一、项目背景与系统概述

在全球能源转型和校园绿色化建设的大背景下，德航智能针对学校宿舍场景打造了一套高效智能的光伏发电监测系统。该系统基于 28 块 700W 光伏板构建 20kW 级发电单元，通过三相逆变器为宿舍照明系统提供清洁电力，同时集成了全方位的环境与能源数据监测体系。

传统光伏发电系统往往存在数据采集单一、故障响应滞后、能源管理粗放等问题。德航智能凭借在物联网领域的技术积累，创新性地提出 "环境 - 设备 - 能源" 三维监测体系，实现对光伏日照指数、环境温湿度、颗粒物浓度、发电数据、用电数据及电压电流变化的实时高精度采集与分析。这套系统不仅能满足校园绿色供电需求，更通过智能化管理大幅提升能源利用效率，为智慧校园建设提供核心能源支撑。

二、系统技术架构

2.1 感知层：多维度数据采集网络

德航智能采用自主研发的工业级传感器阵列构建底层感知网络：

光伏环境监测：部署高精度日照辐射计，实时监测倾斜面总辐射与水平总辐射，精度达 ±2%；搭配 HGQ-TH2 型环境监测单元，同步采集环境温湿度（温度精度 ±0.5℃，湿度 ±3% RH）、大气压力等气象参数

颗粒物监测：选用 GP2Y1010AU 光学粉尘传感器，可检测 0.1-5mg/m³ 的 PM2.5 浓度，分辨率达 0.1mg/m³，通过光散射原理实时反映光伏板表面积尘状况

电力参数采集：采用高精度电流电压变送器，对逆变器输出的三相电参数（电压、电流、功率因数等）进行同步采样，采样频率达 100Hz，确保电力质量监测的准确性

2.2 网络层：工业级数据传输方案

基于校园场景特点，德航智能设计了三层冗余传输架构：

现场通信：采用 Modbus RTU 协议通过 RS485 总线连接各传感器与边缘网关，通信距离可达 1200 米，抗干扰能力强

局域网传输：通过千兆以太网将边缘网关数据接入校园网络，支持 TCP/IP 协议栈，确保数据传输的稳定性

云端通信：采用 MQTT 协议实现数据上云，支持 QoS 2 级消息服务，保障数据传输的可靠性与实时性。该方案参考了钡铼技术 BL110 网关的成熟应用，可无缝对接德航智能云平台

2.3 平台层：智能分析与决策系统

德航智能云平台采用微服务架构，具备以下核心能力：

实时数据库：基于 VeStore 实时数据库技术，支持百万级测点数据的秒级采集与存储，数据吞吐量达 10 万条 / 秒

AI 分析引擎：集成自主研发的多传感器融合算法，实现：

温度修正 PR 值计算（CPR），采用 Sandia 温度模型对光伏组件效率进行实时补偿，提升发电量计算精度至 ±3%

颗粒物浓度 - 发电效率关联分析模型，通过历史数据训练建立积尘影响预测模型，提前 72 小时发出清洁预警

可视化引擎：提供 3D 虚拟电站界面，支持实时数据看板、历史趋势分析、异常事件追溯等功能，兼容 PC、移动端多终端访问

三、核心功能模块

3.1 实时数据采集与监控

系统实现对 128 个监测点的全量采集，主要包括：

光伏运行数据：组件工作电压 / 电流、逆变器效率、日发电量、累计发电量等

环境数据：日照强度、组件背板温度、环境温湿度、PM2.5 浓度等

用电数据：宿舍区实时功率、峰谷用电量、功率因数等

电力质量：电压波动、频率偏差、谐波含量等电能质量指标

数据采集频率支持 1 分钟至 1 小时可配置，满足不同场景需求。监控界面采用组态化设计，支持用户自定义仪表布局，关键指标如发电效率、颗粒物浓度等采用动态曲线展示，异常值自动标红预警。

3.2 智能能源管理系统

德航智能开发了基于规则引擎的能源调度算法：

发电预测：结合天气预报与历史发电数据，采用 LSTM 神经网络模型实现未来 24 小时发电量预测，准确率达 85% 以上

负荷管理：根据宿舍用电规律（如晚间用电高峰），自动调整光伏供电优先级，优先满足照明负荷需求

效率优化：通过温度补偿算法实时调整逆变器工作点，当组件温度超过 25℃时，自动启动 MPPT 电压温度系数修正，确保发电效率最大化

3.3 故障诊断与预警系统

系统建立了三级故障诊断体系：

初级诊断：通过阈值判断实现常规故障预警，如电压超限、电流异常等，响应时间 < 10 秒

中级诊断：采用模式识别技术，对逆变器常见故障（如 IGBT 过热、直流侧接地等）进行特征提取，准确率达 90% 以上

高级诊断：基于设备健康度模型，综合分析温湿度、颗粒物浓度等环境数据与设备运行数据，提前发现潜在故障隐患，如通过 PM2.5 浓度持续升高预测组件积尘导致的效率下降

预警信息通过短信、APP 推送等多渠道通知，支持故障定位到具体组件或逆变器，维修人员可通过移动端查看实时数据辅助故障排查。

3.4 数据分析与优化系统

德航智能提供专业的能源数据分析服务：

性能评估：自动生成 PR 值、CF（ Capacity Factor ）等关键指标报告