分布式光伏数据采集与监测方案是确保光伏发电系统高效、稳定运行的关键技术。该方案主要通过实时监测和数据分析，提高系统的可靠性，并及时发现并解决故障。以下是详细的介绍：
一、 分布式光伏数据采集与监测方案简介
1. 实时监测
分布式光伏数据采集技术能够实时监测光伏发电量、发电效率等信息，从而及时发现问题并进行处理。这种实时监测包括对光伏组件的性能、健康状况和发电量进行监控，以确保系统的稳定性和可靠性。
2. 数据采集与传输
数据采集器是实现这一目标的核心设备，它通过RS485、RS232和RS422等方式收集光伏并网逆变器、汇流箱、气象站和电表等设备的数据，并通过GPRS、以太网、WIFI、3G等方式传送数据。这些数据包括光照强度、温度、电压、电流等参数，为系统的性能和效率提供重要支持。
3. 中心控制平台
采用物联网技术，可以将多个光伏组件的数据采集到一个中心控制平台，提高了数据采集的效率和可靠性。该平台不仅能够实现数据的实时采集、传输和处理，还能对数据进行分析和存储，为后续的运维和管理提供依据。
4. 智能监控网络
构建智能光伏监控网络是另一个关键步骤。通过监测光伏设备的运行状况，实现数据的实时采集、传输和处理，可以有效提升系统的智能化水平。此外，还可以利用远程监控技术，实现对光伏电站的全面监控和调度。
5. 数据分析与预测
数据分析是分布式光伏数据采集的重要组成部分。通过对采集到的数据进行分析，可以评估光伏系统的性能，预测未来的发电量，并制定相应的维护计划。例如，基于时序数据处理的分布式光伏功率预测系统能够通过分析环境因素和气象条件来预测光伏组件的输出功率。
6. 安全与可靠性
为了保证系统的安全与可靠性，分布式光伏数据采集系统需要具备自动反孤岛和自动保护锁功能。此外，系统还应支持远程控制和高频采集，响应时间不大于1秒，以确保在紧急情况下能够迅速做出反应。
7. 应用场景
分布式光伏数据采集与监测方案广泛应用于各种光伏发电场景，包括地面电站及大型分布式光伏电站子阵的数据接入、能量控制和智能管理。此外，该方案还可以用于梯级小水电与光伏互补联合发电系统中，实现运行监视与分析、功率预测和发电能力分析等功能。
分布式光伏数据采集与监测方案通过实时监测、高效的数据采集与传输、智能监控网络以及强大的数据分析能力，为光伏发电系统的稳定运行和高效管理提供了坚实的技术保障。
二、 分布式光伏数据采集技术中最新的实时监测技术
根据搜索结果，最新的分布式光伏数据采集技术主要依托于物联网技术、云计算技术和人工智能技术。这些技术共同构成了一个智能监控系统，能够实现对分布式光伏电站的实时监测和数据管理。
指出，物联网技术实现了设备之间的互联互通，实时监测光伏电站的各项参数;云计算技术提供了强大的数据存储和计算能力，支持对海量数据的分析和挖掘;人工智能技术则赋予监控系统智能诊断和预警能力，及时发现并处理问题。
描述了一种智能台区利用无线专网与配电数字化平台通信，通过“智能终端+光伏智能并网断路器+逆变器通信模块”的数据本地交互，从而对屋顶光伏用户进行电流、电压的直接采集与实时监测。
提到了一种基于NB-IoT+云平台的分布式光伏监测系统，该系统通过温度、光照强度、电压、电流传感器选型，硬件电路设计和云平台搭建，构建了含有感知层、网络层和应用层的监测系统，测试实验验证了其有效性。
介绍了一种强鲁棒性分布式光伏实时数据采集方法，该方法基于大数据和“互联网+”的新能源智慧运维系统，采用多线程的方式进行数据采集，确保了数据采集服务的稳定性、准确性和实时性。
三、 如何通过物联网技术提高分布式光伏系统的数据采集效率和可靠性?
通过物联网技术提高分布式光伏系统的数据采集效率和可靠性，可以从以下几个方面进行：
- 多点实时监测：利用物联网技术结合Zig-Bee模块，可以实现对光伏电站环境数据(如温度、湿度、光照强度等)的实时多点采集。这些数据经过信号电路处理后，通过Zig-Bee模块转发给路由节点，再由网关节点发送到数据监测平台，从而实现远程实时监控。
- 云计算与大数据分析：基于物联网云平台的分布式光伏监控系统能够解决光伏站点分布不均、发电站监控数据量大等问题。通过合理设计SQLServer数据库，结合本地数据库和云端数据库，实现数据的云端存储、计算和调用，提高计算的实时性。同时，利用友好的人机界面将数据以报表等多种可视化方式展现，提高系统可用性和操作方便性。
- 安全加密认证：在逆变器中加入具有安全加密认证功能的传感模块，进行数据采集和通讯，再利用后台系统进行统一调控。这种新系统不仅降低了整体建设运维成本，还有效改善了配变反向超载等问题，提升了台区电压合格率。
- 智能监控与告警：通过工业智能网关和远程监控云平台，实现对环境传感器、逆变器、电表、汇流箱等设备的运行状态的实时监测，并能快速定位故障设备，辅助管理人员完成设备维护工作。同时，系统还能对设备用电进行对比分析，通过图表直观展示数据，操作简单方便。
- 智能化集控中心管控：基于物联网、云计算和大数据技术，搭建智能分布式光伏电站运维系统，实现对光伏电站的远程实时监控、智能生产管理和智能运维管理。这有助于促进传统运营管理模式向现代智能运营管理模式的转变。
四、 分布式光伏智能监控网络的构建方法
分布式光伏智能监控网络的构建方法主要包括以下几种：
- 基于B/S架构的监控系统：这种系统通过通讯管理机采集现场设备的监测数据，并传输至无线网关，再通过GSM网络和主站通讯，将数据传输给服务器的监控系统。该系统结合Web技术，实现数据的远程监控与维护。
- 基于物联网云平台的监控系统：利用云计算技术在云端实现对多种类、多站点的电流、电压等数据进行实时监控与分析。通过合理设计SQLServer数据库，结合本地数据库和云端数据库，实现数据的云端存储、计算和调用，提高计算的有效性和实时性。此外，利用友好的人机界面，将数据通过报表等多种可视化方式展现，提高系统可用性和操作方便性。
- 有线远程监控技术：包括采用工业总线(如485总线、CAN总线等)来实现下位机与监控PC机间的通讯;利用调制解调器(Modem)通过公用电话网来实现;以及利用互联网(Internet)与前两种方式相结合来实现。这种方式的使用范围更广、距离更长。
- 智能化光伏电站监控系统：为解决光伏电站监控系统中光伏阵列监测不足、故障不易定位等问题，设计了集数据采集和处理的智能化光伏电站监控系统。该系统具备光伏电站运行参数分析、光伏设备实时在线监控、报警功能，保障了光伏电站的可靠运行和集中管理。
- 分布式能源智能管控网络：采用5G智能融合网关、台区融合终端+HPLC，以5G专用切片网络为基座，为电力客户打造一套多元调节资源融合接入，电力资源可观测可调控的分布式光伏智能管控网络。
五、 基于时序数据处理的分布式光伏功率预测系统的具体实现方式
基于时序数据处理的分布式光伏功率预测系统的具体实现方式主要包括以下几个步骤：
- 数据预处理：由于光伏时序数据质量参差不齐，系统首先需要对数据进行预处理。这包括缺失值与异常值的处理算法，以确保数据的质量和一致性。
- 构建数据集：建立光伏发电量数据集，并对数据集进行标准化处理，生成标准化数据集。
- 深度学习模型构建：利用标准化数据集构建光伏发电功率智能预测的深度学习模型。例如，可以采用时序卷积网络(TCN)结合线性残差连接的方法，通过因果卷积与膨胀卷积技巧提取多个时间点间的动态关系，同时避免过拟合问题。
- 特征融合与改进：为了进一步提升预测精度，可以采用特征融合结合改进时间卷积网络的方法。通过相关系数法分析各时序特征，确定有效输入进行特征融合，并改变TCN的膨胀参数和连接方式。
- 模型训练与验证：通过真实结果进一步调整光伏发电功率预测模型，以提高预测的准确性。可以使用滑动窗口和局部时序特征提取方法，利用CNN和LSTM提取时空特征，并通过全连接层进行回归预测分析。
- 系统集成与应用：将上述模型集成到分布式光伏功率预测系统中，能够对多个电站展开光伏功率预测，满足智能电网对辖区内光伏电站功率预测的需求。
六、 分布式光伏数据采集与监测方案在安全与可靠性方面的措施
在分布式光伏数据采集与监测方案中，安全与可靠性方面的最佳实践主要体现在以下几个方面：
根据GB/T 34932-2017《分布式光伏发电系统远程监控技术规范》，分布式光伏系统的远程监控系统应包括前端采集设备、通信网络、数据中心以及后端监控平台等组成部分。这种架构设计确保了系统的整体稳定性和可靠性。
远程监控系统应具备实时监控、故障报警、数据分析和报表生成等功能。这些功能能够及时发现并处理系统中的异常情况，保障系统的安全运行。
数据采集模块负责采集光伏发电系统中各种设备的运行数据，如光伏板、逆变器、电池储能单元等。通过智能化和模块化的设计，可以提高数据采集的准确性和可靠性。
系统应采用可靠的通信协议和网络技术，如DL645智能电表、电力104规约综保装置以及气象站等设备的支持。此外，还可以通过Lora通讯中继器与智能网桥接入数据与视频信号，确保数据传输的稳定性和安全性。
视频信号采用就地存储、远程调用的模式，节约云存储空间和网络流量，同时确保监控系统的可靠性和及时性。这种设计不仅提高了系统的效率，还增强了数据的安全性。
采用先进的物联网技术，将光伏发电系统的各个节点实现实时监控和数据采集。通过集成智能传感器和远程监控设备，可以实时获取光伏板、逆变器等关键设备的数据，确保系统的安全运行。
基于B/S架构的数据实时采集与推送，以SSH为Web框架，开发基于云平台的光伏发电远程监控系统。这种设计可以解决光伏站点分布不均、发电站监控数据量大等问题，提升系统的可靠性和稳定性。
