1. Công Cụ Giám Sát Thông Minh
-
Phần mềm chuyên dụng: SolarEdge Monitoring, Fronius Solar.web, Huawei FusionSolar
-
Hệ thống SCADA: Cho nhà máy điện quy mô lớn
-
Giải pháp IoT tự chế: Kết hợp sensor + Raspberry Pi + Grafana
2. 5 Chỉ Số Vàng Cần Theo Dõi
-
PR (Performance Ratio)
-
Ngưỡng cảnh báo: <75%
-
Công thức: (Sản lượng thực tế)/(Sản lượng lý thuyết)*100
-
-
Hiệu suất ngày (kWh/kWp)
-
So sánh với data cùng kỳ năm trước
-
Sai lệch >15% → Cần kiểm tra
-
-
Đồ thị công suất theo giờ
-
Dạng lý tưởng: Đường cong hình chuông cân đối
-
Bất thường: Đỉnh cụt, méo hình
-
-
Tỷ lệ tổn thất hệ thống
-
Tổn thất cho phép: <10%
-
Cảnh báo khi: >20%
-
-
So sánh giữa các string
-
Chênh lệch >10% giữa các string → Báo động
-
3. Thiết Lập Ngưỡng Cảnh Báo Tự Động
python
# Thuật toán phát hiện bất thường (Python pseudo-code) def check_abnormal_drop(current_power, expected_power): threshold = 0.2 # Ngưỡng 20% if current_power < (1 - threshold) * expected_power: send_alert("Sản lượng giảm bất thường!") trigger_diagnostic()
4. Quy Trình Xử Lý Khi Phát Hiện Suy Giảm
-
Xác minh dữ liệu: Loại trừ lỗi cảm biến
-
Kiểm tra từ xa:
-
Xem lỗi inverter
-
Kiểm tra bóng râm qua hình ảnh
-
-
Hiện trường khẩn cấp:
-
Đo IV Curve từng string
-
Kiểm tra kết nối MC4
-
5. Bảng Nguyên Nhân & Giải Pháp
Triệu Chứng | Nguyên Nhân Tiềm Ẩn | Hành Động Khắc Phục |
---|---|---|
Sản lượng sụt giảm đột ngột | Lỗi inverter | Reset hoặc thay thế |
Giảm dần theo thời gian | Bụi bẩn tấm pin | Vệ sinh hệ thống |
Mất điện hoàn toàn | Đứt cầu dao | Kiểm tra bảo vệ |
Dao động bất thường | Bóng râm di động | Lắp optimizer |
6. Công Nghệ Phát Hiện Tiên Tiến
-
Học máy (Machine Learning): Dự đoán sản lượng chuẩn xác
-
Drone kiểm tra nhiệt: Phát hiện điểm nóng
-
Phân tích ảnh vệ tinh: Đánh giá bóng râm theo mùa
7. Mẫu Báo Cáo Tự Động
markdown
**CẢNH BÁO: SUY GIẢM SẢN LƯỢNG** 📅 Ngày: 20/07/2024 ☀️ Bức xạ: 5.8 kWh/m² ⚡ Sản lượng thực tế: 320 kWh (Dự kiến: 410 kWh) 📉 Độ lệch: -22% 🔍 Nguyên nhân sơ bộ: String 2 mất kết nối 🛠️ Đề xuất: Kiểm tra hộp nối J12
8. Lịch Giám Sát Chuẩn
-
Hàng ngày: Kiểm tra email cảnh báo
-
Hàng tuần: Phân tích báo cáo tự động
-
Hàng tháng: So sánh với data lịch sử
-
Hàng năm: Hiệu chuẩn thiết bị đo