安科瑞 劉邁

　　摘要：在雙碳目標與數字新型電網同步推進的背景下，分布式光伏、用戶側儲能大規模并網，電網電能質量管控迎來全新挑戰。為充分挖掘光伏儲能場站海量運行監測數據，本文融合安科瑞成套監測保護硬件，構建一套適配光儲系統的大數據分析挖掘方案。依托光伏儲能現場實測運行數據，搭建數據分析算法與多維可視化模型，從故障類型、多時間尺度開展分層統計分析，量化光儲并網點電能質量故障分布特征，深挖功率波動誘發故障內在機理。實例驗證表明，本文融合成套電力監測設備的大數據分析體系可完整挖掘分布式光儲電網運行規律、故障演化特征，為分布式光伏儲能場站智能運維、電網高質量穩定供電提供完整軟硬件一體化技術支撐。

　　關鍵詞：分布式光伏；用戶側儲能；電能質量；大數據挖掘；可視化監測；安科瑞成套監控保護設備

　　1 引言

　　1.1 行業發展現狀

　　在能源轉型政策驅動下，光伏、電化學儲能等分布式電源裝機規模持續高速增長。國家能源局公開數據顯示，截至2023年上半年，國內可再生能源總裝機占全部發電裝機48.8%；2022年國內新增光伏發電裝機中，分布式光伏裝機規模超過集中式光伏，工業園區、廠房屋頂、水利、高速服務區、礦區等場景分布式光儲項目鋪開，用戶側儲能配套建設需求持續攀升。

　　分布式光伏、儲能裝置直接接入用戶側配電網，改變傳統配電網單向潮流結構。光伏出力受光照間歇性影響存在劇烈波動，儲能充放電雙向功率變換進一步加劇電壓波動、諧波、三相不平衡、閃變等電能質量問題，易引發線路過載、調壓困難、設備損壞，醫院、工業制造、半導體等高可靠負荷對供電品質要求嚴苛，光儲并網電能質量管控壓力持續加大。

　　現有研究多聚焦單一光伏系統優化配置、儲能平抑波動算法，或單純研究電能質量治理理論，缺少硬件監測設備 + 大數據分析平臺一體化落地方案。市面上成套光伏儲能監控、繼電保護、電能監測、防逆流、防孤島裝置已形成標準化產品，但如何將海量設備采集的實時電參量、故障告警、環境數據聯動挖掘，尚未形成成熟落地體系。傳統分析手段僅單一指標超限判斷，無法從日、周、月多時間維度，分故障類型溯源定位問題根源，難以支撐場站長期智能化運維。

　　1.2 現有研究不足

　　現有電力大數據相關研究存在明顯短板：部分文獻僅構建神經網絡預測模型，缺少故障定位能力；多數數據挖掘算法通用性差，未適配光儲雙向功率運行特性；部分擾動監測框架僅理論搭建，無現場采集硬件支撐；同時，行業缺少將成套保護測控設備采集數據與多維可視化分析結合的完整方案。

　　2 工程實例應用與數據預處理

　　2.1 項目基礎概況

　　選取某工業園區 10kV 分布式光儲示范項目作為分析對象，項目含分布式光伏總裝機 31.26MW，配套儲能 17.25MW/33.5MWh，共 6 個 10kV 并網點，全部配置安科瑞全套光伏儲能監控、保護、電能質量監測設備。

　　原始數據源來自 Acrel-1000DP 光伏監控平臺、儲能 EMS 系統、各并網點 APView500 電能質量裝置、AM 系列保護裝置存儲歷史數據，記錄逐小時三相電壓、電流、有功無功、諧波畸變、閃變數值、儲能充放電功率、各類保護動作記錄。

　　電能質量判定嚴格遵循現行國家標準：GB/T12325 供電電壓偏差、GB/T12326 電壓波動和閃變、GB/T14549 公用電網諧波、GB/T15543 三相不平衡、GB/T15945 頻率偏差、分布式電源接入 Q/GDW1480 標準。

　　故障數據統計統一規則：

　　任一指標超出國標限值即判定該條記錄電能質量故障；

　　單小時內任意一相閃變超標、不平衡超限，記為對應故障小時；同一小時多種指標超限，僅計 1 個故障小時；

　　單日只要發生任意一次故障，計為故障天，不重復疊加；

　　12:00-18:00 光照充足、光伏滿發、儲能頻繁調節時段單獨統計故障，區分發電高峰與夜間低谷故障差異；

　　儲能逆功率、孤島保護動作單獨歸類新增故障統計項。

　　2.2 基礎故障統計結果

　　3 多維可視化數據分析結果

　　依托安科瑞監控平臺導出標準化數據集，從并網點整體故障率、時間分層、故障類型三個維度開展量化分析。

　　3.1 各并網點整體故障率分析

　　故障小時率 = 并網點總故障小時 ÷ 對應總統計小時。計算得出：1# 并網點故障率僅 0.68%，工況較好；2# 至 5# 并網點故障率全部超過 10%；6# 并網點故障率高達 67.80%，為全項目電能質量墊底點位。

　　差異根源：6# 并網點光伏裝機集中，配套儲能容量偏小，無充足調峰能力，光照突變時功率劇烈波動，閃變、逆功率故障頻發；1# 并網點儲能配比充足，AM5SE 防逆流裝置實時調節逆變器出力，大幅降低超限概率。

　　3.2 多時間尺度故障分布規律

　　周尺度分布

　　計算一周七天平均故障占比，周二平均故障率 13.64%，周四 16.51%，一周內每日故障概率差值較小，說明光照周周期波動對故障影響弱于日內光照變化。

　　月度分布

　　5 月全并網點平均故障占比 51.6%，6 月、7 月故障大幅抬升，7 月均值 72.9% 為全年峰值，8 月小幅回落。夏季光照強度大、午間出力峰值高，儲能頻繁充放電調節，閃變、電壓越限故障集中爆發。整體月度合格供電天數不足一半，光儲協同調壓能力存在明顯短板。

　　午間發電高峰（12:00-18:00）專項分析

　　全部 6 個并網點午間故障天數占自身總故障天數比例均超 70%，2#、4# 并網點該時段故障全覆蓋。正午時段光伏出力峰值、云層遮擋帶來功率驟升驟降，儲能雙向功率變換疊加放大電壓波動，是電能質量故障核心高發時段。

　　3.3 各類故障占比量化分析

　　匯總 6 個并網點全部故障小時，歸一化計算各類故障平均占比：

短閃變故障：58.00%，一大類故障；

　　長閃變故障：24.28%，兩類閃變合計 82.28%，為項目核心電能質量問題；

　　頻率偏差故障：7.36%；

　　三相電壓不平衡：5.27%；

　　電壓總諧波畸變：5.09%；

　　新增逆功率故障分散于 2~6# 并網點，在多廠區自發自用、余電不上網場景下占比持續上升。

　　故障機理溯源：光伏出力受光照間歇性影響，輸出功率瞬時大幅起伏，直接誘發電壓閃變；儲能 PCS 高頻雙向變換產生諧波分量；多廠區負荷不均衡帶來三相不平衡；負荷低谷時光伏出力無法就地消納，產生逆功率，觸發防逆流保護動作。

　　4 項目現存電能質量問題與優化方案

　　4.1 現存核心問題

　　整體故障率偏高，并網點故障小時率至大接近 68%，夏季月度超七成天數存在電能質量超限，配網供電穩定性不足；

　　故障類型高度集中于電壓閃變，光伏間歇性出力是根本誘因，儲能調峰容量配置不足加劇波動；

　　故障時段高度集中在午間光伏大發區間，缺少實時協同調壓、功率控制手段；

　　多并網點自發自用場景逆功率故障頻發，無精細化柔性調節策略，僅依靠保護硬跳閘，影響發電收益。

　　4.2 配套軟硬件優化措施（結合安科瑞成套設備）

　　基于上述現狀，本文結合安科瑞 Acrel-1000DP 光伏監控系統、儲能 EMS 監控平臺、系列保護測控、電能質量監測硬件，設計全流程電力大數據分析架構，依托 10kV 分布式光儲示范項目實測數據，完成多維度故障統計、可視化溯源分析，總結光儲并網典型電能質量問題與成因。

　　本文搭建的大數據分析流程分為三層：現場設備數據采集層、數據清洗整合層、多維可視化分析層，完整鏈路適配分布式光伏、儲能場站全套監測硬件采集數據。

　　硬件增補優化

　　故障嚴重的 3#、5#、6# 并網點新增 APView500 高精度電能質量監測裝置，加密閃變、諧波采樣頻次；擴容 AM5SE-PVM 主從式防逆流系統，多點位實時采集進線功率，柔性下發逆變器出力調節指令，替代直接跳閘。

　　儲能協同控制升級

　　依托 Acrel-2000MG 儲能 EMS 平臺優化 AGC/AVC 調節邏輯，午間光照峰值時段儲能主動吸收多余有功，平抑電壓波動；接入光功率預測系統，提前 15min 預判出力突變，預調整儲能充放電功率。

　　大數據預警功能開發

　　在現有監控平臺內置本文挖掘算法，基于歷史故障數據建立預測模型，當光照、出力指標接近故障閾值提前告警，運維人員提前介入調節；按并網點、故障類型自動生成月度電能質量分析報表。

　　保護定值精細化整定

　　依據大數據統計的故障波動區間，重新整定防孤島、頻率電壓緊急控制、線路保護裝置動作定值，減少光照短時波動造成保護誤動作，兼顧安全與發電效率。

　　5 光伏儲能一體化大數據分析整體架構

圖9 光伏應用場景一次系統圖

　　5.1 數據采集層（安科瑞成套硬件采集體系）

　　采集層覆蓋光伏陣列、逆變器、升壓箱變、儲能 PCS、10kV/0.4kV 并網點全部測點，配套硬件包含：

　　電能質量在線監測裝置

　　APView500、APView400 兩類 A 類監測設備，部署于各公共并網點，持續采集 2~63 次諧波、電壓閃變、三相不平衡、電壓 / 頻率偏差、直流分量，實時存儲超限事件原始數據，滿足 GB/T19862 標準要求。

圖10 APView500電能質量在線監測裝置

　　繼電保護與安全自動裝置

　　AM5SE 系列線路、電容器、配電變保護測控裝置，采集線路過流、零序、過壓、過載告警數據；

　　AM5SE-IS 防孤島保護裝置、AM3-I 低壓防孤島裝置，記錄孤島擾動、失壓、頻率突變事件；

圖11 防孤島裝置

　　AM5SE-FE 頻率電壓緊急控制裝置，采集高低頻、高低壓解列、減載動作記錄；

　　AM5SE-PVM/PVS 主從式防逆流保護裝置，多并網點場景采集逆功率、低功率調節、跳閘事件。

　　箱變與儲能測控裝置

　　AM6-PW、AM6-PWC 三合一箱變測控設備，采集逆變器交直流功率、箱變高低壓側電參量、設備溫度、開關位置；儲能升壓變配套同款測控硬件，同步采集 PCS 充放電功率、電池艙告警。

圖12 AM6-PWC三合一箱變測控設備

　　場站綜合采集終端

　　ANet 系列通訊網關、APM 多功能電力儀表、環境監測儀、無線測溫裝置，采集廠區負荷、氣象光照、柜內接點溫度輔助數據；遠動裝置、GPS 時鐘同步設備統一全站數據時標，保證大數據時序對齊。

　　監控平臺底層采集

　　Acrel-1000DP 分布式光伏監控系統、Acrel-2000MG 儲能能量管理平臺，統一匯總全部硬件測點實時、歷史、故障事件數據，通過 4G / 光纖調度專網上傳本地數據服務器，作為大數據分析原始數據源。

圖13 Acrel-1000DP 全站綜合監測

　　5.2 數據獲取存儲與清洗整合

　　各廠房、園區分布式光儲場站形成獨立電力數據源，每個數據源包含逆變器數據表、保護事件表、電能質量逐小時數據表、儲能充放電記錄表、環境監測數據表。原始海量數據存在缺失、跳變、異常跳點，需標準化預處理：

　　剔除設備通訊中斷產生空值、傳感器故障異常值；

　　統一電壓、功率、時間單位，按照國標電能質量限值標記超限記錄；

　　按并網點、設備類型、日期、小時建立分層電子數據集，區分光伏發電時段、儲能充電 / 放電時段數據；

　　關聯設備臺賬，將保護告警、電能質量超限、功率波動數據建立關聯索引，便于多維度檢索。

　　5.3 數據分析挖掘與可視化模塊

圖14 Acrel-1000DP 電能質量分析

　　基于清洗后標準化數據集搭建計算模型，分為兩大分析維度：故障類型維度、時間特征維度，配套可視化圖表輸出：

　　故障類型分析模塊：統計短閃變、長閃變、三相電壓不平衡、電壓總諧波畸變、頻率偏差、逆功率、孤島七大類故障發生時長、頻次；

　　時間尺度分析模塊：分逐小時故障、日故障、周故障、月度故障、午間發電高峰（12:00-18:00）專項統計；

　　可視化輸出柱狀圖、餅圖、時序曲線、場站拓撲聯動畫面，直觀展示各并網點故障率、故障類型占比、時段分布規律，支持多圖表聯動溯源。

　　整體分析流程：多硬件數據源原始數據采集→分層數據表存儲→數據清洗、歸一化整合生成標準化數據集→多維算法統計挖掘→可視化圖表展示分析結果。

　　6 結束語

　　本文結合分布式光伏儲能現場成套安科瑞監測、保護硬件設備，搭建一套完整電力大數據挖掘與可視化分析體系，形成 “現場硬件采集 - 數據標準化處理 - 多維度量化分析 - 故障溯源優化" 全流程方案。以實際 10kV 光儲工業園區項目為實例，從并網點、時間尺度、故障類型三層維度量化分析電能質量故障分布，明確光伏間歇性出力、儲能配比不足、午間大發負荷不匹配是閃變、逆功率等故障主要成因。

　　該一體化大數據分析方案可充分發揮成套電力監控設備海量采集數據價值，實現光儲并網故障自動統計、風險可視化識別、問題溯源定位，為分布式光伏儲能場站智能化運維、配電網電能質量綜合治理提供落地技術路徑，對新型電力系統下新能源數字化、智能化管控具備工程參考價值。

　　參考文獻

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