CN106603006B - 一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法 - Google Patents

一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，包括以下步骤：按季节选取正常运行状态下的各种天气类型的数据作为原始数据，分别形成两张关于电流、电压的二维表；根据实时温度、辐照数据查表采用样条插值获得参考电流、电压值，作为故障程度判断的参考；对实时各串电流，电压异常值选择，选取异常值，并获得异常串的串号；对异常值的串判定故障程度，根据异常电流、电压与参考电流、电压的偏离程度确定故障程度。本发明的有益效果是可以实时准确的提取出故障电流、电压值，并可定位到相应的串，可实现光伏阵列的实时故障诊断与定位，并可判断出电流、电压故障及其相应的故障程度，具有很强的适应性，速度快，实效性好。

Description

一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法
技术领域
本发明涉及一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，属于光伏发电技术领域。
背景技术
目前针对于SP结构的光伏阵列的故障检测方法已经有好多种，大多都是基于传感器检测，通过传感器获得的值相比较以判断故障，该方法传感器众多，限于小型的光伏阵列，实时性，智能化程度不高，且不能够判断出故障的程度，没有相对明确的指标。一种具有实时性，准确性，可用于各种光伏阵列，具有良好适应性的方法具有很好的应用前景。
发明内容
针对现有技术上存在的不足，本发明的目的在于利用本发明来实时检测光伏阵列的故障，并判断出故障位置，给出故障程度；以解决现阶段我国人工判别故障出现的时间点的不准确性，随机性，不经济性的问题。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤A:按季节选取正常运行状态下的各种天气类型的数据作为原始数据，分别形成两张关于电流、电压的二维表；
步骤B：根据实时温度、辐照数据查表采用线性插值获得参考电流、电压值，作为故障程度判断的参考；
步骤C：对实时电流In×m，电压Vn×m异常值选择，其中m为电流、电压样本，n为串数,选取异常样本值，并获得异常串的串号；
步骤D：对异常值的串判定故障程度，根据异常电流、电压与参考电流、电压的偏离程度确定故障程度。
所述步骤A的具体过程为：
A1)按每年四个季度选取正常运行条件下的晴天，阴天，多云，雨的共面辐照度G，环境温度T，各串电流，各串电压作为原始数据；
A2)获得电流表，温度按0.5℃间隔选取，对于当温度相同时，将辐照度相同但电流值异常的数据删除，对其余的电流值取均值，作为该温度下，对应的辐照度下的电流参考值；
A3)获得电压表，辐照度按照10W/m2间隔选取，对于当辐照度相同时，将温度相同但电压值异常的数据删除，对其余的电压值取均值，作为该辐照度下，对应的温度下的电压参考值。
所述步骤B的具体过程为：
B1)对实时温度采取指数平滑处理后，再使温度适应于电流表的温度值，即温度只能是0.5℃的倍数；
B2)对实时辐照度采取指数平滑处理后，再使福照度值适应于电压表的辐照度值，即辐照度只能是10W/m2的倍数；
B3)对温度和福照度平滑处理后，分别用线性插值获得参考电流、参考电压。
所述步骤B中，对实时的辐照度、温度根据指数平滑方法按照式(1)对其平滑处理，其中，此处β取0.03；
S1：初始平滑值；
y1：初始实际值；
St：时间t的平滑值；
yt：时间t的实际值；
St-1：时间t-1的平滑值；
β：平滑常数，其取值范围为[0,1]；
对经平滑处理过的温度T，为获得与参考电流表温度相对应，对温度信号采取式(2)四舍五入处理；
T＝round(T·2)/2 (2)
对经平滑处理过的辐照度G，为获得与参考电压表辐照度相对应，对幅照度信号采取式(3)四舍五入处理
G＝round(G/10)·10 (3)
分别将处理好后的数据值带入电流表、电压表中进行线性插值计算；Round为四舍五入函数；
根据式(2)和式(3)处理后的T、G根据所获得参考电流表采用线性插值计算获得实时参考电流Iref
其中
G1：参考电流表中与G相邻的低辐照度；
G2：参考电流表中与G相邻的高辐照度；
Irefer1：参考电流表中与G1相对应的电流；
Irefer2：参考电流表中与G2相对应的电流；
同理，参考电压Vref为：
其中
T1：参考电压表中与温度T相邻的低温度；
T2：参考电压表中与温度T相邻的高温度；
Vrefer1：参考电压表中与T1相对应的电压；
Vrefer2：参考电压表中与T2相对应的电压；
对获得参考电压表，同理，只是对辐照度按照间隔10W/m2处理,其余处理方法与获得参考电流表完全一致。
所述步骤C中对实时电流In×m选取异常值，并获得异常串的串号的方法为：求每一列的电流均值每一列的电流标准差σ，Ii为串号为i的电流，用格拉布斯准则，选取显著性水平α＝0.05，根据所选参数的查表选取格拉布斯准则系数K，若则认为时异常值，并取出串号i。
所述步骤C中,用式(5)求所有串电流均值
标准差σ的计算公式如式(6)所示，根据格拉布斯准则，选取异常值，并取出串号i为故障的串；
其中，σ表示标准差；
Iunusal表示异常电流值的集合；
K'表示实际格拉布斯准则系数；
同理，对实时电压Vn×m的异常值选取与对实时电流In×m异常值方法选取完全一致。
所述步骤D中根据异常电流与参考电流的偏离程度确定故障程度的具体方法为：选取故障不同程度的阈值，判断故障程度；定义error＝Iref-Iunusual/Iref为故障特征值，定义阵列健康状态为{正常、注意，异常，恶化}，考虑到故障特征值在[0,1]区间内变化，对给定的健康状态的各自的阈值分别为{0.05,0.25,0.4}，如果error大于0.4则为恶化，小于0.05为正常，0.05-0.25间为注意，0.25-0.4为异常。
所述根据异常电压与参考电压的偏离程度确定故障程度的方法与根据异常电流与参考电流的偏离程度确定故障程度的方法完全相同，包括阈值的选取也是完全相同的。
本发明的有益效果为：相比于光伏仿真模型，该方法所获得参考电流，参考电压是基于待评估电站的历史数据获得的，具有很强的适应性，速度快，实效性好。运用格拉布斯准则对异常的电流、电压的提取，可以实时准确的提取出故障电流、电压值，并可定位到相应的串；可实现光伏阵列的实时故障诊断与定位，并可判断出电流、电压故障及其相应的故障程度。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明：
图1为本发明的流程图；
图2为2016年9月13日故障特征图；
图3为2016年9月13日健康状态图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1所示的本发明的流程图，本发明的光伏阵列的故障诊断与定位方法，包括以下步骤：
步骤A:按季节选取正常运行状态下的各种天气类型的数据作为原始数据，分别形成两张关于电流、电压的二维表。
A1)按每年四个季度选取正常运行条件下的晴天，阴天，多云，雨的共面辐照度，环境温度，各串电流，各串电压作为原始数据；
A2)获得电流表，温度按0.5℃间隔选取，对于当温度相同时，将辐照度相同但电流值异常的数据删除，对其余的电流值取均值，作为该温度下，对应的辐照度下的电流参考值；
A3)获得电压表，辐照度按照10W/m2间隔选取，对于当辐照度相同时，将温度相同但电压值异常的数据删除，对其余的电压值取均值，作为该辐照度下，对应的温度下的电压参考值。
步骤B：根据实时温度、辐照数据查表采用样条插值获得参考电流、电压值，作为故障程度判断的参考。
B1)对实时温度采取指数平滑处理后，再使温度适应于电流表的温度值，即温度只能是0.5℃的倍数；
B2)对实时辐照度采取指数平滑处理后，再使福照度值适应于电压表的辐照度值，即辐照度只能是10W/m2的倍数；
B3)对温度和福照度平滑处理后，分别用样条插值获得参考电流、参考电压。
对实时的辐照度、温度根据指数平滑方法按照式(1)对其平滑处理，其中，此处β取0.03；
S1：初始平滑值；
y1：初始实际值；
St：时间t的平滑值；
yt：时间t的实际值；
St-1：时间t-1的平滑值；
β：平滑常数，其取值范围为[0,1]；
对经平滑处理过的温度T，为获得与参考电流表温度相对应，对温度信号采取式(2)四舍五入处理；
T＝round(T·2)/2 (2)
对经平滑处理过的辐照度G，为获得与参考电压表辐照度相对应，对福照度信号采取式(3)四舍五入处理
G＝round(G/10)·10 (3)
分别将处理好后的数据值带入电流表、电压表中进行线性插值计算；
Round为四舍五入函数；
根据式(2)和式(3)处理后的T、G采用线性插值计算获得实时参考电流Iref
其中
G1：参考电流表中与G相邻的低辐照度；
G2：参考电流表中与G相邻的高辐照度；
Irefer1：参考电流表中与G1相对应的电流；
Irefer2：参考电流表中与G2相对应的电流；
对参考电压表，同理，只是对辐照度按照间隔10W/m2处理,其余处理方法与电流相同。
步骤C：对实时电流In×m，电压Vn×m异常值选择，其中m为电流、电压样本，n为串数,选取异常样本值，并获得异常串的串号；
对实时电流In×m选取异常值，并获得异常串的串号的方法为：求每一列的电流均值每一列的电流标准差σ，Ii为串号为i的电流，用格拉布斯准则，选取显著性水平α＝0.05，根据所选参数的查表选取格拉布斯准则系数K，若则认为时异常值，并取出串号i。
本实施例中，取α＝0.05，四串电流(I1、I2、I3、I4)、四串电压(V1、V2、V3、V4)，所以获得的格拉布斯系数K＝1.46,具体见表1与图1。
用式(5)求所有串电流均值
标准差σ的计算公式如式(6)所示，根据格拉布斯准则，选取异常值，并取出串号i为故障的串；
其中，σ表示标准差；
m表示异常个数；
Iunusal表示异常电流值的集合；
K'表示实际格拉布斯准则系数；
本实施例中，实验得到表2和表3中的数据，其中表2为部分电流异常选取表，表3为部分故障状态实时四串电流值。
同理，对实时电压Vm×n的异常值选取与对实时电流Im×n异常值方法选取完全一致。
步骤D：对异常值的串判定故障程度，根据异常电流、电压与参考电流、电压的偏离程度，定义故障特征值阈值，确定故障程度。
根据异常电流与参考电流的偏离程度确定故障程度的具体方法为：选取故障不同程度的阈值，判断故障程度；定义error＝Iref-Iunusual/Iref为故障特征值，定义阵列健康状态为{正常、注意，异常，恶化}，考虑到故障特征值在[0,1]区间内变化，对给定的健康状态的各自的阈值分别为{0.05,0.25,0.4}，如果error大于0.4则为恶化，小于0.05为正常，0.05-0.25间为注意，0.25-0.4为异常。
根据异常电压与参考电压的偏离程度确定故障程度的方法与根据异常电流与参考电流的偏离程度确定故障程度的方法完全相同，包括阈值的选取也是完全相同的。
实验结果给出2016年9月13日的上午8：15-14:20的第一串组件的部分遮挡情况，具体见图2和图3。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
表1 格拉布斯准则系数K的取值表
表2 部分电流异常值选取表
K＇ 串号 该串电流值 时间点
1.491686715 1 2.81 2957
1.481408766 1 2.94 2958
1.480724875 1 3.02 2959
1.477793133 1 3.1 2960
1.464998048 1 3.07 2961
1.48079752 1 3.03 2962
1.462547804 1 3.03 2963
1.476045872 1 2.99 2964
1.488303915 1 2.83 2965
表3 部分故障状态实时四串电流值
时间点 2957 2958 2959 2960 2961 2962 2963 2964 2965
I1 2.81 2.94 3.02 3.1 3.07 3.03 3.03 2.99 2.83
I2 3.68 3.72 3.73 3.73 3.69 3.59 3.63 3.52 3.48
I3 3.72 3.73 3.76 3.75 3.7 3.64 3.64 3.55 3.53
I4 3.61 3.6 3.63 3.63 3.56 3.53 3.5 3.44 3.43

Claims (8)

1.一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤A:按季节选取正常运行状态下的各种天气类型的数据作为原始数据，分别形成两张关于电流、电压的二维表；所述各种天气类型包括晴天、阴天、多云和雨；
步骤B：根据实时温度、辐照数据查表采用线性插值获得参考电流、电压值，作为故障程度判断的参考；
步骤C：对实时电流In×m，电压Vn×m异常值选择，其中m为电流、电压样本，n为串数,选取异常样本值，并获得异常串的串号；
步骤D：对异常值的串判定故障程度，根据异常电流、电压与参考电流、电压的偏离程度确定故障程度。
2.如权利要求1所述一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，其特征在于，所述步骤A的具体过程为：
A1)按每年四个季度选取正常运行条件下的晴天，阴天，多云，雨的共面辐照度G，环境温度T，各串电流，各串电压作为原始数据；
A2)获得电流表，温度按0.5℃间隔选取，对于当温度相同时，将辐照度相同但电流值异常的数据删除，对其余的电流值取均值，作为该温度下，对应的辐照度下的电流参考值；
A3)获得电压表，辐照度按照10W/m2间隔选取，对于当辐照度相同时，将温度相同但电压值异常的数据删除，对其余的电压值取均值，作为该辐照度下，对应的温度下的电压参考值。
3.如权利要求2所述一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，其特征在于，所述步骤B的具体过程为：
B1)对实时温度采取指数平滑处理后，再使温度适应于电流表的温度值，即温度只能是0.5℃的倍数；
B2)对实时辐照度采取指数平滑处理后，再使辐 照度值适应于电压表的辐照度值，即辐照度只能是10W/m2的倍数；
B3)对温度和辐 照度平滑处理后，分别用线性插值获得参考电流、参考电压。
4.如权利要求3所述一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，其特征在于，所述步骤B中，对实时的辐照度、温度根据指数平滑方法按照式(1)对其平滑处理，其中，此处β取0.03；
S1：初始平滑值；
y1：初始实际值；
St：时间t的平滑值；
yt：时间t的实际值；
St-1：时间t-1的平滑值；
β：平滑常数，其取值范围为[0,1]；
对经平滑处理过的温度T，为获得与参考电流表温度相对应，对温度信号采取式(2)四舍五入处理；
T＝round(T·2)/2 (2)
对经平滑处理过的辐照度G，为获得与参考电压表辐照度相对应，对幅照度信号采取式(3)四舍五入处理
G＝round(G/10)·10 (3)
分别将处理好后的数据值带入电流表、电压表中进行线性插值计算；
Round为四舍五入函数；
根据式(2)和式(3)处理后的T、G根据所获得参考电流表采用线性插值计算获得实时参考电流Iref
其中
G1：参考电流表中与G相邻的低辐照度；
G2：参考电流表中与G相邻的高辐照度；
Irefer1：参考电流表中与G1相对应的电流；
Irefer2：参考电流表中与G2相对应的电流；
对获得参考电压表，同理，只是对辐照度按照间隔10W/m2处理,其余处理方法与获得参考电流表完全一致。
5.如权利要求2或4所述一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，其特征在于，所述步骤C中对实时电流In×m选取异常值，并获得异常串的串号的方法为：求每一列的电流均值每一列的电流标准差σ，Ii为串号为i的电流，用格拉布斯准则，选取显著性水平α＝0.05，根据所选参数的查表选取格拉布斯准则系数K，若则认为是 异常值，并取出串号i。
6.如权利要求5所述一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，其特征在于，所述步骤C中,用式(5)求所有串电流均值
标准差σ的计算公式如式(6)所示，根据格拉布斯准则，选取异常值，并取出串号i为故障的串；
其中σ表示标准差；
Iunusal表示异常电流值的集合；
K'表示实际格拉布斯准则系数；
同理，对实时电压Vn×m的异常值选取与对实时电流In×m异常值方法选取完全一致。
7.如权利要求6所述一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，其特征在于，所述步骤D中根据异常电流与参考电流的偏离程度确定故障程度的具体方法为：选取故障不同程度的阈值，判断故障程度；定义error＝Iref-Iunusual/Iref为故障特征值，定义阵列健康状态为{正常、注意，异常，恶化}，考虑到故障特征值在[0,1]区间内变化，对给定的健康状态的各自的阈值分别为{0.05,0.25,0.4}，如果error大于0.4则为恶化，小于0.05为正常，0.05-0.25间为注意，0.25-0.4为异常。
8.如权利要求7所述一种基于查表插值的光伏阵列的故障诊断与定位方法，其特征在于，所述根据异常电压与参考电压的偏离程度确定故障程度的方法与根据异常电流与参考电流的偏离程度确定故障程度的方法完全相同，包括阈值的选取也是完全相同的。
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107395121B (zh) * 2017-08-01 2018-12-25 河海大学常州校区 基于格拉布斯准则及离群点检测光伏阵列故障检测方法
CN107276533B (zh) * 2017-08-08 2023-12-22 国网江苏省电力有限公司检修分公司 屋顶光伏板的电压和电流检测装置
CN108287320A (zh) * 2018-02-01 2018-07-17 安徽创世科技股份有限公司 一种电池电量检测优化方法
CN108964606B (zh) * 2018-08-23 2019-12-20 上海电气分布式能源科技有限公司 一种光伏系统热斑故障检测方法
CN109085437B (zh) * 2018-09-03 2021-04-13 苏州协鑫新能源运营科技有限公司 一种光伏电站设备健康值的检测方法
CN111555716B (zh) * 2020-03-13 2023-07-28 远景智能国际私人投资有限公司 光伏阵列工作状态的确定方法、装置、设备及存储介质
CN111614318B (zh) * 2020-05-26 2021-07-20 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 光伏系统直流侧电流故障检测方法和装置
CN112039438B (zh) * 2020-09-28 2021-08-10 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 一种光伏方阵串内的故障趋势精准定位方法及其系统
CN114039546A (zh) * 2021-11-18 2022-02-11 河海大学常州校区 基于光伏组件i-v曲线重构的光伏阵列故障定位方法和装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104715103A (zh) * 2015-01-12 2015-06-17 国家电网公司 基于fpga的光伏电池实时仿真模型设计方法
KR101602844B1 (ko) * 2015-10-27 2016-03-21 지투파워 (주) 과열 및 아크 검출을 통해 전기화재 감시진단 기능을 갖는 태양광 접속반
CN105790711A (zh) * 2014-12-26 2016-07-20 国家电网公司 一种光伏电站硅基组件缺陷的检测方法及系统
CN106059492A (zh) * 2016-05-05 2016-10-26 江苏方天电力技术有限公司 基于功率预测的光伏组件阴影故障类型判定方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP2293089A1 (de) * 2009-09-02 2011-03-09 SMA Solar Technology AG Stringausfallüberwachung

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105790711A (zh) * 2014-12-26 2016-07-20 国家电网公司 一种光伏电站硅基组件缺陷的检测方法及系统
CN104715103A (zh) * 2015-01-12 2015-06-17 国家电网公司 基于fpga的光伏电池实时仿真模型设计方法
KR101602844B1 (ko) * 2015-10-27 2016-03-21 지투파워 (주) 과열 및 아크 검출을 통해 전기화재 감시진단 기능을 갖는 태양광 접속반
CN106059492A (zh) * 2016-05-05 2016-10-26 江苏方天电力技术有限公司 基于功率预测的光伏组件阴影故障类型判定方法

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