CN106100579B - 一种基于数据分析的光伏电站故障诊断方法 - Google Patents

一种基于数据分析的光伏电站故障诊断方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于数据分析的光伏电站故障诊断方法,其特征是:采用分层故障诊断方法,由第一层故障诊断过程控制是否执行第二层故障诊断过程,第三层故障诊断过程由第二层过程控制,当某一层检测结果为系统正常工作则不再进行下一层的诊断,将故障问题的范围逐层缩小。采用基于统计的数据概率分布的关系进行诊断运算,得到诊断的置信区间,通过光伏发电设备特征参数进行故障检测和定位,实现故障的定量识别。本发明的控制方法可提升故障诊断速度,效率较高;同时对光伏电站在线监测诊断的准确率和可用性有较大的提高,具备极大的现场工程应用价值。

Description

一种基于数据分析的光伏电站故障诊断方法
技术领域
[0001]本发明涉及一种基于数据分析的光伏电站故障诊断方法,属于光伏发电技术领域
背景技术
[0002]近几年来,光伏发电作为可再生清洁能源发电得到大力发展。目前,光伏发电主要 分为屋顶和大规模的地面电站,地面电站又以荒漠电站居多,且绝大多数为无人值守或少 人值守。随着光伏电站的大规模建设,出现了设备频繁故障、设备未能稳健运行、设备故障 响应不及时、设备工作性能低下等问题,这些问题都将影响电站的整体发电量,给用户带来 直接的经济损失。
[0003] 目前,针对光伏发电系统的数据采集和监控系统中,缺乏有效的故障诊断和定位 手段,故障检测主要靠人工巡检、通过万用表手工测量比对,故障处理周期长、影响发电产 出,维护效率低、投入人力大。
发明内容
[0004] 针对现有技术的不足,本发明的目的在于,提供一种基于数据分析的光伏电站故 障诊断方法,该方法可以更好的对光伏电站设备运行数据进行监测,更加快速、准确的掌握 光伏发电设备运行工况,实现对光伏发电系统的在线故障诊断。
[0005] 为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:
[0006] 一种基于数据分析的光伏电站故障诊断方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: [0007] 1)周期采集光伏电站实时运行数据、气象数据、数值天气预报数据。
[0008] 2)根据光伏发电系统拓扑关系,对光伏逆变器、汇流箱、支路的特征参数逐层实时 扫描。
[0009] 3)第一层故障诊断过程
[0010] 3a、根据光伏逆变器所在区域的气象因子,对光伏逆变器进行分类。
[0011] 3b、分别针对每一类光伏逆变器,对采样周期内光伏逆变器的输出功率数据进行 数理统计,计算输出功率的均值xg和标准差七,进而计算出至少一个输出功率诊断的置信区 间。
[0012] 3C、分别针对每一类光伏逆变器,判断该类下光伏逆变器的输出功率是否小于对 应的置信区间下限,若小于,则判定该光伏逆变器异常,否则,判定该光伏逆变器正常。
[0013] 3d、对所有异常的光伏逆变器,首先判断是否存在通信故障,若是,判定光伏逆变 器通信故障;否则,判定光伏逆变器输出功率偏低。
[0014] 4)第二层故障诊断过程
[0015] 4a、针对输出功率偏低的光伏逆变器连接的汇流箱,对采样周期内汇流箱的输出 电流数据进行数理统计,计算输出电流的均值Xj和标准差〇j,进而计算出至少一个输出电流 诊断的置信区间。
[0016] 4b、判断该光伏逆变器下汇流箱的输出电流是否小于相应的置信区间下限,若小 于,则判定该汇流箱异常,否则,判定该汇流箱正常。
[0017] 4C、对所有异常的汇流箱,首先判断是否存在通信故障,若是,判定汇流箱通信故 障,否则,再判断输出电流是否为零,若为零,判定汇流箱输出零电流,其可能原因是汇流箱 断路器跳闸、或汇流箱防雷器失效等,若不为零,判定汇流箱输出电流偏低。
[0018] 5)第三层故障诊断过程
[0019] 5a、针对输出电流偏低的汇流箱连接的支路,对采样周期内的支路电流数据进行 数理统计,计算支路电流的均值Xb和标准差〇|3,进而计算出至少一个支路电流诊断的置信区 间。
[0020] 5b、判断该汇流箱下支路的电流是否小于相应的置信区间下限,若小于,则判定该 支路异常,否则,判定该支路正常。
[0021] 5c、对所有异常的支路,首先判断支路电流是否为零,若为零,判定支路零电流,其 可能原因是支路开路、或支路熔断器烧毁等;否则,判定支路电流偏低,其可能原因是组件 破损、或组件遮挡、或组件旁路二极管损坏等。
[0022]进一步的,所述步骤2)中特征参数包括光伏逆变器的输出功率、汇流箱的输出电 流以及支路的电流。
[0023]进一步的,所述步骤3)中,气象因子包括云的遮蔽度。
[0024]本发明的有益效果如下:
[0025] 1 •本发明采用分层故障诊断方法,由第一层故障诊断过程控制是否执行第二层故 障诊断过程,第三层故障诊断过程由第二层过程控制,当某一层检测结果为系统正常工作 则不再进行下一层的诊断,将故障问题的范围逐层缩小,从而提升故障诊断速度,效率较 高。
[0026] 2•本发明采用基于统计的数据概率分布的关系进行诊断运算,得到诊断的置信区 间,通过光伏发电设备特征参数进行故障检测和定位,实现故障的定量识别。对光伏电站在 线监测诊断的准确率和可用性有较大的提高,具备极大的现场工程应用价值。
[0027] 3.本发明的置信区间可被设置为多个运行诊断等级,如故障等级、不良等级等等, 运行人员可以根据这些运行诊断等级实时调整设备,从而能够保证设备的稳健、性能最优 运行,提尚电站发电量。
附图说明
[0028]图1为本发明光伏并网逆变器下的光伏阵列构成图;
[0029]图2为本发明基于数据分析的光伏电站故障诊断方法的流程图。
具体实施方式
[0030] 为进一步揭示本发明的技术方案,下面结合附图详细说明本发明的实施方式:
[0031] 图1为光伏并网逆变器下的光伏阵列构成示意图。在该光伏发电系统中,每台光伏 逆变器接入若干路汇流箱,每路汇流箱又接入若干条支路,每条支路由多个光伏组件串联 而成。
[0032] 图2为本发明基于数据分析的光伏电站故障诊断方法的流程图。本方法包括以下 步骤:
[0033] 1)周期采集光伏电站实时运行数据、气象数据、数值天气预报数据。
[0034] 2)根据光伏发电系统拓扑关系,对光伏逆变器、汇流箱、支路的特征参数逐层实时 扫描。
[0035]上述特性参数主要包括:光伏逆变器的输出功率,汇流箱的输出电流,支路的电流 等。
[0036] 3)第一层故障诊断过程
[0037] 3a、根据光伏逆变器所在区域的气象因子,对光伏逆变器进行分类。
[0038] 上述气象因子主要考虑云的遮蔽度,因为光伏阵列分布广,不同区域之间,云遮蔽 程度不同,光伏逆变器的输出功率有较大的差别。这里云的遮蔽度可以粗略分为未遮蔽、部 分遮蔽和完全遮蔽,也可以根据实际情况进一步细分。
[0039] 3b、分别针对每一类光伏逆变器,对采样周期内光伏逆变器的输出功率数据进行 数理统计,计算输出功率的均值乂!?和标准差〇g,进而计算出至少一个输出功率诊断的置信区 间。
[0040] 光伏逆变器输出功率置信区间具体计算方式为:在已知输出功率的均值Xg和标准 差Og时,置信区间下限:L=Xg-n*〇g,置信区间上限:H=Xg+n*〇g,n为标准差个数。根据所加标 准差个数不同,可以得到不同级别的容差范围。一般情况下n取2〜3。
[0041] 3c、分别针对每一类光伏逆变器,判断该类下光伏逆变器的输出功率是否小于对 应的置信区间下限,若小于,则判定该光伏逆变器异常,否则,判定该光伏逆变器正常。
[0042] 3d、对所有异常的光伏逆变器,首先判断是否存在通信故障,若是,判定光伏逆变 器通信故障;否则,判定光伏逆变器输出功率偏低。
[0043]上述判断是否存在通信故障的方法为,若光伏逆变器输出功率在持续的一段时间 不发生变化,则认为存在通信故障。
[0044] 4)第二层故障诊断过程
[0045] 4a、针对输出功率偏低的光伏逆变器连接的汇流箱,对采样周期内汇流箱的输出 电流数据进行数理统计,计算输出电流的均值Xj和标准差〇j,进而计算出至少一个输出电流 诊断的置信区间。
[0046] 汇流箱输出电流置信区间的计算方法与光伏逆变器输出功率置信区间的计算方 法相同,不再详细阐述。
[0047] 4b、判断该光伏逆变器下汇流箱的输出电流是否小于相应的置信区间下限,若小 于,则判定该汇流箱异常,否则,判定该汇流箱正常。
[0048] 4c、对所有异常的汇流箱,首先判断是否存在通信故障,若是,判定汇流箱通信故 障,否则,再判断输出电流是否为零,若为零,判定汇流箱输出零电流,其可能原因是汇流箱 断路器跳闸、或汇流箱防雷器失效等,若不为零,判定汇流箱输出电流偏低。
[0049] 上述判断是否存在通信故障的方法为,若汇流箱输出电流在持续的一段时间不发 生变化,则认为存在通信故障。
[0050] 5)第三层故障诊断过程
[0051] 5a、针对输出电流偏低的汇流箱连接的支路,对采样周期内的支路电流数据进行 数理统计,计算支路电流的均值知和标准差外,进而计算出至少一个支路电流诊断的置信区 间。
[0052]支路电流置信区间的计算方法与光伏逆变器输出功率置信区间的计算方法相同, 不再详细阐述。
[0053] 5b、判断该汇流箱下支路的电流是否小于相应的置信区间下限,若小于,则判定该 支路异常,否则,判定该支路正常。
[0054] 5C、对所有异常的支路,首先判断支路电流是否为零,若为零,判定支路零电流,其 可能原因是支路开路、或支路熔断器烧毁等;否则,判定支路电流偏低,其可能原因是组件 破损、或组件遮挡、或组件旁路二极管损坏等。
[0055]以上所述,仅为发明的具体实施方式,但发明的保护范围并不局限于此,任何不经 过创造性劳动想到的变化或替换,都应涵盖在发明的保护范围之内。因此,发明的保护范围 应该以权利要求书所限定的保护范围为准。

Claims (3)

1.一种基于数据分析的光伏电站故障诊断方法,其特征在于,该方法包括以下步骤: 1) 周期采集光伏发电站实时运行数据、气象数据、数值天气预报数据; 2) 根据光伏发电系统拓扑关系,对光伏逆变器、汇流箱、支路的特征参数逐层实时扫 描; 3) 进行第一层故障诊断,具体包括: 3a、根据光伏逆变器所在区域的气象因子,对光伏逆变器进行分类; 3b、分别针对每一类光伏逆变器,对采样周期内光伏逆变器的输出功率数据进行数理 统计,计算输出功率的均值XjP标准差〇g,进而计算出至少一个输出功率诊断的置信区间; 3c、分别针对每一类光伏逆变器,判断该类下光伏逆变器的输出功率是否小于对应的 置信区间下限,若小于,则判定该光伏逆变器异常,否则,判定该光伏逆变器正常; 3d、对所有异常的光伏逆变器,首先判断是否存在通信故障,若是,则判定光伏逆变器 通信故障;否则,判定光伏逆变器输出功率偏低; 4) 进行第二层故障诊断,具体包括如下步骤: 4a、针对输出功率偏低的光伏逆变器连接的汇流箱,对采样周期内汇流箱的输出电流 数据进行数理统计,计算输出电流的均值Xj和标准差〇j,进而计算出至少一个输出电流诊断 的置信区间; 4b、判断该光伏逆变器下汇流箱的输出电流是否小于相应的置信区间下限,若小于,则 判定该汇流箱异常,否则,判定该汇流箱正常; 4c、对所有异常的汇流箱,首先判断是否存在通信故障,若是,判定汇流箱通信故障,否 贝1J,再判断输出电流是否为零,若为零,判定汇流箱输出零电流,若不为零,判定汇流箱输出 电流偏低; 5) 进行第三层故障诊断,具体包括如下步骤: 5a、针对输出电流偏低的汇流箱连接的支路,对采样周期内的支路电流数据进行数理 统计,计算支路电流的均值Xb和标准差〇b,进而计算出至少一个支路电流诊断的置信区间; 5b、判断该汇流箱下支路的电流是否小于相应的置信区间下限,若小于,则判定该支路 异常,否则,判定该支路正常; 5c、对所有异常的支路,首先判断支路电流是否为零,若为零,判定支路零电流,否则, 判定支路电流偏低。
2. 根据权利要求1所述的一种基于数据分析的光伏电站故障诊断方法,其特征在于:所 述步骤2)中特征参数包括光伏逆变器的输出功率、汇流箱的输出电流以及支路的电流。
3. 根据权利要求1所述的一种基于数据分析的光伏电站故障诊断方法,其特征在于:上 述步骤3)中,气象因子包括云的遮蔽度。
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