光伏储能电站运维，光伏储能电站运维方案。风电光伏是一种将风能发电、光伏发电进行联动结合新型发电技术。因为风电、光伏在发电过程中各具优势,所以将二者进行并网管理后能轻松实现发电、资源管理效率的有效提升,真正的完成多能源集中传输。无论是风电还是光伏均具有各自的特点,二者实现并网运行后其中必须要格外注意的内容会更多,储能电站运维管理工作复杂程度也会提升,因此就需要做好风电光伏储能电站运维管理工作。
1.优化程序标准化运作：持续增强电站运维工作从而保 证相应的程序管控能力。国内风电光伏电站运维相比国际先 进水平整体偏低同时缺乏高度集约，为数不多的运维工作者 是支撑风电光伏电站运维的唯一途径，并且运维工作人员的 日常工作内容也只是常规检修，并不涉及到程序及系统管理 的内容。日常运维过程中，工作人员与运维工作对接，通常会 出现不明确电站当前状态的现象，由此导致造成后期责任不 明确并且没明确的工作重点。
2.对接需求：一再强调制定补充标准，以此来确保基本适用性。国内 部分地区、企业制定相应的风电光伏电站相关运维标准，就整 个行业的高度而言，并不能够满足现阶段各类电站的运维管理 需要。
3.积极作为：提升电站运行期间调度水平，现阶段电力监管与调度部 门在风电光伏电站上的考评越来越严格，在全新的考核标准 当中对电站运维管理提出新的要求。在电力生产领域当中， 任何应用情景都需要将供电与用电安全作为第一标准。风电 光伏供电存在间歇性因此稳定性差，需要结合现阶段系统配 置、电站自我调控，当渗透率提升到某一水平以后就会对用电 安全造成影响。
4.新技术：强化对电站事故预防、诊断、恢复能力，现阶段国内近些 年投入运营的风电光伏电站，相应配备的售后监控系统均相对成 熟，但在有事来管理过程中片面强调性能、主体，而没有重视到电站运维安全问题。
运用无人机对风电故障进行识别第一步是要借助人工巡检 的方式明确叶片故障并采集样本，开始在售后管理系统中录入故障信 息，随即借助无人机对目标风机进行智能巡检，手动控制无人 机飞行，同时采集叶片红外图像，对比分析已知的故障信息， 在确定存在严重故障的情况下对故障近距离拍摄。在拍照过程中 需要避免逆光拍摄。与人工排查相比无人机可以更加全面 的、高效进行故障识别。 在对目标样本做拍照的过程中，需要最大限度上避免 强光、太阳光反射，避免图像模糊影像对比度，大致不能准确 识别出热斑位置，最终影响设备正常运行。此外还要选择热敏 感度高红外成像设备，以此为基础确保拍摄镜头与目标样本 保持垂直且实现精确对焦，提升拍摄图像的清晰度。
