CN104753461B - 基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，具体包括以下步骤：步骤S1：采集光伏发电阵列工作于最大功率点时的若干个电气参数，得到电气参数样本组合；步骤S2：将每个电气参数样本进行归一化；步骤S3：根据归一化后的电气参数样本组合得到测试样本组合；步骤S4：采用PSO算法计算出最优的SVM核函数参数g和惩罚参数c；步骤S5：根据最优的核函数参数g和惩罚参数c对样本进行训练，得到训练模型；步骤S6：利用训练模型对光伏发电阵列的故障进行检测和分类。本发明能够有效提高光伏发电阵列故障检测和分类的准确性。
Description
技术领域
本发明涉及光伏发电阵列故障检测和分类技术领域，特别是涉及一种基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法。
背景技术
光伏发电阵列通常工作在复杂的户外环境中，受到各种环境因素的影响，容易出现开路、短路、硬性阴影、热斑等各种故障。故障的产生会降低电站的发电效率，严重时甚至发生火灾，危害社会财产安全。因此，如果对光伏发电阵列在运行状态中出现的故障能够及时地诊断、分类并进一步告警，就能减少光伏系统因不正常运行而导致的能量损失，降低故障扩散的可能，避免安全事故的发生，从而提高光伏系统生命周期内的安全性及投入产出比。
目前，光伏阵列的故障检测方法主要有红外图像检测法、时域反射分析法和对地电容法、基于多传感器检测法。正常工作与非正常工作的太阳能电池板之间存在一定的温差，红外图像检测法利用被测物体的温度特性进行检测。时域反射分析法的原理为向光伏串联电路注入一个脉冲，分析和观察返回波形，就可判断得到组件的故障类型和位置。对地电容测量法通过分析测量得到的电容值来判断光伏串联电路中是否存在断路故障。基于多传感器的故障诊断方法通过为每块光伏组件或者多块之间安装电压或电流传感器进行实时监测，通过分析采集到的数据判断光伏阵列存在的故障类型，定位到故障组件。
但这些方案存在一些不足之处：红外图像检测法不能区分温度相差不明显的状态，故障检测的精度和效率取决于检测设备(红外热像仪)的等级，费用较大，实时性较差；基于时域反射分析法不能对运行中的光伏阵列进行在线操作，不具有实时性，并且对设备要求较高，诊断的精度有限；多传感器的故障检测方法存在所用传感器较多、检测结构在大规模光伏阵列应用中难以推广等缺点。
近些年来，人工智能被广泛应用到各种系统的故障诊断中。部分学者也将智能算法引入到光伏发电阵列的故障诊断中，例如神经网络算法。该算法作为被广泛应用于模式识别与函数逼近的方法，具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，可以模拟任意的非线性关系而无需去建立精确模型，实现故障的判断和分类，但是该方法同时具有需要大量样本、泛化能力较差、易陷入局部极小点等缺点，其中最重要的问题是推广能力不足，在学习样本不完备的情况下难以得到准确的诊断结论，对实际情况下中小样本的问题较难于解决。在实际工程中的故障诊断问题往往较难得到很大量的样本，因此故障样本的缺乏会成为制约神经网络在光伏发电阵列故障诊断和分类中的瓶颈问题。
而基于结构风险最小化的支持向量机(SVM，Support Vector Machine)适用于小样本情况，其建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小化基础之上的。相比于神经网络，SVM有效地解决了小样本、非线性、高维数和局部极小点等问题，其主要应用于模式识别、函数逼近和时间序列预测等问题。粒子群优化算法(PSO，Particle SwarmOptimization)具有不容易陷入局部最小、算法简单和计算量小等优势，采用粒子群优化支持向量机参数方法不但加速了惩罚因子c和核函数参数g的寻优过程，同时也提高了模型的识别能力和分类准确率，使识别质量和分类效率大为提高。所以如果能够将粒子群优化支持向量机算法应用于光伏发电阵列的故障诊断和分类具有更好的适用性，则可以快速准确对传感器的故障进行辨识与诊断。目前，公开发表的文献及专利中尚未见有将粒子群优化支持向量机算法应用于光伏发电阵列的故障诊断和分类的研究。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，采用PSO优化SVM中的参数c和g，SVM基于最佳参数c和g，以光伏发电阵列的电气参数中最大功率点的电压和电流作为特征向量，训练SVM得到训练模型，以此模型进行光伏发电阵列的故障诊断和分类。
本发明采用以下方案实现：一种基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，具体包括以下步骤：
步骤S1：采集不同工作状态下的光伏发电阵列工作于最大功率点时的若干个电气参数，得到电气参数样本组合；
步骤S2：将步骤S1中获取的每个电气参数样本进行归一化；
步骤S3：根据步骤S2中归一化后的电气参数样本组合得到测试样本组合；
步骤S4：将测试样本组合分成训练集和验证集；对验证样本集中的每个样本进行预测，采用PSO算法计算出最优的SVM核函数参数g和惩罚参数c，
步骤S5：根据步骤S4计算出的最优的核函数参数g和惩罚参数c，SVM分类器对训练集样本中的每个样本进行训练，得到训练模型；
步骤S6：利用所述步骤S5建立的训练模型对光伏发电阵列工作时的电气参数进行检测和分类，判断系统是否处于故障状态，若处于故障状态则给出故障类型。
进一步地，所述步骤S1中所述若干个电气参数包括阵列的电压参数样本和电流参数样本，所述电气参数样本组合记为(Uk，Ik)，其中，k为样本采集序号，其中k为1到N的整数，每个数字代表一种工作状态，Uk为第k个电气参数样本组合中的电压参数样本，Ik代表第k个电气参数样本组合中的电流参数样本。
进一步地，所述工作状态包括正常工作、单支路开路、双支路开路、单支路上1个组件短路、单支路上2个组件短路、单支路上2个组件局部阴影及2串支路上各2个组件局部阴影。
进一步地，所述步骤S2中对样本进行归一化的具体方法为：将电气参数样本映射到区间[0,1]内，具体映射公式为：
式中，S为光伏阵列中串联的太阳能板数目，P为光伏阵列中并联的太阳能板数目，UOC为参考太阳能板的开路电压，ISC为参考太阳能板的短路电流，为归一化后的电压参数样本，为归一化后的电流参数样本，得到归一化后的电气参数样本组合为：
进一步地，所述步骤S3中得到测试样本组合的具体方法为：选择径向基核函数：K(Xi,Xj)＝exp(-g||Xi-Xj||)2为支持向量机SVM的核函数，其中g为径向基核函数参数，Xi为第i个样本向量，Xj为第j个样本向量。
进一步地，步骤S4中采用PSO算法计算出最优的VMS核函数参数g和惩罚参数c的具体方法为：
步骤S41：初始化粒子群微粒的位置和速度，并初始化SVM的参数错分样本的惩罚因子c和RBF核函数参数g；
步骤S42：评价粒子群中每个微粒的适应度，计算每个微粒的目标函数；
步骤S43：对每个微粒，将微粒的适应度和经历过的当前最好位置pbest作比较，选择适应度最大时的位置作为当前最好位置pbest；
步骤S44：对每个微粒，将微粒的适应度和经历过的全局最好位置gbest作比较，如果微粒的适应度更好则重新设置gbest；
步骤S45：利用粒子速度更新方程变化微粒的位置和速度；
步骤S46：终止条件的满足：当迭代次数或者适应值满足条件，则终止迭代，获得优化最佳的SVM参数；否则返回步骤S43。
本发明的优点在于将故障检验转化为二分类的问题，用SVM算法实现了对故障的检测和分类；并采用PSO算法用于优化SVM算法的参数c和g，以利于快速、高效的确定c和g的全局最优值；SVM算法基于最优的c和g，以光伏发电阵列最大功率点的电压和电流值作为特征向量实现其工作状态的判别，在样本有限的情况下具有良好的泛化能力，有效提高光伏发电阵列故障检测和分类的准确性。本发明的检测准确率可达99％以上，分类准确率可达98％以上。
附图说明
图1是本发明的流程框图。
图2是本发明实施例的光伏发电阵列系统拓扑图。
图3是本发明归一化后的光伏发电阵列最大功率点电压和电流分布图。
图4是本发明中PSO寻优适应度曲线。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。
本实施例提供一种基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，流程框图如图1所示。图2为本实施例的光伏发电系统拓扑图，系统由S×P个太阳能组件组成，通过逆变器与电网进行连接实现并网发电，通过模拟光伏发电阵列出现的不同的故障状况，例如开路、短路、硬性阴影等工作状态，在不同的气候条件下，选择不同的时段，针对每种故障情况随机采集若干个电气参数，具体包括以下步骤：
步骤S1：采集不同工作状态下的光伏发电阵列工作于最大功率点时的若干个电气参数，得到电气参数样本组合；
步骤S2：将步骤S1中获取的每个电气参数样本进行归一化；
步骤S3：根据步骤S2中归一化后的电气参数样本组合得到测试样本组合；
步骤S4：将测试样本组合分成训练集和验证集；对验证样本集中的每个样本进行预测，采用PSO算法计算出最优的SVM核函数参数g和惩罚参数c，
步骤S5：根据步骤S4计算出的最优的核函数参数g和惩罚参数c，SVM分类器对训练集样本中的每个样本进行训练，得到训练模型；
步骤S6：利用所述步骤S5建立的训练模型对光伏发电阵列工作时的电气参数进行检测和分类，判断系统是否处于故障状态，若处于故障状态则给出故障类型。
较佳的，本实施例中采集数据所采用的光伏系统由20块太阳能面板组成，其中18块为工作面板，组成6串3并的方式，通过逆变器进行并网发电；另外2块为参考太阳能面板，1块获取开路电压UOC，另1块获取短路电流ISC。
在本实施例中，所述步骤S1中所述若干个电气参数包括阵列的电压参数样本和电流参数样本，所述电气参数样本组合记为(Uk，Ik)，其中，k为样本采集序号，其中k为1到N的整数，每个数字代表一种工作状态，Uk为第k个电气参数样本组合中的电压参数样本，Ik代表第k个电气参数样本组合中的电流参数样本。
在本实施例中，所述工作状态包括正常工作、单支路开路、双支路开路、单支路上1个组件短路、单支路上2个组件短路、单支路上2个组件局部阴影及2串支路上各2个组件局部阴影。特别地，本实施例在模拟光伏发电系统的8种工作状态进行采集数据：正常工作、单支路开路(开路1)、双支路开路(开路2)、单串上1个组件短路(短路1)、单串上2个组件短路(短路2)、单串上2和5个组件局部阴影(阴影2和阴影5)及2串支路上各2个组件局部阴影(阴影2_2)进行光伏并网发电系统的数据采集，在2015年3月份内分多个时间段，在不同的照度和温度下进行数据随机采集，采集的样本总数21890个，每种样本数量、比例及其对应的标签值如表1所示。随机选取其中60％作为训练样本集，剩余40％作为验证样本集。采集样本的同时采集参考太阳能板的开路电压UOC和短路电流ISC。
表1不同工作状态下采集的样本数
在本实施例中，所述步骤S2中对样本进行归一化的具体方法为：将电气参数样本映射到区间[0,1]内，具体映射公式为：
式中，S为光伏阵列中串联的太阳能板数目，P为光伏阵列中并联的太阳能板数目，UOC为参考太阳能板的开路电压，ISC为参考太阳能板的短路电流，为归一化后的电压参数样本，为归一化后的电流参数样本，得到归一化后的电气参数样本组合为：较佳的，本实施例中归一化后的电压和电流分布如图3所示。
在本实施例中，所述步骤S3中得到测试样本组合的具体方法为：选择径向基核函数：K(Xi,Xj)＝exp(-g||Xi-Xj||)2为支持向量机SVM的核函数，其中g为径向基核函数参数，Xi为第i个样本向量，Xj为第j个样本向量。
在本实施例中，步骤S4中采用PSO算法计算出最优的VMS核函数参数g和惩罚参数c的具体方法为：
步骤S41：初始化粒子群微粒的位置和速度，并初始化SVM的参数错分样本的惩罚因子c和RBF核函数参数g；
步骤S42：评价粒子群中每个微粒的适应度，计算每个微粒的目标函数；
步骤S43：对每个微粒，将微粒的适应度和经历过的当前最好位置pbest作比较，选择适应度最大时的位置作为当前最好位置pbest；
步骤S44：对每个微粒，将微粒的适应度和经历过的全局最好位置gbest作比较，如果微粒的适应度更好则重新设置gbest；
步骤S45：利用粒子速度更新方程变化微粒的位置和速度；
步骤S46：终止条件的满足：当迭代次数或者适应值满足条件，则终止迭代，获得优化最佳的SVM参数；否则返回步骤S43。
较佳的，本实施例可得到的PSO寻优适应度曲线如图4所示，可以得到最佳的SVM参数c＝0.71774，g＝663.9716，同时可得系统的故障检测准确率可达到99.7533％(21836/21890)，每种工作状态的分类准确率如表2所示：
表2光伏阵列故障检测和分类准确率
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡依本发明申请专利范围所做的均等变化与修饰，皆应属本发明的涵盖范围。
Claims (6)
1.基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，其特征在于具体包括以下步骤：
步骤S1：采集不同工作状态下的光伏发电阵列工作于最大功率点时的若干个电气参数，得到电气参数样本组合；
步骤S2：将步骤S1中获取的每个电气参数样本进行归一化；
步骤S3：根据步骤S2中归一化后的电气参数样本组合得到测试样本组合；
步骤S4：将测试样本组合分成训练集和验证集；对验证样本集中的每个样本进行预测，采用PSO算法计算出最优的SVM核函数参数g和惩罚参数c，
步骤S5：根据步骤S4计算出的最优的核函数参数g和惩罚参数c，SVM分类器对训练集样本中的每个样本进行训练，得到训练模型；
步骤S6：利用所述步骤S5建立的训练模型对光伏发电阵列工作时的电气参数进行检测和分类，判断系统是否处于故障状态，若处于故障状态则给出故障类型。
2.根据权利要求1所述的基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，其特征在于：所述步骤S1中所述若干个电气参数包括阵列的电压参数样本和电流参数样本，所述电气参数样本组合记为(Uk，Ik)，其中，k为样本采集序号，其中k为1到N的整数，每个数字代表一种工作状态，Uk为第k个电气参数样本组合中的电压参数样本，Ik代表第k个电气参数样本组合中的电流参数样本。
3.根据权利要求1所述的基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，其特征在于：所述工作状态包括正常工作、单支路开路、双支路开路、单支路上1个组件短路、单支路上2个组件短路、单支路上2个组件局部阴影及2串支路上各2个组件局部阴影。
4.根据权利要求1所述的基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，其特征在于：所述步骤S2中对样本进行归一化的具体方法为：将电气参数样本映射到区间[0,1]内，具体映射公式为：
式中，S为光伏阵列中串联的太阳能板数目，P为光伏阵列中并联的太阳能板数目，UOC为参考太阳能板的开路电压，ISC为参考太阳能板的短路电流，为归一化后的电压参数样本，为归一化后的电流参数样本，得到归一化后的电气参数样本组合为：
5.根据权利要求1所述的基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，其特征在于：所述步骤S3中得到测试样本组合的具体方法为：选择径向基核函数：K(Xi,Xj)＝exp(-g||Xi-Xj||)2为支持向量机SVM的核函数，其中g为径向基核函数参数，Xi为第i个样本向量，Xj为第j个样本向量。
6.根据权利要求1所述的基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，其特征在于：步骤S4中采用PSO算法计算出最优的SVM核函数参数g和惩罚参数c的具体方法为：
步骤S41：初始化粒子群微粒的位置和速度，并初始化SVM的参数错分样本的惩罚因子c和RBF核函数参数g；
步骤S42：评价粒子群中每个微粒的适应度，计算每个微粒的目标函数；
步骤S43：对每个微粒，将微粒的适应度和经历过的当前最好位置pbest作比较，选择适应度最大时的位置作为当前最好位置pbest；
步骤S44：对每个微粒，将微粒的适应度和经历过的全局最好位置gbest作比较，如果微粒的适应度更好则重新设置gbest；
步骤S45：利用粒子速度更新方程变化微粒的位置和速度；
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