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成功案例

太陽能電站之監控維運應用

案例區域
台灣台南
應用分類
設備監控、雲端服務、數據擷取與分析、監視與監控系統
案例介紹

業主需求

該案場位在一座五金廠區,廠方將屋頂出租予再生能源業主,委託EPC負責架設太陽能板並進行維運,目前裝置容量為499kWp,而其系統需求如下:

  1. 監控維運系統須能主動報警錯誤,且按「未發電異常」、「發電效能異常」及「系統離線」等不同狀態分級列表處理。
  2. 藉由單一圖表對照多種資訊,包含PAC、日照、逆變器溫度等3組關鍵資訊,以及廠區、逆變器方位、異常告警列表簡述、RA值即時指標(代表日射計測量的太陽光能量轉換成發電量的效率)、PDC(意指逆變器將直流電轉換為交流電的效率)等其餘多種參數。
  3. 透過行動APP同時支援異常事件的即時推播,以及派工處理回報。
  4. 因過去長期缺乏維運紀錄,期望藉此專案建立相關管理機制,讓維運人員直接從APP領取異常工單,即時掌握當下處理狀態,而處理完畢也可於線上關掉異常狀態的錯誤排除介面。
  5. 維運人員目前使用的APP,僅能察看發電量與案場狀態,資訊過少,期望增加資訊提供項目,特別是針對當下異常事件的診斷說明

 

案場規劃

          thingnario以Photon中央監控為軸心,於案場設置資料搜集器(Moxa IA240),由資料搜集器持續彙集並回傳時序性數據;該資料搜集器支援4個Modbus埠,其接法如下:(1) Port 1接7台逆變器;(2) Port 2接7台逆變器;(3) Port 3接2台溫度計與2台日照計;(4) Port 4接低壓電錶及高壓電錶。

          考量日照計數據攸關 RA值的計算,重要性甚高,需要更高的資訊輪詢(Polling)頻率,市面上可滿足此需求的解決方案往往要價不菲,超出業主預算負擔;thingnario發揮程式設計創意,藉由分開 Polling的方式,巧妙提高日照計數值的更新頻率。

          確保太陽能資產價值最快速準確的可行方法之一,便是利用空拍機搭載熱像儀進行拍攝,而該業主接受此項提議。拍攝回來的圖片,可借助Photon的AI與圖片識別技術,自動判讀有無熱斑現象,同時對應到配置圖,以便有效記錄模組資產狀況,進而搭配「一鍵轉工單、記錄維修」的設計模式,將資產狀況資訊轉換為電站履歷。

具體效益

  • 受惠於Photon智能監控維運解決方案,臺南案場得以借助AI智能引擎執行跨逆變器的自動資料分析,因而發現1個迴路異常,估計此迴路耗損約20%發電量;維運人員赴現場檢查,確實發現其中1片模組接線盒損毀,導致整串模組無法達到最佳發電效率,當下立即處理,先跳過此片模組接線。由於此為模組端異常,單憑逆變器等其他監控設備無法偵測,所以即使發電有所損失亦不會發報警報,幸而Photon系統具學習資料能力,得以察覺異狀、自動發出告警,讓傷害降至最低,此一案例為業主減少每年6%發電損失。
  • Photon解決方案內含維運工單系統,可結合事件發報,自動轉發派工單,確使維修負責人的手機立即收獲推播通知,內容涵蓋事件訊息、電廠資訊及因應事件的診斷說明,便於負責人赴電站前提前掌握狀況,攜帶正確備品,省卻冗長往返時間,快速排解故障。一旦修復完畢,負責人以手機回填報告並上傳相關照片,由後端資料庫彙整成為維修紀錄及電站履歷。
  • 利用Photon的AI引擎,協助業主建立專家系統,透過不斷的累積與學習,使系統培養更精準的診斷能力,後續只要設備發生同類型故障,便可快速提供最正確的診斷建議,以利業主大幅縮減停機維修時間,連帶降低人員教育訓練成本。

 

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