CN106021806B - 一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，具体包括以下步骤：步骤S1：对光伏组串进行伏安特性扫描，并进行曲线拟合，获取光伏内部等效五参数；步骤S2：获取的光伏内部等效五参数进行整合归一化；步骤S3：采用模式搜索算法计算出最优KELM算法核函数的若干个系数；步骤S4：将计算出的系数带入KELM并对样本进行训练，得到训练模型。步骤S5：利用训练模型对光伏组串进行故障检测和分类。本发明所提出的基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，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组串故障检测和分类技术，特别是一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法。
背景技术
由于光伏组件阵列安装和工作在复杂的户外环境中，同时受到热循环、湿度，紫外线，风激振等各种环境因素的作用，容易出现局部材料老化、性能下降、裂纹、开路或者短路等各种故障问题，故障的产生会降低电站的发电效率，严重时甚至会发生火灾，危害社会财产安全，为了尽可能地延长光伏发电系统的寿命、使其逼近理论的工作年限，以及使电站尽可能地高效发电，从而降低光伏发电的成本，提高电站的运营过程中的安全性，及时、有效和高效的维护十分关键。随着世界各国光伏发电装机量的快速增长，光伏发电系统的自动监测与故障诊断近年来得到国内外越来越多的学者和相关机构的关注。
近年来，多种故障诊断方法与技术相继被提出。窗口电压检测法通过计算组件串的窗口工作电压可检测出开路和短路故障数量。基于参数模型的故障诊断方法通过耦合数学方程和能量守恒方程建立模型，利用光伏组件与环境的总热交换系数进行故障诊断。由于光伏组件故障具有多元、多层次、模糊态等特点，为了更准确地识别故障，人工智能算法被引入其中。基于BP神经网络的组件在线诊断方法，将光伏组件的开路电压、短路电流、最大功率点电压电流作为神经网络的输入向量，以此区分出组件正常、短路或者异常老化三种状态。基于RBF神经网络的故障诊断方法则首先对光伏组件进行参数辨识，获取到各工况下组件内部等效参数作为故障训练网络的输入向量，该方法能更为客观、有效地识别出故障类型。但该方法仍然缺乏对局部固有阴影故障的检测，同时其故障模型的诊断精度和训练时间还有较大提升空间。
极限学习机理论由Huang等于2006年提出，ELM是针对SLFN的新算法，该算法随机产生输入层和隐含层的连接权值及隐含层神经元的阀值，且在训练过程中无须调整，只需要设置隐含层神经元的个数，便可以获得唯一的最优解。并已衍生出基本极限学习机、在线序贯极限学习机与核函数极限学习机(extreme learning machine with kernel,KELM)等相关算法。KELM是一种单层前馈神经网络算法，相对于基本ELM算法，其解决回归预测问题的能力更强；而相对于BP神经网络、支持向量机算法，具有相似或更好的预测精度，且计算速度更快。将参数辨识的最优均方根误差(RMSE)引入作为局部阴影检测的特征向量，并根据各故障状态下内部等效参数之间的变化关系对输入特征向量进行整合优化，又引入核极限学习机(KELM)对各参数向量进行训练并利用模式搜索算法对核函数参数寻优，最终建立的故障诊断模型减小了故障模型的训练时间，同时显著地提高了包括局部阴影在内的多种故障的诊断精度。
目前，公开发表的文献及专利中尚未见有将核函数极限学习机算法应用于光伏发电组串的故障诊断和分类的研究。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，以克服现有技术中存在的缺陷。
为实现上述目的，本发明的技术方案是一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，包括如下步骤：
步骤S1：对各预设工况下的光伏发电组串进行伏安特性曲线扫描，采集电流、电压、光照、温度数据,分别对采集得到的数据进行拟合，获得光伏内部等效五参数样本；
步骤S2：将所述光伏内部等效五参数样本进行整合归一化，获取样本数据；
步骤S3：将所述样本数据分成训练集和验证集；对所述验证集中的每个样本进行预测，并采用模式搜索算法计算出最优KELM算法核函数的正则化系数C、常数项α以及最高项次数d；
步骤S4：根据所述步骤S3计算出的最优的核函数系数，利用ELM分类器对训练集中的每个样本进行训练，得到KELM故障诊断训练模型；
步骤S5：通过所述步骤S1以及所述步骤S2对实际待测工况进行处理，并利用所述KELM故障诊断训练模型，对所述实际待测工况下的光伏发电组串内部等效参数进行检测和分类，判断光伏发电组串系统是否处于故障状态；若处于故障状态，则给出故障类型。
在本发明一实施例中，在所述步骤S1中，所述光伏内部等效五参数包括：光生电流Iph、二极管反向饱和电流Id、等效串联电阻Rs、等效并联电阻Rsh以及二极管品质因子n。
在本发明一实施例中，在所述步骤S2中，通过如下方式对所述光伏内部等效五参数样本进行整合归一化：
步骤S21：将所提取的光伏组件等效串联电阻Rs以及等效并联电阻Rsh的乘积q、光生电流n、二极管反向饱和电流Iph以及r＝RMSE*100作为KELM故障诊断训练模型四个维度的输入向量，其中，RMSE为所述步骤S1中数据拟合过程中参数辨识的最终均方根误差；
步骤S22：将所述步骤S21中获取的四维向量归一化至[-1,1]区间内。
在本发明一实施例中，在所述步骤S3中，选择多项式核函数ΩELM＝(x·xi+α)d为KELM算法核函数，其中α为常数项、d为最高项次数，x为神经元组成向量，xi为神经元。
在本发明一实施例中，所述预设工况包括：正常工作、组串短路、组串老化以及组串局部阴影。
相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明所提出的一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，通过仿真和实例的验证和分析结果表明，将参数辨识的最优均方根误差(RMSE)引入作为局部阴影检测的特征向量，实验结果表明该特征向量对于识别阴影故障具有很高的灵敏度。通过对输入特征向量的整合优化，使得神经网络的训练时间大幅缩短，训练精度和测试精度提升近10％。该方法可以准确识别出正常、短路、老化及阴影各状态类型。由于光伏组串和光伏阵列的等效电路特征具有统一性，该诊断方法亦可以被拓展到光伏阵列的故障检测中，为光伏电站的维护工作提供便利。
附图说明
图1为本发明中基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法的流程图。
图2为本发明一实施例中光伏发电组串系统拓扑图。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的技术方案进行具体说明。
本发明提供一种基于核函数极限学习机的光伏发电组串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，通过模拟光伏发电组串出现的不同的故障状况，例如开路、短路、局部阴影等工作状态，在不同的气候条件下，选择不同的时段，针对每种故障情况获取海量内部等效参数，具体包括以下步骤：
步骤S1：对预设工况下的光伏发电组串进行伏安特性扫描，包括正常、短路、老化和阴影等各种常见工况，采集电流、电压、光照、温度数据,分别对采集得到的数据进行拟合，获得光伏内部等效五参数样本；
步骤S2：将步骤S1中获取的光伏内部等效五参数样本进行整合归一化，获取样本数据；；
步骤S3：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，采用模式搜索算法计算出最优KELM算法核函数的若干个系数，包括正则化系数C、常数项α以及最高项次数d；
步骤S4：根据步骤S3计算出的最优的核函数系数，ELM分类器对训练集样本中的每个样本进行训练，得到KELM故障诊断训练模型；
步骤S5：利用所述步骤S5建立的训练模型对实际待测任意工况下光伏发电组串内部等效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，在本实施例中，采集数据所采用的光伏系统由3*6块太阳能面板组成，组成6串3并的方式。
进一步的，在本实施例中，步骤S1内部等效五参数包括光生电流Iph、二极管反向饱和电流Id、等效串联电阻Rs、等效并联电阻Rsh以及二极管品质因子n。
进一步的，在本实施例中，预设工况以及实际待测工况包括：正常工作、组串短路(组件短路1-3块)、组串老化(串联电阻增加6-12欧)、组串局部阴影(遮蔽组件1-3块)，且组串短路(组件短路1-3块)、组串老化(串联电阻增加6-12欧)以及组串局部阴影(遮蔽组件1-3块)均为故障状态中的不同故障类型。
在本实施例中，在2016年4-5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430组，每种样本数量、比例如表1所示。随机选取其中75％组作为训练样本集，剩余25％作为验证样本集。
表1分类样本数量及比例
进一步的，在本实施例中，步骤S2中对样本进行整合归一化的具体方法为：根据光伏组件发生电池片短路和局部老化时Rs、Rsh变化规律，将Rs与Rsh的乘积q作为特征变量，以提高短路及老化故障类型诊断的正确率。并选取n、Iph以及r＝RMSE*100，其中，RMSE为步骤S1中数据拟合过程中参数辨识的最终均方根误差。共同构成KELM故障诊断训练模型的四个维度输入向量。然后将四维向量归一化至[-1,1]区间内。
较佳的，在本实施例中，可通过模式搜索算法，也即PS算法，得到最佳的KELM的正则化系数c＝10，常数项α＝6，最高项次数d＝1。选择多项式核函数ΩELM＝(x·xi+α)d作为KELM算法的核函数，其中α为常数项、d为最高项次数，x为神经元组成向量，xi为神经元。将n个四维向量作为KELM的输入样本，每一维对应KELM的各个输入神经元，通过训练得到KELM故障诊断训练模型。
进一步的，在本实施例中，该KELM故障诊断训练模型的故障检测准确率可达到93.5％(402/430)，训练和测试结果以及每种工作状态的分类准确率如表2、3所示：
表2光伏组串训练和测试结果
表3光伏组串故障检测和分类准确率
| 参数 | 正常 | 短路 | 老化 | 阴影 | 总体 |
| 平均测试精度/％ | 93.7 | 81.8 | 87.5 | 100 | 93.5 |
以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤S1：对各预设工况下的光伏发电组串进行伏安特性曲线扫描，采集电流、电压、光照、温度数据,分别对采集得到的数据进行拟合，获得光伏内部等效五参数样本；
步骤S2：将所述光伏内部等效五参数样本进行整合归一化，获取样本数据；
步骤S3：将所述样本数据分成训练集和验证集；对所述验证集中的每个样本进行预测，并采用模式搜索算法计算出最优KELM算法核函数的正则化系数C、常数项α以及最高项次数d；
步骤S4：根据所述步骤S3计算出的最优的核函数系数，利用ELM分类器对训练集中的每个样本进行训练，得到KELM故障诊断训练模型；
步骤S5：通过所述步骤S1以及所述步骤S2对实际待测工况进行处理，并利用所述KELM故障诊断训练模型，对所述实际待测工况下的光伏发电组串内部等效参数进行检测和分类，判断光伏发电组串系统是否处于故障状态；若处于故障状态，则给出故障类型；
在所述步骤S3中，选择多项式核函数ΩELM＝(x·xi+α)d为KELM算法核函数，其中α为常数项、d为最高项次数，x为神经元组成向量，xi为神经元。
2.根据权利要求1所述的一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤S1中，所述光伏内部等效五参数包括：光生电流Iph、二极管反向饱和电流Id、等效串联电阻Rs、等效并联电阻Rsh以及二极管品质因子n。
3.根据权利要求2所述的一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，其特征在于，在所述步骤S2中，通过如下方式对所述光伏内部等效五参数样本进行整合归一化：
步骤S21：将所提取的光伏组件等效串联电阻Rs以及等效并联电阻Rsh的乘积q、光生电流n、二极管反向饱和电流Iph以及r＝RMSE*100作为KELM故障诊断训练模型四个维度的输入向量，其中，RMSE为所述步骤S1中数据拟合过程中参数辨识的最终均方根误差；
步骤S22：将所述步骤S21中获取的四维向量归一化至[-1,1]区间内。
4.根据权利要求1所述的一种基于核函数极限学习机的光伏组串故障诊断方法，其特征在于，所述预设工况包括：正常工作、组串短路、组串老化以及组串局部阴影。
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| CN105354363A (zh) * | 2015-10-09 | 2016-02-24 | 上海大学 | 基于核极限学习机的脉动风速预测方法 |
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| 近红外光谱结合LSTSVM算法判别不同等级烟叶;宋相中 等;《分析科学学报》;20140630;第30卷(第3期);第327-331页 * |
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