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，通過與第三方監(jiān)控廠家配合，從遠動機上接入數(shù)據(jù)，并通過公網(wǎng)或VPN網(wǎng)絡(luò)與云端系統(tǒng)進行通訊，保證電站數(shù)據(jù)穩(wěn)定上傳。

5.2 系統(tǒng)應(yīng)用

在本系統(tǒng)的應(yīng)用中，通過與運行維護工作相結(jié)合，可以有效減輕運行維護人員工作量，降低運維成本，提高發(fā)電收益。例如，傳統(tǒng)的光伏電站巡檢工作需要巡視檢查每一個監(jiān)控畫面，尋找發(fā)生故障的發(fā)電設(shè)備，可能花費1小時或更長時間，而通過光伏電站遠程監(jiān)測系統(tǒng)的設(shè)備故障告警提醒功能，在不到1分鐘的時間內(nèi)就可以確定故障設(shè)備，從而快速消除缺陷，避免電量損失。另外，根據(jù)集團的管理需求，定制統(tǒng)計報表內(nèi)容和格式，能夠一鍵生成報表，提高統(tǒng)計填報工作效率，避免人為差錯。除此之外，通過在集團中心對多個電站進行集中管理，能夠減少電站現(xiàn)場的運行監(jiān)控人員配置，只保留檢修和日常維護人員，從而逐步實現(xiàn)電站的少人甚至無人值守，大大節(jié)約公司運維成本。

6 結(jié)語

隨著云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的發(fā)展，光伏電站的遠程、集中、智能管理逐漸成為大勢所趨。

(1)本文設(shè)計的基于分布式架構(gòu)的光伏電站遠程監(jiān)測系統(tǒng)，采用Storm、Kafka、Redis、HBase等分布式組件構(gòu)建，具有高可靠、高性能、可擴展的特點，能夠輕松應(yīng)對光伏電站大規(guī)模數(shù)據(jù)快速計算處理的挑戰(zhàn)。

(2)通過將本系統(tǒng)與運行維護工作相結(jié)合，可以幫助定位故障設(shè)備，及時消除缺陷，避免電量損失，提升發(fā)電收益，并且通過自動生成統(tǒng)計報表，可以減輕運行維護人員的工作量。

(3)本系統(tǒng)實現(xiàn)了對集團下屬多個光伏電站的集中化、信息化和規(guī)范化管理，經(jīng)過數(shù)據(jù)積累沉淀后，可進行更深層次的大數(shù)據(jù)分析，為集團在資產(chǎn)評估、投資交易等方面提供有力的決策支撐。