
万引斌
江西大唐国际新能源有限公司,江西省南昌市,344000; 南昌大学,江西省南昌市,344000
摘要:在国际能源革命的带动下,新能源的光电+储能电站日益受到重视,且对可再生能源的广泛应用及 电力系统稳定的重要性日渐提升,但电站设备故障却会严重威胁安全性及可靠性。本文重点分析如何通过加强 运维解决这一问题,首先通过光储电站各部件的组成及工作原理及常见故障类型对相关故障进行了解,其次对 传统诊断方式、运用人工智能技术对故障进行识别的诊断技术及充分利用多种信息的数据综合手段进行分析, 再者对于相关故障提出了预防控制及事故后的解决方案,并通过实例进行详细的阐述,为提高光伏发电效率、 降低运维成本,在未来随着国际上大型储能电站安装数量的增加,如何提高储能效率和控制运营成本提供了保障。
关键词:光储电站;设备故障诊断;运维策略;智能算法;多源信息融合
参考文献
[1] 欧阳智渊;苏悦。光储电站智能运维系统架 构与应用研究 [J]. 电力系统保护与控制,2024 (15): 112-118.
[2] 林宇杰;江逸文。基于多源数据融合的光伏 电站设备故障诊断技术 [J]. 太阳能学报,2024 (10): 345-352.
[3] 张睿涵;赵羽飞。储能电站运维策略优化与 成本控制分析 [J]. 能源工程,2024 (8): 45-51.
[4] 陈宇轩;柳诗瑶。光伏组件常见故障分析及 预防措施 [J]. 可再生能源,2024 (11): 78-84.
[5] 何锦程;徐若琳。智能算法在逆变器故障 诊断中的应用研究 [J]. 电力电子技术,2024 (9): 102-106.
[6] 周梓萱;吴宇飞。光储电站全生命周期运维 管理模式探讨 [J]. 中国电力企业管理,2024 (33): 66-70