CN107358335A - 一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法与系统 - Google Patents

一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法与系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法与系统。采用基于互联网的方法，有效获取分布式光伏电站系统运行数据及气象数据，包括光伏组件运行状态参数、逆变器运行参数、太阳能辐射强度参数。利用采集到的数据，建立一套分布式光伏效率评估系统，系统中包括对分布式光伏电站短时效率评估模块、能量效率评估模块、综合效率评估模块，给出分布式光伏电站系统整体运行效率评定结果。本发明不但能从横向对比相似地理位置下不同分布式光伏系统和不同地理位置下相同规模分布式光伏电站的运行效率；同时能够深度分析本地电站历史数据信息，纵向分析电站运行性能趋势，方便进行维护。适宜作为光伏电站效率评估的方法与系统应用。

Description

一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法与系统
技术领域
本发明涉及分布式光伏领域，尤其是分布式光伏效率评估研究领域，具体的说是一种基于互联网的分布式光伏评估方法与系统。
背景技术
近年来，全球能源紧缺与环境污染等问题日益严重，太阳能以其清洁安全、取之不尽、用之不竭等优点越来越受到人们的青睐，作为太阳能的重要利用方式，分布式光伏发电系统电网接入灵活、能量转换方便，已在许多国家得到广泛应用。但外界环境、设备性能等诸多因素都会造成一定的功率损耗，影响系统效率降低，作为衡量光伏电站质量的重要指标，评估光伏电站效率对掌握电站运行状态，提供运维指导至关重要。
互联网的快速发展也为光伏系统智能化运维提供了新的机遇。通过互联网技术手段掌握分布式光伏电站的信息流，从多角度评估分析分布式光伏电站效率，可帮助运维人员了解光伏电站运行状况并进行更具有针对性的维护，对提高光伏电站的运行管理水平和经济效益有重要的意义。
发明内容
本发明设计了一套基于互联网的分布式光伏效率评估方法与系统。评估方法涉及短时效率评估模块、能量效率评估模块、综合效率评估模块。利用互联网通信方式，获取待评估分布式光伏电站及其他区域分布式光伏电站的运行数据和气象数据等信息，通过大数据方法对数据进行统计分析，不但能从横向对比相似地理位置下不同分布式光伏系统、和不同地理位置下相似分布式光伏电站的运行效率；同时能够深度分析本电站历史数据信息，纵向分析电站运行性能趋势，方便进行维护。
本发明采用的技术方案如下：
一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法，从服务器中获取分布式光伏电站的设备数据，根据设备数据得到评估结果，包括以下步骤：
短时效率评估模块根据本地光伏电站运行及气象数据得到短时效率评估结果；
能量效率评估模块根据本地光伏电站运行及气象数据得到能量效率评估结果；
综合效率评估模块根据本地及其他光伏电站运行和气象数据得到综合效率评估结果。
所述根据本地光伏电站运行及气象数据得到短时效率评估结果包括以下步骤：
2-1）根据光伏组件年衰减率因子和平面阵列辐照度得到辐照度影响因子；
2-2）根据光伏组件背板温度或者环境温度计算光伏电池温度；
（1）
（2）
其中为光伏电池标称工作温度；
2-3）根据光伏电池温度得到温度影响因子；
（3）
其中，是温度系数；
2-4）计算光伏交流侧输出期望功率值：
（4）
其中，为在标准条件下光伏阵列直流侧额定输出功率；
2-5）读取光伏阵列实际输出交流功率值P Actual 并计算瞬时效率评估指标PPI
（5）
2-6）分别将读取的测量值、、作为采样周期采样值，代入式（6）分别得到各个测量值的不确定度：
（6）
其中，表示不确定度；为评估周期内采集到的数据个数，，采样周期为交流正弦波周期，表示评估周期内多个采样周期的测量值的采样平均值；
2-7）通过下式得到光伏系统的不确定度：
（7）
2-8）如果，则系统运行正常，系统短时评估结果良好，进一步分析能量效率评估或综合效率评估；若连续若干个评估周期出现或，则认为光伏电站系统中可能出现异常环节，需检查系统故障原因，进行维护。
所述根据本地光伏电站运行及气象数据得到能量效率评估结果包括以下步骤：
3-1）读取评估周期内每小时测量的光伏系统实际交流输出能量值；
3-2）将24小时的各输出能量值加和，得到每日实际能量输出；
3-3）读取平面阵列辐照度；
3-4）读取上一年度相同时间段的光伏电站运行数据，包括：实际测量交流输出能量，实际天气状况；
3-5）将上一步读取的已知数据代入式（8）中，
（8）
式中，为系数，为读取的光伏电池温度值，为读取的平面辐射度值，为读取的逆变器效率值，为环境湿度值；E表示输出能量值；
利用多项式方程逆矩阵得到系数；
3-6）读取当前评估周期内光伏电站运行数据，包括：实际测量交流输出能量，实际天气状况；
3-7）将上一步读取的数据和多项式系数代入式（8）中，得到当前评估周期内预期输出能量值；
3-8）将上一步计算得到的24小时的各预期输出能量值加和，得到每天总能量期望输出；
3-9）计算每日能量效率评估值
；
3-10）计算数据不确定度：分别将读取的测量值、、、、作为采样周期采样值，代入下式分别得到各个测量值的不确定度：
（9）
其中，表示不确定度，即；为评估周期内采集到的数据个数，，表示评估周期内多个采样周期的测量值的采样平均值；
通过下式得到光伏系统的不确定度：
（10）；
3-11）如果，则认为系统能量效率评估结果良好；若连续若干个评估周期都出现或，则认为光伏电站系统中可能出现性能有所衰减的环节，进行排查与维护。
所述根据逆变器数据得到综合效率评估结果包括以下步骤：
4-1）读取评估起始时间点平面阵列辐射量；
4-2）读取逆变器在评估起始时间点的输出总能量值；
4-3）读取评估结束时间点平面阵列辐射量和逆变器输出总能量值，计算评估周期内总的辐射量I out 和逆变器输出能量值E out ；
（11）
4-4）计算，式中表示光伏阵列额定直流功率，是地面太阳辐射强度；
4-5）求取PR值的不确定度，分别将读取的测量值、、、作为采样周期采样值，代入下式分别得到各个测量值的不确定度：
（12）
其中，表示不确定度，即；为评估周期内读取数据的个数，，表示评估周期内多个采样周期测量值的采样平均值；
通过下式得到光伏系统的不确定度：
（13）；
PR取值为设定范围H；若在H范围内，则认为评估结果有效；若超出H，则认为光伏电站系统中有故障环节，进一步排查维护。
完成步骤4-5）后，统计其他分布式光伏电站的PR值，作为待对比值A；同时统计待评估电站往年相同评估周期的PR值，作为待对比值B；将当前评估周期PR值与A或B值进行比较：
PR>A值，则认为该光伏电站发电状况好于其他相同规模的光伏电站；否则认为该电站较其他相同规模电站发电状况较差；
PR>B值，则认为电站维护状况良好，性能衰减程度低；否则认为该电站逐渐衰减，需要进行进一步维护，以提升全站运行质量。
一种基于互联网的分布式光伏效率评估系统，包括：
短时效率评估模块，用于根据本地光伏电站运行及气象数据得到短时效率评估结果；
能量效率评估模块，用于根据本地光伏电站运行及气象数据得到能量效率评估结果；
综合效率评估模块，用于根据本地及其他光伏电站运行和气象数据得到综合效率评估结果。
本发明具有以下优点及有益效果：
1. 分布式光伏效率评估方法基于互联网数据分析评定，通过将本地光伏电站数据分别与其他相似区域光伏电站和不同区域相似规模的光伏电站效率进行比较，横向对比判断本地电站的运行能力与投资收益能力；同时通过将本地当前评估周期效率与同时期历史效率进行对比，纵向分析电站运行性能衰减趋势，方便工作人员对光伏电站提供更具针对性的系统维护。
2. 评估方法涉及三种评估模块，分别从不同的评估周期和评估目的来评估光伏电站的运行效率。三个模块评估结果相互配合分析，可使评估结果可信度更高，更容易判断出光伏电站系统是否出现异常运行环节，提醒工作人员进行排查维护。
3. 基于互联网的分布式光伏效率评估方法有助于提高发电量、降低运维成本，为达到最大化收益提供有力的数据基础和合理量化评价。
4．本发明不但能从横向对比相似地理位置下不同分布式光伏系统、和不同地理位置下相同规模分布式光伏电站的运行效率；同时能够深度分析本地电站历史数据信息，纵向分析电站运行性能趋势，方便进行维护。
附图说明
图1是基于互联网的分布式光伏效率评估方法获取数据原理框图；
图2是基于互联网的分布式光伏效率评估方法评估流程图；
图3是一个月内能量效率评估结果EPI变化趋势图。
图中：1.分布式光伏效率评估系统，2.短时效率评估模块，3.能量效率评估模块，4.综合效率评估模块，5.本地分布式光伏电站光伏组串，6.本地分布式光伏电站光伏逆变器，7.本地分布式光伏电站光伏汇流箱，8.本地分布式光伏电站变压器，9.本地分布式光伏电站计量电表，10.本地分布式光伏电站的气象站，11.串口服务器，12.其他分布式光伏电站信息，13.云服务器。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
本发明采用基于互联网的方法，有效获取分布式光伏电站系统运行数据及气象数据，包括光伏组件运行状态参数、逆变器运行参数、太阳能辐射强度参数。利用采集到的数据，建立一套分布式光伏效率评估系统，系统中包括对分布式光伏电站短时效率评估模块、能量效率评估模块、综合效率评估模块，给出分布式光伏电站系统整体运行效率评定结果。
系统基于互联网技术，分布式光伏电站各设备通过RS485等传统通信接口汇集于串口服务器，转换为以太网通信方式。将电站及气象信息以以太网的方式传输到云服务器中，同时其他区域的分布式电站信息也通过以太网传输到云服务中，云服务器中所有电站信息可以通过互联网形式依据权限能力进行访问读取。
分布式光伏效率评估系统包含短时效率评估模块2、能量效率评估模块3、综合效率评估模块4，分别从不同的时长及目的评估电站的运行情况。
短时效率评估模块，通过分钟级功率效率评估，不但可以在电站运行初期用来标定光伏电站的基础效率，为评估后期电站效率提供标准范围，同时可以帮助运维人员判断光伏系统是否运行异常，发现潜在故障。
能量效率评估模块，评估每日能量效率情况，基于多项式回归分析方法计算每个评估周期中综合考虑了温度、实际光照度、逆变器效率等多因素影响的期望交流能量输出值，并与实际输出能量相比较，得到评估结果。能量效率评估结果用以评定电站发电性能的衰减趋势，一旦出现评估结果异常下降的状况，也可以辅助判断光伏系统出现异常运行环节，需要排查维修。
综合效率评估模块，是评价电站运行的综合性发电效率指标，其所反应的因素包括：系统的电器效率（组件串并联损失、逆变器效率、变压器效率、其他设备效率、温升损失、线路损失等）、组件衰减、遮挡情况、光反射损失、测量误差、故障情况和运行维护水平。综合效率评估模块可以评估出电站整体运行性能情况。
如图1所示，评估系统首先需要获取分布式光伏电站运行数据和气象数据。分布式光伏电站的运行信息来自于本地分布式光伏电站光伏组串5，本地分布式光伏电站光伏逆变器6，本地分布式光伏电站光伏汇流箱7，本地分布式光伏电站变压器8，以及本地分布式光伏电站计量电表9记录光伏电站气象数据的气象站数据信息。其中：
本地分布式光伏电站光伏组串采集的信息量包括：组件温度信息、组件发电量、直流电压、直流电流。
本地分布式光伏电站光伏逆变器采集的信息包括：直流电压、直流电流、直流功率；交流侧的电压、电流、功率、功率因数、频率、发电量。
本地分布式光伏电站光伏汇流箱采集的信息包括：支路电流、母线电流。
本地分布式光伏电站变压器采集的信息包括：交流电压、交流电流、输出功率、功率因数、频率。
本地分布式光伏电站计量电表采集的信息包括：光伏电站的发电量和用电量。
本地分布式光伏电站的气象站采集的信息包括：太阳能总辐射强度、太阳能直射辐射度、太阳能散射辐射度、环境温度、湿度、风速。
分布式光伏电站内各设备采集的信息通过RS485通信方式连接到串口服务器11，串口服务器的作用是将串口信息转换为以太网信息通信。通过串口服务器后，信息将以以太网的方式传输到云服务器中，依据相同的原理，其他分布式光伏电站信息12也通过以太网传输到云服务器中，此时，云服务器中所有电站信息可以通过互联网依据权限能力进行访问读取。同时云服务器中各电站信息将进行数据统计与分析，数据统计周期分为：实时数据，1分钟数据，5分钟数据，15分钟数据，1小时数据，24小时数据，1周数据，1个月数据，1季度数据，1年数据。
云服务器中统计的数据将为分布式光伏效率评估系统提供数据支持。评估系统中各模块读取设备数据的周期需保持一致。如读取5分钟交流输出能量值，则对应读取辐照度也为5分钟统计值。
如图2所示，为基于互联网的分布式光伏效率评估方法评估流程图。分布式光伏效率评估系统包含三个评估模块，分别为：短时效率评估模块，能量效率评估模块，综合效率评估模块。
短时效率模块，以1分钟时间作为评估周期，分析短期时间内分布式光伏电站的功率效率。短时效率模块评估结果的作用体现在两方面，一方面是新的光伏电站在投入使用初期，缺乏供长期评估的有效数据时，该模块评估结果可以用来标定光伏电站的基础效率，为评估后期电站效率提供标准范围；另一方面短时效率模块评估周期短，评估结果能够快速发现光伏系统出现的异常状况。
短时效率评估模块的评估步骤为：
1）根据光伏组件厂家资料，确定组件年衰减率因子。
2）从云数据库中读取平面阵列辐照度。
3）计算辐照度影响因子
4）从云数据库中读取光伏组件背板温度，由背板温度依据式（1）计算光伏电池温度。如果数据库中没有测试背板温度，而是只测试了环境温度，则依据式（2）计算光伏电池温度。
（1）
（2）
其中式（2）中为光伏电池标称工作温度，由电池厂家手册获得。
5）根据公式（3）计算温度影响因子。
（3）
其中是温度系数，取值为。
6）计算光伏交流侧输出期望功率值，如公式（4）所示。
（4）
其中为在标准条件（温度，辐射量）下光伏阵列直流侧额定输出功率，由光伏阵列手册获得。
7）从云数据库中获取光伏阵列实际输出交流功率值。
8）根据式（5）计算瞬时效率评估指标PPI
（5）
其中将公式（1）-（4）代入式（5）得到
式中，，为常数；，，，为测量变量，测量变量的测量不确定度将影响PPI结果的不确定度。
9）根据式（6）计算得到各个测量值、、的不确定度。
（6）
其中为评估周期内采集到的数据个数，，采样周期取为交流正弦波周期，为各个采样周期采样值，分别取测量读取的辐射量、、，为评估周期内多个采样周期采样平均值。
根据式（7）计算系统不确定度。该评估方法的数据不确定度一般为-5%-15%。
（7）
10）分析短时效率评估指标结果。如果，则认为系统运行正常，系统短时评估结果良好，进一步分析能量效率评估或综合效率评估；若连续3个评估周期均出现或，则认为光伏电站系统中可能出现异常环节，需检查系统故障原因，进行维护。
能量效率评估模块，以24小时（1天）作为1个评估周期，分析分布式光伏电站的能量效率。能量效率模块评估结果的作用是评估光伏系统的退化性能。
能量效率评估模块的评估步骤为：
1）从云数据库中读取评估周期内每小时测量的光伏系统实际交流输出能量值，单位为kWh.
2）将24小时的各输出能量值加和，得到每日实际能量输出。
3）从云数据库中读取平面阵列辐照度。
4）从云数据库中读取上一年度相同时间段（以小时为单位）的光伏电站运行数据，（包括：实际测量交流输出能量，实际天气状况（平面辐射量、环境温度、风速、逆变器效率等）。
5）将上一步读取的已知数据代入式（8）中，
（8）
式中，为未知系数，为读取的光伏电池温度值，为读取的平面辐射度值，为读取的逆变器效率值，为环境湿度值。
利用多项式方程逆矩阵计算系数。
6）从云数据库中读取当前评估周期内光伏电站运行数据（包括：实际测量交流输出能量，实际天气状况（平面辐射量、环境温度、风速、逆变器效率等）。
7）将上一步读取的数据和第5）步得到的多项式系数代入式（8）中，得到当前评估周期内预期输出能量值。
8）将上一步计算得到的24小时的各能量输出期望值加和，得到每天总能量期望输出。
9）计算每日能量效率评估值
。
式中、、、、为测量变量。
10）计算数据不确定度。分别将测量读取的、、、、作为采样周期采样值，代入下式分别得到各个测量值的不确定度：
（9）
其中，表示不确定度，即；为评估周期内采集到的数据个数，，表示评估周期内多个采样周期的、、、、采样平均值；
通过下式得到光伏系统的不确定度：
（10）；
该评估方法的数据不确定度一般为-5%-10%。
11）分析能量效率评估指标结果。如果，则认为系统能量效率评估结果良好，绘制每日能量效率曲线，分析曲线变化趋势，分析系统性能运行状况；若连续三个评估周期都出现或，则认为光伏电站系统中可能出现性能有所衰减的环节，进行排查与维护。
图3所示为根据某电站历史数据，基于本发明提出的评估方法，计算得到的5月份EPI能量效率曲线图，计算系统不确定度为7%，得到EPI计算结果在±4%范围内波动，在允许范围内，评估结果为系统运行良好。
综合效率评估模块，以1个月或1年作为评估周期，分析长期时间内分布式光伏电站的效率PR。以输出总能量与输入能量作比，综合评估光伏电站的能量转换效率。
综合效率评估模块的评估步骤为：
1）从云数据库中读取评估起始时间点平面阵列辐射量
2）从云数据库中读取逆变器在评估起始时间点的输出总能量值
3）从云数据库中读取评估结束时间点平面阵列辐射量和逆变器输出总能量值，计算评估周期内总的辐射量和逆变器输出能量值。
（11）
4）计算，
式中表示光伏阵列额定直流功率，是标准测试条件下，地面太阳辐射强度，取值为。、、、为测量值。
5）求取PR值的不确定度，分别将读取的测量值、、、作为采样周期采样值，代入下式分别得到各个测量值的不确定度：
（12）
其中，表示不确定度，即；为评估周期内读取数据的次数，，表示评估周期多次读取、、、的采样平均值；
通过下式得到光伏系统的不确定度：
（13）
6）分析综合效率评估结果。PR值不确定度绝对值一般为-15%-20%。根据云数据库分析获取现有分布式光伏电站长期运行的通常PR取值范围H。范围在H范围内，则认为评估结果有效，可接收。若计算结果超出通常PR取值范围H，则认为光伏电站系统中有故障环节，需要进一步排查维护。
7）比较综合效率评估指标结果。利用云数据库大数据分析方法，统计与待评估光伏电站系统相似的其他分布式光伏电站的PR运行值，作为待对比值A，同时统计待评估电站往年相同评估周期的PR运行结果，作为待对比值B。将计算出的该电站当前评估周期PR值与A或B值进行比较。PR与A值比较，判断该电站与其他电站的性能差别；如果PR>A值，则可认为该光伏电站发电状况好于其他相同规模的光伏电站；否则认为该电站较其他相同规模电站发电状况较差；PR与B值比，判断该电站性能衰减状况，评估该电站性能运行趋势。如果PR>B值，则认为电站维护状况良好，性能衰减程度低；否则认为该电站逐渐衰减，需要进行进一步维护，以提升全站运行质量。
三个模块的评估结果将综合起来进行分析。如果综合效率评估模块和能量效率评估模块评估结果不在允许范围内，则认为光伏电站可能存在故障环节，为进一步进行确认，查看短时效率评估模块评估结果，如果短时效率评估结果也不在可接受范围内，则可以认定系统中存在故障环节，需要工作人员进行排查维修。如果能量效率评估模块与短时效率评估模块的评估结果均在正常范围内，则可认为电站系统整体运行良好，绘制各评估结果的趋势图，结合综合效率评估模块的评估结果和对比结果，分析整个电站系统的性能衰减趋势。

Claims (6)

1.一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法，其特征在于：
从服务器中获取分布式光伏电站的设备数据，根据设备数据得到评估结果，包括以下步骤：
短时效率评估模块根据本地光伏电站运行及气象数据得到短时效率评估结果；
能量效率评估模块根据本地光伏电站运行及气象数据得到能量效率评估结果；
综合效率评估模块根据本地及其他光伏电站运行和气象数据得到综合效率评估结果。
2.根据权利要求1所述的一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法所述其特征在于所述根据本地光伏电站运行及气象数据得到短时效率评估结果包括以下步骤：
2-1）根据光伏组件年衰减率因子和平面阵列辐照度得到辐照度影响因子；
2-2）根据光伏组件背板温度或者环境温度计算光伏电池温度；
（1）
（2）
其中为光伏电池标称工作温度；
2-3）根据光伏电池温度得到温度影响因子；
（3）
其中，是温度系数；
2-4）计算光伏交流侧输出期望功率值：
（4）
其中，为在标准条件下光伏阵列直流侧额定输出功率；
2-5）读取光伏阵列实际输出交流功率值P Actual 并计算瞬时效率评估指标PPI
（5）
2-6）分别将读取的测量值、、作为采样周期采样值，代入式（6）分别得到各个测量值的不确定度：
（6）
其中，表示不确定度；为评估周期内采集到的数据个数，，采样周期为交流正弦波周期，表示评估周期内多个采样周期的测量值的采样平均值；
2-7）通过下式得到光伏系统的不确定度：
（7）
2-8）如果，则系统运行正常，系统短时评估结果良好，进一步分析能量效率评估或综合效率评估；若连续若干个评估周期出现或，则认为光伏电站系统中可能出现异常环节，需检查系统故障原因，进行维护。
3.根据权利要求1所述的一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法所述其特征在于所述根据本地光伏电站运行及气象数据得到能量效率评估结果包括以下步骤：
3-1）读取评估周期内每小时测量的光伏系统实际交流输出能量值；
3-2）将24小时的各输出能量值加和，得到每日实际能量输出；
3-3）读取平面阵列辐照度；
3-4）读取上一年度相同时间段的光伏电站运行数据，包括：实际测量交流输出能量，实际天气状况；
3-5）将上一步读取的已知数据代入式（8）中，
（8）
式中，为系数，为读取的光伏电池温度值，为读取的平面辐射度值，为读取的逆变器效率值，为环境湿度值；E表示输出能量值；
利用多项式方程逆矩阵得到系数；
3-6）读取当前评估周期内光伏电站运行数据，包括：实际测量交流输出能量，实际天气状况；
3-7）将上一步读取的数据和多项式系数代入式（8）中，得到当前评估周期内预期输出能量值；
3-8）将上一步计算得到的24小时的各预期输出能量值加和，得到每天总能量期望输出；
3-9）计算每日能量效率评估值
；
3-10）计算数据不确定度：分别将读取的测量值、、、、作为采样周期采样值，代入下式分别得到各个测量值的不确定度：
（9）
其中，表示不确定度，即；为评估周期内采集到的数据个数，，表示评估周期内多个采样周期的测量值的采样平均值；
通过下式得到光伏系统的不确定度：
（10）；
3-11）如果，则认为系统能量效率评估结果良好；若连续若干个评估周期都出现或，则认为光伏电站系统中可能出现性能有所衰减的环节，进行排查与维护。
4.根据权利要求1所述的一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法所述其特征在于所述根据逆变器数据得到综合效率评估结果包括以下步骤：
4-1）读取评估起始时间点平面阵列辐射量；
4-2）读取逆变器在评估起始时间点的输出总能量值；
4-3）读取评估结束时间点平面阵列辐射量和逆变器输出总能量值，计算评估周期内总的辐射量I out 和逆变器输出能量值E out ；
（11）
4-4）计算，式中表示光伏阵列额定直流功率，是地面太阳辐射强度；
4-5）求取PR值的不确定度，分别将读取的测量值、、、作为采样周期采样值，代入下式分别得到各个测量值的不确定度：
（12）
其中，表示不确定度，即；为评估周期内读取数据的个数，，表示评估周期内多个采样周期测量值的采样平均值；
通过下式得到光伏系统的不确定度：
（13）；
PR取值为设定范围H；若在H范围内，则认为评估结果有效；若超出H，则认为光伏电站系统中有故障环节，进一步排查维护。
5.根据权利要求4所述的一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法所述其特征在于完成步骤4-5）后，统计其他分布式光伏电站的PR值，作为待对比值A；同时统计待评估电站往年相同评估周期的PR值，作为待对比值B；将当前评估周期PR值与A或B值进行比较：
PR>A值，则认为该光伏电站发电状况好于其他相同规模的光伏电站；否则认为该电站较其他相同规模电站发电状况较差；
PR>B值，则认为电站维护状况良好，性能衰减程度低；否则认为该电站逐渐衰减，需要进行进一步维护，以提升全站运行质量。
6.一种基于互联网的分布式光伏效率评估系统，其特征在于：
包括：
短时效率评估模块，用于根据本地光伏电站运行及气象数据得到短时效率评估结果；
能量效率评估模块，用于根据本地光伏电站运行及气象数据得到能量效率评估结果；
综合效率评估模块，用于根据本地及其他光伏电站运行和气象数据得到综合效率评估结果。
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