針對A電站9月17日的非正常運行時間段，快速查看當天的值長日志，如圖5所示：因電站10KV I段母線C相金屬性接地故障排查工作，于9月17日12:10停運10KV I段母線，并向省調匯報。

太陽能資源指標和電量指標對比分析流程從宏觀到微觀，逐步深入分析電站的太陽能資源指標與電量指標之間的關系，計算月、日綜合利用效率，利用超出正常范圍的綜合利用效率數據快速定位電站的非正常運行時間段，通過查看當天的值長日志，快速找到影響電量的關鍵因素，準確了解電站的運行情況。

2.能耗指標分析流程

本文提出的光伏電站能耗指標分析流程如圖6所示：

在光伏電站能耗指標統計分析的基礎上，以當年電站性能分析圖為起點，分析電站各月的等效利用小時數和性能比數據，宏觀展示電站的生產運行情況。針對電站性能比較低的月份，從宏觀到微觀，逐步分析電站的月度性能比、日性能比和日負荷曲線之間的關系，快速找到影響電站正常運行的關鍵因素，針對電站非正常運行時間段，進一步查看當天的值長日志，準確了解當天電站的生產運行情況。

仍然以我國西北地區光伏電站A的生產運行數據為例，2013年度電站性能分析情況如圖7所示：

圖7柱形圖中的綠色部分代表上網電量，其他顏色分別代表電站的各種能量損耗;柱形的總長度代表理論發電量，為上網電量和各種損耗之和。圖中的紅色曲線展示了A電站2013年度各月的電站性能比計算結果。電站性能比越低、損耗所占比例越大，說明電站的太陽能資源利用效率越低，電站效益越差。由圖7可見，2013年9月份，電站的性能比為76.15%,運行情況較差。統計A電站2013年9月的上網電量和各種損耗數據，計算2013年9月每日的電站性能比指標，繪制2013年9月的電站性能分析圖，如圖8所示：

2013年9月17日電站的性能比指標為9月份最低水平，僅為23.36%。進一步分析9月17日電站的生產運行數據，繪制電站9月17日負荷曲線圖(圖4)，找出電站非正常運行時間段，并查看當天的值長日志(圖5)，迅速找出影響電站運行的關鍵因素。

光伏電站能耗指標分析流程從電站能量損失的角度，從宏觀到微觀，逐步進行電站性能分析，計算月、日的性能比指標，利用低于正常運行水平的性能比數據快速定位電站的非正常運行時間，通過查看當天的值長日志，快速找到影響電站正常運行的關鍵因素，準確了解電站的運行情況。

結論

本文結合光伏電站的生產運行管理特點，提出了太陽能資源指標與電量指標對比分析和能耗指標分析兩條敏捷的電站運行數據分析流程，并以我國西北地區A光伏電站2013年的實際生產運行數據為例，通過敏捷的數據分析方法迅速找到影響電站發電量的關鍵因素，主要結論歸納如下：

(1)光伏電站運行數據敏捷分析方法以光伏電站生產運行指標體系為標準，在太陽能資源指標、電量指標、能耗指標和設備運行水平指標的基礎上，對光伏電站的太陽能資源、發電量、上網電量、負荷、性能、損耗等生產運行數據，進行多層次、多維度的綜合對比分析，為電站管理決策提供有力的數據支持。

(2)太陽能資源指標和電量指標對比分析流程以電站年度上網電量-輻射量對比圖為起點，從宏觀到微觀，逐步深入分析電站的太陽能資源指標與電量指標之間的關系，計算綜合利用效率指標。利用超出75%-85%合理范圍的綜合利用效率和電站的日負荷曲線快速定位電站的非正常運行時間段，查看當天的值長日志，迅速找到影響電量的關鍵因素，準確了解電站的運行情況。

(3)能耗指標分析流程主要從電站能量損失的角度進行電站性能分析，評估電站生產運行情況，通過低于正常運行水平的性能比數據快速定位電站的非正常運行時間，結合當天的值長日志，迅速找到影響電站正常運行的關鍵因素。

摘自

李雪，劉全，余榮祖，荊劍.并網光伏電站生產運行數據敏捷分析方法研究[J].電網與清潔能源，2014，30(3):104-109.