CN105007040B - 一种智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统 - Google Patents

一种智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN105007040B
CN105007040B CN201510478377.2A CN201510478377A CN105007040B CN 105007040 B CN105007040 B CN 105007040B CN 201510478377 A CN201510478377 A CN 201510478377A CN 105007040 B CN105007040 B CN 105007040B
Authority
CN
China
Prior art keywords
generation unit
photovoltaic generation
fault
photovoltaic
positioning
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201510478377.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105007040A (zh
Inventor
沈金荣
惠杰
倪莹
孙贤贤
王孟达
吴昊
戚鹏
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Changzhou Huayao Photoelectric Technology Co ltd
Original Assignee
Changzhou Campus of Hohai University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Changzhou Campus of Hohai University filed Critical Changzhou Campus of Hohai University
Priority to CN201510478377.2A priority Critical patent/CN105007040B/zh
Publication of CN105007040A publication Critical patent/CN105007040A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105007040B publication Critical patent/CN105007040B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02SGENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
    • H02S50/00Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50Photovoltaic [PV] energy

Landscapes

  • Photovoltaic Devices (AREA)

Abstract

本发明涉及一种智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统,本故障识别和定位的方法包括:步骤S1,获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数;步骤S2,建立光伏发电单元的故障判断依据;步骤S3,对故障光伏发电单元进行故障识别及定位;本发明提供的智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统,根据光伏发电系统各单元之间距离和实时综合发电效率判别,进行数据分析,实现对智能光伏发电系统故障的准确识别和定位,大幅降低故障误报警概率,提高了智能光伏发电系统故障识别的准确度和故障定位的精度;同时,本发明不需要额外在光伏电站中增加专业故障诊断装置,降低成本,具有较广泛的应用前景。

Description

一种智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统
技术领域
本发明属于光伏智能监测领域,尤其涉及一种智能光伏发电系统故障识别和定位的方法。
背景技术
目前光伏发电作为最优质、最方便的清洁能源,受到世界各国的重视。在国家政策的推动下我国光伏发电技术发展迅速,但在光伏电站投运过程中,电站错误报警现象严重,导致用户对报警电站进盲目维修,耗费大量人力、物力、财力,同时也给用户的监测和维修带来较大的困难。传统方法是利用光伏发电系统综合效率法进行故障定位和识别,有效果但不明显。大幅度提高智能光伏发电系统故障识别的准确度和故障定位的精度,是光伏领域亟待的一大问题。
发明内容
本发明的目的是提供一种光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统,即在数据仿真和软件自动识别定位的基础上,提供智能光伏发电系统故障识别定位的方法,以获得更加准确的识别定位精度。
为了解决上述技术问题,本发明提供了一种光伏发电系统的故障识别和定位的方法,包括如下步骤:
步骤S1,获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数;
步骤S2,建立光伏发电单元的故障判断依据;
步骤S3,对故障光伏发电单元进行故障识别及定位。
进一步,所述步骤S1中获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数的方法包括如下步骤:
步骤S11,测量各光伏发电单元的经纬度,并计算各光伏发电单元之间的距离;
步骤S12,将各距离的倒数作为相关因子,采用加权系数法确定所述相关系数。
进一步,所述步骤S2中建立光伏发电单元的故障判断依据的方法包括:
在确定相关系数的基础上,监测各光伏发电单元实时综合效率,以n-1个光伏发电单元实时综合效率与其对第n个光伏发电单元相关系数乘积之和作为判断依据。
进一步,所述步骤S3中对故障光伏发电单元进行故障识别及定位的方法包括:通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别,并定位该光伏发电单元的故障范围。
进一步,所述通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别的方法包括:环境干扰识别、光伏发电单元物理故障识别,即设定一限定值,将故障判断依据和限定值的乘积与一发电单元的实时综合效率相比较;若实时综合效率大于该乘积,则识别为环境干扰;若实时综合效率小于该乘积,则识别为光伏发电单元发生物理故障。
进一步,所述故障范围的定位方法包括:先定位故障光伏发电单元的地理位置,再对光伏发电单元的故障位置进行定位,即判断光伏发电单元发生物理故障后,若实时综合效率为0,则定位为逆变器出现故障,若实时综合效率大于0,则定位为组串线路故障。
又一方面,本发明还提供了一种光伏发电系统的故障识别和定位系统,包括:
相关系数计算模块,获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数;与相关系数计算模块相连的异常现象分类模块,所述异常现象分类模块适于建立光伏发电单元的故障判断依据,以及对故障光伏发电单元进行故障识别及定位。
进一步,所述故障识别和定位系统还包括:在线仿真模块,所述在线仿真模块适于根据各光伏发电单元之间的距离和综合发电效率进行MATLAB数值仿真,目标函数为光伏发电单元位置参数,自变量为各单元综合发电效率,约束条件为系统异常原因;仿真的目标函数,即判断函数是单目标函数,并采用加权系数法进行计算;以及对光伏发电单元的地理位置进行定位。
进一步,所述对故障光伏发电单元进行故障识别,即环境干扰识别、光伏发电单元物理故障识别;以及设定一限定值,将故障判断依据和限定值的乘积与一发电单元的实时综合效率相比较;若实时综合效率大于该乘积,则识别为环境干扰;若实时综合效率小于该乘积,则识别为光伏发电单元发生物理故障。
进一步,所述对故障光伏发电单元进行故障定位,即先定位故障光伏发电单元的地理位置,再对光伏发电单元的故障位置进行定位;以及判断光伏发电单元发生物理故障后,若实时综合效率为0,则定位为逆变器出现故障,若实时综合效率大于0,则定位为组串线路故障。
本发明的有益效果是,本发明提供的智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统,根据光伏发电系统各单元之间距离和实时综合发电效率判别,进行数据分析,实现对智能光伏发电系统故障的准确识别和定位,大幅降低故障误报警概率,提高了智能光伏发电系统故障识别的准确度和故障定位的精度;同时,本发明不需要额外在光伏电站中增加专业故障诊断装置,降低成本,具有较广泛的应用前景。
附图说明
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。
图1为本发明的光伏发电系统故障识别和定位流程图;
图2为本发明的光伏发电系统故障定位的相关性分析及判据示例图;
图3为本发明的光伏发电系统故障识别定位软件的原理框图。
具体实施方式
现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图,仅以示意方式说明本发明的基本结构,因此其仅显示与本发明有关的构成。
实施例1
图1为本发明的光伏发电系统故障识别和定位流程图。
图1中故障判断依据简称为判据。
如图1所示,本发明的一种光伏发电系统的故障识别和定位的方法,包括如下步骤:
步骤S1,获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数;
步骤S2,建立光伏发电单元的故障判断依据;
步骤S3,对故障光伏发电单元进行故障识别及定位。
其中,所述光伏发电系统包括若干光伏发电单元。
图2为本发明的光伏发电系统故障定位的相关性分析及判据示例图。
进一步,所述步骤S1中获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数的方法包括如下步骤:
步骤S11,测量各光伏发电单元的经纬度,并计算各光伏发电单元之间的距离;
步骤S12,将各距离的倒数作为相关因子,采用加权系数法确定所述相关系数。
其中,本发明中各光伏发电单元之间的距离具体为,某一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元之间的距离。
具体的步骤如下:根据测量结果计算出光伏发电单元1到光伏发电单元2、光伏发电单元3、光伏发电单元4…光伏发电单元n的距离分别为d12、d13、d14…d1n,取各距离倒数为相关因子,即光伏发电单元1与光伏发电单元、2光伏发电单元、光伏发电单元3、光伏发电单元4…光伏发电单元n的相关因子分别为1/d12
1/d13、1/d14…1/d1n。对光伏发电单元1与光伏发电单元2、光伏发电单元3、光伏发电单元4…光伏发电单元n的相关因子进行累加,即
则光伏发电单元1与其他各光伏发电单元2、光伏发电单元3、光伏发电单元4…光伏发电单元n的相关性系数可分别表示为1/(d12×sum)、1/(d13×sum)、1/(d14×sum)…1/(d1n×sum).在此基础上,建立数学模型进行相关性分析,得到其他光伏发电单元i(0≤i≤n)对光伏发电单元1的相关系数为A1i,第k个光伏发电单元的相关系数为Aki,i≠k,1≤k≤n,且0≤i≤n。
进一步,所述步骤S2中建立光伏发电单元的故障判断依据的方法包括:
在确定相关系数的基础上,监测各光伏发电单元实时综合效率,以n-1个光伏发电单元实时综合效率与其对第n个光伏发电单元相关系数乘积之和作为判断依据。
所述步骤S3中对故障光伏发电单元进行故障识别及定位的方法包括:通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别,并定位该光伏发电单元的故障范围。
所述通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别的方法包括:环境干扰识别、光伏发电单元物理故障识别,即设定一限定值,将故障判断依据和限定值的乘积与一发电单元的实时综合效率相比较;若实时综合效率大于该乘积,则识别为环境干扰;若实时综合效率小于该乘积,则识别为光伏发电单元发生物理故障。
所述故障范围的定位方法包括:先定位故障光伏发电单元的地理位置,再对光伏发电单元的故障位置进行定位,即判断光伏发电单元发生物理故障后,若实时综合效率为0,则定位为逆变器出现故障,若实时综合效率大于0,则定位为组串线路故障。
具体的实施步骤,监测各发电单元实时综合效率为η1、η2、η3…ηn,针对第k个发电单元的故障判断依据:
式中i≠k,1≤k≤n,且0≤i≤n,以及其中Aki×ηi表示第k个光伏发电单元相对i个光伏发电单元(所有光伏发电单元中除第k个光伏发电单元之外的光伏发电单元)相关效率值。
设定限定值90%,即若第k个单元的实时综合效率则判断为环境干扰识别,例如但不限于云团等易挡住太阳的物体(此种干扰为间歇性干扰),识别环境干扰后,无需采取相应措施,继续监测并处理下一循环各单元的实时效率;
判断ηk是否为0,若ηk=0,则说明逆变器故障,并定位逆变器的位置;若ηk>0,则说明组串线路故障,或通过智能汇流箱数据定位至故障组串线路。
实施例2
图3为本发明的光伏发电系统故障识别定位软件的原理框图。
如图3所示,在实施例1基础上,本发明还提供了一种光伏发电系统的故障识别和定位系统,包括:
相关系数计算模块,获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数;以及与相关系数计算模块相连的异常现象分类模块,所述异常现象分类模块适于建立光伏发电单元的故障判断依据,以及对故障光伏发电单元进行故障识别及定位。
所述故障判断依据的建立参见实施例1的相关内容。
进一步,所述故障识别和定位系统还包括:在线仿真模块,所述在线仿真模块适于根据各光伏发电单元之间的距离和综合发电效率进行MATLAB数值仿真,目标函数为光伏发电单元位置参数,自变量为各单元综合发电效率,约束条件为系统异常原因;仿真的目标函数,即判断函数是单目标函数,并采用加权系数法进行计算;以及对光伏发电单元的地理位置进行定位。
所述对故障光伏发电单元进行故障识别,即环境干扰识别、光伏发电单元物理故障识别;以及设定一限定值,将故障判断依据和限定值的乘积与一发电单元的实时综合效率相比较;若实时综合效率大于该乘积,则识别为环境干扰;若实时综合效率小于该乘积,则识别为光伏发电单元发生物理故障。
所述对故障光伏发电单元进行故障定位,即先定位故障光伏发电单元的地理位置,再对光伏发电单元的故障位置进行定位;以及判断光伏发电单元发生物理故障后,若实时综合效率为0,则定位为逆变器出现故障,若实时综合效率大于0,则定位为组串线路故障。
具体的,在判据分析的前提下,根据各光伏发电单元的实时综合效率,自动识别光伏发电系统出现异常的原因,并以红色警报和屏显形式向用户发送故障点信息。具体显示包括:以地理位置图标形式展开,随定位范围的缩小,逐级放大故障点位置图标,界面最终显示故障点逆变器或组串发电数据,即完成相应故障定位。
本发明提供的智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统,通过对电站位置信息进行相关性分析给出相关因子,并监测各光伏发电单元实时效率,对故障进行智能识别和定位,方便企业进行及时有效维护,极大程度上降低了假报警情况发生的概率,具有较广泛的应用前景。
以上述依据本发明的理想实施例为启示,通过上述的说明内容,相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内,进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容,必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。

Claims (8)

1.一种光伏发电系统的故障识别和定位的方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤S1,获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数;
步骤S2,建立光伏发电单元的故障判断依据;
步骤S3,对故障光伏发电单元进行故障识别及定位;
所述步骤S1中获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数的方法包括如下步骤:
步骤S11,测量各光伏发电单元的经纬度,并计算各光伏发电单元之间的距离;
步骤S12,将各距离的倒数作为相关因子,采用加权系数法确定所述相关系数。
2.根据权利要求1所述的故障识别和定位的方法,其特征在于,所述步骤S2中建立光伏发电单元的故障判断依据的方法包括:
在确定相关系数的基础上,监测各光伏发电单元实时综合效率,以n-1个光伏发电单元实时综合效率与其对第n个光伏发电单元相关系数乘积之和作为判断依据。
3.根据权利要求2所述的故障识别和定位的方法,其特征在于,所述步骤S3中对故障光伏发电单元进行故障识别及定位的方法包括:
通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别,并定位该光伏发电单元的故障范围。
4.根据权利要求3所述的故障识别和定位的方法,其特征在于,所述通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别的方法包括:
环境干扰识别、光伏发电单元物理故障识别,即
设定一限定值,将故障判断依据和限定值的乘积与一发电单元的实时综合效率相比较;
若实时综合效率大于该乘积,则识别为环境干扰;
若实时综合效率小于该乘积,则识别为光伏发电单元发生物理故障。
5.根据权利要求4所述的故障识别和定位的方法,其特征在于,所述故障范围的定位方法包括:
先定位故障光伏发电单元的地理位置,再对光伏发电单元的故障位置进行定位,即
判断光伏发电单元发生物理故障后,若实时综合效率为0,则定位为逆变器出现故障,若实时综合效率大于0,则定位为组串线路故障。
6.一种光伏发电系统的故障识别和定位系统,其特征在于,包括:
相关系数计算模块,获得一光伏发电单元相对于其余各光伏发电单元的相关系数;
与相关系数计算模块相连的异常现象分类模块,所述异常现象分类模块适于建立光伏发电单元的故障判断依据,以及对故障光伏发电单元进行故障识别及定位;
所述故障识别和定位系统还包括:在线仿真模块,
所述在线仿真模块适于根据各光伏发电单元之间的距离和综合发电效率进行MATLAB数值仿真,目标函数为光伏发电单元位置参数,自变量为各单元综合发电效率,约束条件为系统异常原因;仿真的目标函数,即判断函数是单目标函数,并采用加权系数法进行计算;以及对光伏发电单元的地理位置进行定位。
7.根据权利要求6所述的故障识别和定位系统,其特征在于,所述对故障光伏发电单元进行故障识别,即
环境干扰识别、光伏发电单元物理故障识别;以及
设定一限定值,将故障判断依据和限定值的乘积与一发电单元的实时综合效率相比较;
若实时综合效率大于该乘积,则识别为环境干扰;
若实时综合效率小于该乘积,则识别为光伏发电单元发生物理故障。
8.根据权利要求7所述的故障识别和定位系统,其特征在于,所述对故障光伏发电单元进行故障定位,即
先定位故障光伏发电单元的地理位置,再对光伏发电单元的故障位置进行定位;以及
判断光伏发电单元发生物理故障后,若实时综合效率为0,则定位为逆变器出现故障,若实时综合效率大于0,则定位为组串线路故障。
CN201510478377.2A 2015-08-06 2015-08-06 一种智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统 Active CN105007040B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510478377.2A CN105007040B (zh) 2015-08-06 2015-08-06 一种智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510478377.2A CN105007040B (zh) 2015-08-06 2015-08-06 一种智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105007040A CN105007040A (zh) 2015-10-28
CN105007040B true CN105007040B (zh) 2017-03-08

Family

ID=54379589

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510478377.2A Active CN105007040B (zh) 2015-08-06 2015-08-06 一种智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105007040B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111030594B (zh) * 2019-12-12 2021-03-02 广州发展新能源股份有限公司 光伏电站故障检测方法、系统和存储介质

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104811135A (zh) * 2015-04-16 2015-07-29 西安交通大学 一种共模信号干扰条件下的光伏系统故障电弧检测方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9863890B2 (en) * 2011-06-10 2018-01-09 The Boeing Company Solar cell testing apparatus and method
JP5557820B2 (ja) * 2011-10-11 2014-07-23 株式会社コンテック 太陽光発電設備

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104811135A (zh) * 2015-04-16 2015-07-29 西安交通大学 一种共模信号干扰条件下的光伏系统故障电弧检测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN105007040A (zh) 2015-10-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Kezunovic et al. The role of big data in improving power system operation and protection
CN107330056B (zh) 基于大数据云计算平台的风电场scada系统及其运行方法
CN103424662B (zh) 智能电网输电线路故障监测系统及方法
CN105187010A (zh) 一种光伏电站的智能化监控与运维系统
CN106777984A (zh) 一种基于密度聚类算法实现光伏阵列工作状态分析与故障诊断的方法
CN105067963B (zh) 基于暂态波形的配网故障预警方法和系统
CN103198139B (zh) 用户电力数据的用能分析方法
CN103001328A (zh) 一种智能变电站的故障诊断与评估方法
CN103366500B (zh) 电网系统的警报方法及装置
CN104950351B (zh) 基于气象的多气象要素复合横向展示方法及系统
CN104133143B (zh) 一种基于Hadoop云计算平台的电网线路故障诊断系统及方法
CN104299660A (zh) 基于核电站的仿真测试方法和系统
WO2020140127A1 (en) Systems and methods distributed-solar power forecasting using parameter regularization
CN206099897U (zh) 一种带有故障识别功能的光伏电站
CN107579706A (zh) 一种基于微网技术的光伏发电故障诊断系统
CN108448721A (zh) 电力系统主站监控信号与标准信号自动匹配的方法
CN115912625A (zh) 一种输电线路在线监测系统及方法
CN105007040B (zh) 一种智能光伏发电系统的故障识别和定位的方法及系统
CN105894706B (zh) 一种森林火灾预测方法及其系统
Zhen et al. Transmission tower protection system based on Internet of Things in smart grid
CN114093147A (zh) 一种城市建筑碳排放实时监测系统
CN103065433B (zh) 压水反应堆堆芯dnbr监测报警装置
Liu et al. Application and study of internet of things used in rural water conservancy project
CN107016410B (zh) 用电信息采集系统故障诊断方法及故障诊断装置
CN105373888A (zh) 输电线路物理信息融合多图层管控方法及系统

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract

Application publication date: 20151028

Assignee: JIANGSU ZHENGHUI SOLAR POWER CO.,LTD.

Assignor: CHANGZHOU CAMPUS OF HOHAI University

Contract record no.: X2023980034303

Denomination of invention: A Method and System for Fault Identification and Location of an Intelligent Photovoltaic Power Generation System

Granted publication date: 20170308

License type: Common License

Record date: 20230404

EE01 Entry into force of recordation of patent licensing contract
TR01 Transfer of patent right

Effective date of registration: 20240429

Address after: No. 266 Yaotang Road, Yaotang Street, Jintan District, Changzhou City, Jiangsu Province, 213200

Patentee after: Changzhou Huayao Photoelectric Technology Co.,Ltd.

Country or region after: China

Address before: 213022, No. 200, Jinling North Road, Xinbei District, Jiangsu, Changzhou

Patentee before: CHANGZHOU CAMPUS OF HOHAI University

Country or region before: China

TR01 Transfer of patent right