數據化是整個人類社會的大趨勢，作為未來能源主力的光伏電站更是如此。將電流轉化成信息流，隨時隨地掌控電站運行情況，動動手指就可獲悉組件的出力情況，第一時間發現問題;長遠來看，電站運行的數據是另外一筆財富，可以用來給電站做性能評估，可以為電力的交易與調峰提供數據支持，還可以為電站的資產估值、抵押、交易提供堅硬的支撐，這些都是數據化為我們帶來的便利。

一、什么是電站的數據化?

電站的數據化是一項系統的工程，中間涉及到多個環節。目前大型電站的數據采集點一般包括氣象站、匯流箱、直流柜(如有)、逆變器、箱變(如有)、電度表(計量表、關口表)等。其中匯流箱聯接組件和逆變器，是電站數據化進程中的重要環節。而近年來的智能匯流箱可以記錄每個組串的電流、電壓等數據，這為數據化電站打下堅實的基礎。下圖是某光伏電站的匯流箱實圖。

每個組串的面板數量確定后，根據匯流箱的接入串數我們就可以確定該匯流箱下究竟有多少塊光伏板，而單塊面板的容量已知，從而可以計算出該匯流箱的掛載容量：匯流箱掛載容量(PCCB)=接入組串數(N)*每串面板數*面板標稱功率對同一逆變器下不同的匯流箱進行加和，即可得到該逆變器的掛載容量：

對場站的逆變器進行加和，進而得到整個場站的實際容量：

這樣我們得到了一個清晰而準確的電站拓撲結構圖。這樣的一個清晰、準確的拓撲結構圖是電站數據化的基礎，也是所有數據統計與分析、發現問題并進行運行維護的基石。沒有這樣一個清晰的拓撲結構與容量關系，所有的數據分析與結論都是空中樓閣，經不起推敲。在電站數據化的過程中，不準確、甚至沒有拓撲結構圖會導致很多應用無法繼續進行，例如：無法準確確定電站的實際容量，無法確定匯流箱的準確離散率，數據分析時結論與實際相差較大等。而擁有一個準確的拓撲結構圖，不僅僅可以在數據化電站時得到有力的支撐，甚至還能夠提前發現安全隱患。有這樣一個實際發生的案例：某電站一匯流箱實際有13路組串接入，但在系統中顯示只有12路數據，直到后來該匯流箱被燒毀后才發現，原來是虛接惹的禍。如果之前就知道準確的電站拓撲結構圖，實際生產中采到的數據與應有的支路不同就可以設置報警，燒壞匯流箱這樣的火災隱患是完全可以避免的。

二、如何繪制電站拓撲結構圖?

在繪制電站拓撲結構圖的過程中，匯流箱環節因其數量多、顆粒小而成為最為困難的環節。目前主流的匯流箱有16路接口，由于地形、設計等實際情況的限制，匯流箱16路不一定每路都會接組串。一般情況下，在電站的設計過程中，每個匯流箱下掛載多少組串，每個組串有多少塊面板都會有一個清晰的設計與規劃。但現狀往往是，有些電站的設計草草了事，甚至沒有設計，有些電站在實際施工過程中不按圖紙施工，而監理監造也未能及時發現、糾正。那么，要如何確定哪個匯流箱接入了幾個組串，進而得到一個清晰而準確的電站拓撲結構圖?常見的解決方案是這樣的：辦法1：施工時做記錄;每接入一個匯流箱就記下來一個。方法2：如果在施工時沒能做記錄，就需要去現場一個個地數!數完后把接入的串數記錄下來。打開匯流箱，確定哪個有接入，總計接入多少串組件。每個匯流箱都要重復一次。

然而，這樣的解決方案不僅費時費力，最終的效果還得不到保障。例如：山東某地面電站的容量為40MW，整個電站呈狹長狀分布，超過10公里。匯流箱總數為553個，每個匯流箱接入的組串數為7-10串不等。面對這么多個匯流箱，一個個地去檢查哪個匯流箱接入了幾個組串，又分別接入了幾號支路，在這驕陽似火的10公里縱深面前，人工的準確性很難獲得保證。

▲板海茫茫，何時才是盡頭?這樣繁瑣、重復、沒人性的事情，有沒有一種方法，可以一勞永逸地把匯流箱的接入組串數標出來?