CN107453709A - 一种隔离机制与交叉测量融合的光伏热斑故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种光伏电池板热斑故障检测方法，属于光伏发电系统故障检测领域。首先定时采集光伏阵列中每条支路的检测数据，建立一个基于隔离森林的光伏阵列热斑故障评估模型，通过模型可以从大量数据中分析出“少而不同”的数据，从而确定故障支路，并给出热斑故障评分。最后，采用交叉测量的方法定位出支路中具体发生热斑故障的电池板。
Description
技术领域
本发明涉及光伏发电系统故障检测领域，尤其是一种光伏电池板热斑故障检测方法。
背景技术
太阳能作为一种可再生、无污染的新能源，越来越受到人们的重视，每年光伏电站的装机容量增长迅速。随着光伏产业的快速发展，光伏电站工作状态的自动监控和故障诊断成为维护电站正常工作的首要任务。而光伏电站的运行与每一块光伏阵列的工作状态息息相关。当光伏组件发生局部遮阴或组件老化时，产生的热斑效应会使光伏转换受到影响，如果不能及时发现，情况严重时会造成光伏电池的永久性损坏，影响光伏电站的安全运行及经济效益。
为了保障光伏系统的安全运行，光伏热斑效应保护与检测方法主要有：1)并联二极管法，该方法主要是通过旁路二极管将被遮挡的光伏组件进行短路，防止光伏组件因发热被烧毁，该方法可以一定程度上延长光伏电池板的寿命，但不能避免热斑效应的发生；2)多传感器检测法，通过设计检测结构，采集一些电气参数进行故障诊断和故障组件定位，该方法安装复杂，成本高；3)电气测量法，该方法利用故障状态下光伏阵列的电流、电压的变化，并建立相应的故障检测模型或规则库，进行光伏故障诊断。该方法的主要难点是需要考虑温度、光照和风速等外界环境的变化，诊断模型的建立困难，而诊断模型直接影响了故障检测精度和效率；4)红外图像法，红外图像能够直观的反映被测物体的温度特性，现已被广泛应用于工业、建筑和电力监控等领域的故障检测。根据不同工作状态下的光伏组件存在明显温差的特征，光伏系统中通过对红外图像的处理与分析，可以提取可能的热斑现象故障区域及区域的特征信息，从而能够实现对光伏电池单体工作状态正常与否进行识别。
近年来，随着信息化技术的不断扩展，能源技术革命与大数据理念的深度融合，光伏大数据就像一座逐渐被挖掘的金矿，通过对其进行获取、处理、分析及应用，其潜在的价值正逐步为光伏行业的发展注入新的动力，如中国专利申请号CN201510929580.7公开的一种基于数据挖掘的光伏发电量预测方法；中国专利申请号CN201510038794.5基于理论计算和数据分析的光伏故障诊断系统和诊断方法。利用数据挖掘技术对光伏热斑效应进行诊断，能够避免添置额外的设备，降低经济成本，同时还能够有效的提高热斑诊断的实时性，减少经济损失。
另一方面，随着机器学习算法的研究发展，新的算法被不断的提出来。聚类和分类是对异常数据诊断的传统方法。然而，他们主要是对正常的数据进行分析，挖掘的是大量数据中的共性，而异常数据往往是作为原始算法的副产物出现的。这样会导致两大缺陷：一是传统方法对异常数据不具有针对性，性能欠佳，往往会发生误诊或漏诊的情况，另一方面，由于原始方法的遗留问题，往往对数据维度和数据规模都有约束，有很大的局限性。隔离森林(Isolation Forest，iForest)基于隔离机制的概念，没有利用距离或密度的测量，且是一种无监督学习方法，无需人工标记信息。iForest根据异常数据“少而不同”且对隔离机制更加敏感的特点，利用采样技术，不仅显著提高了定位异常状态的精确率和召回率，而且只需要线性时间的时间复杂度和较小的内存消耗。
数据挖掘技术需要采集大量的光伏监测数据，与其他的方法相比，虽然在一定的程度上减少了红外摄像头等额外的设备，但仍需要大量的电流电压检测装置。因此，以串联的光伏阵列为单位，利用数据挖掘技术分析出发生热斑故障的串联支路，再采用交叉测量的方法定位出支路中发生故障的光伏板，可以大量的减少电流电压检测装置，降低光伏发电的成本。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明的目的是提供一种新的光伏电池板热斑故障检测方法。首先定时采集光伏阵列中每条支路的检测数据，建立一个基于隔离森林的光伏阵列热斑故障评估模型，通过模型可以从大量数据中分析出“少而不同”的数据，从而确定故障支路，并给出热斑故障评分。最后，采用交叉测量的方法定位出支路中具体发生热斑故障的电池板。
本发明提供的一种光伏电池板热斑故障检测方法，包括以下步骤：
S1：在SP结构的光伏阵列中，采集最近若干个月的历史监测数据；
S2：将采集到的监测数据进行预处理，得到训练集X；
S3：初步建立基于iForest的热斑故障检测模型，预设好相应的参数；
S4：运用训练样本对iForest热斑故障检测模型进行训练；
S5：得到训练完成的iForest热斑故障检测模型，可在线实时的给出任意支路的热斑故障评分；
S6：将实时采集的每条支路的监测数据向量化，作为待检测样本输入到训练好的iForest热斑故障检测模型中，进行热斑故障检测，并给出该支路热斑故障损伤评分，根据阈值判断该支路是否发生了热斑故障；
S7：根据评分对可能发生热斑故障的支路进行交叉测量，定位出发生热斑故障的电池板。
进一步，所述步骤S1中采集SP结构的监测数据的具体方法为：在SP结构的光伏阵列中，以串联的光伏板支路为单位，每隔一定的时间t将该支路的监测数据上传至服务器，采集最近m个月的历史监测数据。时间间隔t和月份间隔m需由专家根据当地环境给出，一般t为5～30分钟，m为3～12个月，环境变化快可适当减小t，缩短m。采集的支路监测数据包括：光伏支路的电流、输出功率，温度传感器检测的光伏板正板平均工作温度、所在地区的环境温度、光照强度和当前时间(转化为距零点相距多少秒)。
进一步，所述S2中监测数据预处理，包括以下步骤：
S21：将6类监控的数据作为特征向量；
S22：利用最近临插补进行缺失值填补，得到训练样本X；
进一步，所述S22中缺失值填补的具体方法为：计算有缺失的记录与其他无缺失记录的欧氏距离，找到欧式距离最小的样本的该属性值插补；
进一步，所述步骤S3中初步建立基于iForest的故障检测模型包括以下具体步骤：
S31：确定iForest中基树的数量t。根据专家经验，t不大于100，每条记录的路径长度都可以有效收敛，如无特殊情况，一般取100作为默认值。
S32：确定iForest中的二次抽样的容量ψ。ψ控制训练基树的训练集大小，根据专家经验，ψ通常设为28或256就足以检测较大数据集的异常。
进一步，所述步骤S4中运用训练样本对iForest热斑故障检测模型进行训练，包括以下具体步骤：
S41：初始化一个空集合Forest；
S42：从训练样本X中采集大小为ψ的子样本X'；
S43：用子样本X'来训练一个基树iTree；
S44：将训练好的基树iTree并入集合Forest；
S45：重复步骤S42～S44，直到将t个基树全部训练完成；
进一步，所述步骤S43用子样本X’来训练一个基树iTree，包括以下具体步骤：
S431：如果X'无法被划分，返回一个大小为|X'|的叶子节点，否则进入步骤S432；
S432：Q为X'的所有属性集合，从Q中随机的选取一个属性q∈Q；
S433：在q的最大值与最小值之间随机的选取一个划分点p；
S434：将X'中，q<p的记录划分为Xl，q≥p的记录划分为Xr；
S435：返回一个以p划分的大小为|X'|非叶子节点，将Xl和Xr分别作为新的X'，重复步骤S431，直到全部划分完毕。
进一步，所述步骤S6将实时采集的每条支路的监测数据向量化，作为待检测样本输入到训练好的iForest热斑故障检测模型中，进行热斑故障检测，并给出该支路热斑故障损伤评分，根据阈值判断该支路是否发生了热斑故障，包括以下具体步骤：
S61：如S1中所述，每隔时间t将每条支路的实时监测数据上传至服务器。将实时的光伏电池板监测数据向量化作为待测样本；
S62：将待检测样本输入到iForest热斑故障检测模型中，得到故障分数；
S63：根据专家经验定义阈值-0.5＜θ＜0，若故障分数小于阈值，则该支路此刻发生了热斑故障。
进一步，所述步骤S62将待检测样本输入到iForest热斑故障检测模型中，得到故障分数，包括以下具体步骤：
S621：初始化当前路径长度e＝0，树T∈Forest；
S622：输入检测样本x、树T、最大遍历高度hlim、当前路径长度e；
S623：如果T是叶子节点或e大于hlim，返回h(x)＝e+c(T.size)。其中T.size为树的大小，c(.)表示树中样本的平均遍历长度，定义如下：
式中H(i)表示谐波分量，估值为ln(i)+0.5772156649。
否则，进入步骤S64；
S624：a∈T.splitAtt表示当前节点的划分属性，e＝e+1。如果xa＜T.splitValue，则将T的左子树T.left作为输入，重复步骤S622；否则，将T的右子树T.right作为输入，重复步骤S622。
S625：重复步骤S621，直到遍历完Forest中所有的基树，得到样本x在所有基树中的平均路径长度E(h(x))。
S626：为了方便比较，定义如下公式标准化故障值:
式中E(h(x))为样本x在所有基树中的平均路径长度，ψ为二次抽样的子样本大小，c(.)表示树中样本的平均遍历长度。分数越接近-0.5说明该记录与其他记录的差异较大，该光伏板发生热斑故障的可能性就越大，越接近0.5说明该记录与其他记录的差异较小发生热斑故障的可能性就越小。
进一步，所述步骤S7根据评分对有可能发生热斑故障的支路进行交叉测量，定位出发生热斑故障的电池板，包括以下具体步骤：；
S71：在一个M*N的SP结构(M条支路并联，每条支路有N个光伏板串联)的光伏阵列中，布置k个电压传感器(若N为偶数，则k＝N/2；若N为奇数，则k＝(N+1)/2)，每个电压传感器检测k个光伏板之间的电压，相邻电压传感器之间间隔1个光伏板，使用电子选择开关将电压表连接在不同支路的对应位置。
S72：根据专家经验，设定一个阈值-0.5＜θ＜0，当某条支路的评分s＜θ时，则选通该条支路的电子选择开关，进入步骤S73；
S73：依次检测每个电压传感器的电压，若其输出电压大于U/2，则故障不在其检测的k个组件中，若电压小于U/2，则故障点在其检测的k个组件之中。
S74：综合比较S73中所得到的故障范围信息，准确的找到故障点的位置。假设支路一的故障评分小于故障阈值θ，被诊断为故障支路。接着，切换电子选择开关到支路一，依次读取各电压传感器检测结果：U1>U/2，U2>U/2，U3<U/2，U4<U/2。那么，U1和U2检测范围内的组件11至组件15都是正常的，U3由于检测到了故障组件16，所以小于U/2，U4同样检测到了故障组件16而小于U/2。因此，支路一中的组件16为故障组件。
本发明的优点在于：其一，提供了一种光伏电池板热斑故障检测方法，能够有效的实现热斑故障的检测，并给出热斑故障的评分；其二，结合环境因素用数据挖掘的方法对光伏支路测量数据进行分析，弥补了传统测量法仅仅针对电流判断故障而考虑不到环境因素的缺陷；其三，利用iForest算法对光伏数据进行分析，改进了传统聚类和分类方法的不足，降低了误诊和漏诊的概率；其四，采用了交叉测量的方法定位故障点，将电压传感器的数量减少到N/2，进一步降低了成本；其五，提出的故障检测方法可以扩展运用到其他电力系统设备的故障检测，具有广泛的工程应用价值。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为一种光伏电池板热斑故障检测方法流程图；
图2为光伏数据预处理流程图；
图3为iForest故障检测模型建立流程图；
图4为SP结构光伏阵列电压和电流传感器布置示意图；
图5为故障支路交叉测量流程图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的描述。
图1为一种光伏电池板热斑故障检测方法流程图，图2为光伏数据预处理流程图；图3为iForest故障检测模型建立流程图，图4为SP结构光伏阵列电压和电流传感器布置示意图，图5为故障支路交叉测量流程图，如图所示：本发明提供的一种光伏电池板热斑故障检测方法，包括以下步骤：
S1：在SP结构的光伏阵列中，采集最近若干个月的历史监测数据；
S2：将采集到的监测数据进行预处理，得到训练集X；
S3：初步建立基于iForest的热斑故障检测模型，预设好相应的参数；
S4：运用训练样本对iForest热斑故障检测模型进行训练；
S5：得到训练完成的iForest热斑故障检测模型，可在线实时的给出任意支路的热斑故障评分；
S6：将实时采集的每条支路的监测数据向量化，作为待检测样本输入到训练好的iForest热斑故障检测模型中，进行热斑故障检测，并给出该支路热斑故障损伤评分，根据阈值判断该支路是否发生了热斑故障；
S7：根据评分对可能发生热斑故障的支路进行交叉测量，定位出发生热斑故障的电池板。
进一步，所述步骤S1中采集SP结构的监测数据的具体方法为：在SP结构的光伏阵列中，以串联的光伏板支路为单位，每隔一定的时间t将该支路的监测数据上传至服务器，采集最近m个月的历史监测数据。时间间隔t和月份间隔m需由专家根据当地环境给出，一般t为5～30分钟，m为3～12个月，环境变化快可适当减小t，缩短m。采集的支路监测数据包括：光伏支路的电流、输出功率，温度传感器检测的光伏板正板平均工作温度、所在地区的环境温度、光照强度和当前时间(转化为距零点相距多少秒)。
进一步，所述S2中监测数据预处理，包括以下步骤：
S21：将6类监控的数据作为特征向量；
S22：利用最近临插补进行缺失值填补，得到训练样本X；
进一步，所述S22中缺失值填补的具体方法为：计算有缺失的记录与其他无缺失记录的欧氏距离，找到欧式距离最小的样本的该属性值插补；
进一步，所述步骤S3中初步建立基于iForest的故障检测模型包括以下具体步骤：
S31：确定iForest中基树的数量t。根据专家经验，t不大于100，每条记录的路径长度都可以有效收敛，如无特殊情况，一般取100作为默认值。
S32：确定iForest中的二次抽样的容量ψ。ψ控制训练基树的训练集大小，根据专家经验，ψ通常设为28或256就足以检测较大数据集的异常。
进一步，所述步骤S4中运用训练样本对iForest热斑故障检测模型进行训练，包括以下具体步骤：
S41：初始化一个空集合Forest；
S42：从训练样本X中采集大小为ψ的子样本X'；
S43：用子样本X'来训练一个基树iTree；
S44：将训练好的基树iTree并入集合Forest；
S45：重复步骤S42～S44，直到将t个基树全部训练完成；
进一步，所述步骤S43用子样本X’来训练一个基树iTree，包括以下具体步骤：
S431：如果X'无法被划分，返回一个大小为|X'|的叶子节点，否则进入步骤S432；
S432：Q为X'的所有属性集合，从Q中随机的选取一个属性q∈Q；
S433：在q的最大值与最小值之间随机的选取一个划分点p；
S434：将X'中，q<p的记录划分为Xl，q≥p的记录划分为Xr；
S435：返回一个以p划分的大小为|X'|非叶子节点，将Xl和Xr分别作为新的X'，重复步骤S431，直到全部划分完毕。
进一步，所述步骤S6将实时采集的每条支路的监测数据向量化，作为待检测样本输入到训练好的iForest热斑故障检测模型中，进行热斑故障检测，并给出该支路热斑故障损伤评分，根据阈值判断该支路是否发生了热斑故障，包括以下具体步骤：
S61：如S1中所述，每隔时间t将每条支路的实时监测数据上传至服务器。将实时的光伏电池板监测数据向量化作为待测样本；
S62：将待检测样本输入到iForest热斑故障检测模型中，得到故障分数；
S63：根据专家经验定义阈值-0.5＜θ＜0，若故障分数小于阈值，则该支路此刻发生了热斑故障。
进一步，所述步骤S62将待检测样本输入到iForest热斑故障检测模型中，得到故障分数，包括以下具体步骤：
S621：初始化当前路径长度e＝0，树T∈Forest；
S622：输入检测样本x、树T、最大遍历高度hlim、当前路径长度e；
S623：如果T是叶子节点或e大于hlim，返回h(x)＝e+c(T.size)。其中T.size为树的大小，c(.)表示树中样本的平均遍历长度，定义如下：
式中H(i)表示谐波分量，估值为ln(i)+0.5772156649。
否则，进入步骤S64；
S624：a∈T.splitAtt表示当前节点的划分属性，e＝e+1。如果xa＜T.splitValue，则将T的左子树T.left作为输入，重复步骤S622；否则，将T的右子树T.right作为输入，重复步骤S622。
S625：重复步骤S621，直到遍历完Forest中所有的基树，得到样本x在所有基树中的平均路径长度E(h(x))。
S626：为了方便比较，定义如下公式标准化故障值:
式中E(h(x))为样本x在所有基树中的平均路径长度，ψ为二次抽样的子样本大小，c(.)表示树中样本的平均遍历长度。分数越接近-0.5说明该记录与其他记录的差异较大，该光伏板发生热斑故障的可能性就越大，越接近0.5说明该记录与其他记录的差异较小发生热斑故障的可能性就越小。
进一步，所述步骤S7根据评分对有可能发生热斑故障的支路进行交叉测量，定位出发生热斑故障的电池板，包括以下具体步骤：；
S71：在一个M*N的SP结构(M条支路并联，每条支路有N个光伏板串联)的光伏阵列中，布置k个电压传感器(若N为偶数，则k＝N/2；若N为奇数，则k＝(N+1)/2)，每个电压传感器检测k个光伏板之间的电压，相邻电压传感器之间间隔1个光伏板，使用电子选择开关将电压表连接在不同支路的对应位置。
S72：根据专家经验，设定一个阈值-0.5＜θ＜0，当某条支路的评分s＜θ时，则选通该条支路的电子选择开关，进入步骤S73；
S73：依次检测每个电压传感器的电压，若其输出电压大于U/2，则故障不在其检测的k个组件中，若电压小于U/2，则故障点在其检测的k个组件之中。
S74：综合比较S73中所得到的故障范围信息，准确的找到故障点的位置。假设支路一的故障评分小于故障阈值θ，被诊断为故障支路。接着，切换电子选择开关到支路一，依次读取各电压传感器检测结果：U1>U/2，U2>U/2，U3<U/2，U4<U/2。那么，U1和U2检测范围内的组件11至组件15都是正常的，U3由于检测到了故障组件16，所以小于U/2，U4同样检测到了故障组件16而小于U/2。因此，支路一中的组件16为故障组件。
本实施例将机器学习算法与交叉测量方法融合提出了一种光伏电池板热斑故障检测方法，不仅能有效的进行光伏电池板热斑故障的检测，并给出热斑故障的评分，而且可以降低故障检测成本，从而促进光伏发电系统安全有效运行。
以上实施例仅用于帮助理解本发明的核心思想，不能以此限制本发明，对于本领域的技术人员，凡是依据本发明的思想，对本发明进行修改或者等同替换，在具体实施方式及应用范围上所做的任何改动，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (1)
1.一种光伏电池板热斑故障检测方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：在SP结构的光伏阵列中，采集最近若干个月的历史监测数据；
S2：将采集到的监测数据进行预处理，得到训练集X；
S3：初步建立基于iForest的热斑故障检测模型，预设好相应的参数；
S4：运用训练样本对iForest热斑故障检测模型进行训练；
S5：得到训练完成的iForest热斑故障检测模型，可在线实时的给出任意支路的热斑故障评分；
S6：将实时采集的每条支路的监测数据向量化，作为待检测样本输入到训练好的iForest热斑故障检测模型中，进行热斑故障检测，并给出该支路热斑故障损伤评分，根据阈值判断该支路是否发生了热斑故障；
S7：根据评分对可能发生热斑故障的支路进行交叉测量，定位出发生热斑故障的电池板。
进一步，所述步骤S1中采集SP结构的监测数据的具体方法为：在SP结构的光伏阵列中，以串联的光伏板支路为单位，每隔一定的时间t将该支路的监测数据上传至服务器，采集最近m个月的历史监测数据。时间间隔t和月份间隔m需由专家根据当地环境给出，一般t为5～30分钟，m为3～12个月，环境变化快可适当减小t，缩短m。采集的支路监测数据包括：光伏支路的电流、输出功率，温度传感器检测的光伏板正板平均工作温度、所在地区的环境温度、光照强度和当前时间(转化为距零点相距多少秒)。
进一步，所述S2中监测数据预处理，包括以下步骤：
S21：将6类监控的数据作为特征向量；
S22：利用最近临插补进行缺失值填补，得到训练样本X；
进一步，所述S22中缺失值填补的具体方法为：计算有缺失的记录与其他无缺失记录的欧氏距离，找到欧式距离最小的样本的该属性值插补；
进一步，所述步骤S3中初步建立基于iForest的故障检测模型包括以下具体步骤：
S31：确定iForest中基树的数量t。根据专家经验，t不大于100，每条记录的路径长度都可以有效收敛，如无特殊情况，一般取100作为默认值。
S32：确定iForest中的二次抽样的容量ψ。ψ控制训练基树的训练集大小，根据专家经验，ψ通常设为28或256就足以检测较大数据集的异常。
进一步，所述步骤S4中运用训练样本对iForest热斑故障检测模型进行训练，包括以下具体步骤：
S41：初始化一个空集合Forest；
S42：从训练样本X中采集大小为ψ的子样本X'；
S43：用子样本X'来训练一个基树iTree；
S44：将训练好的基树iTree并入集合Forest；
S45：重复步骤S42～S44，直到将t个基树全部训练完成；
进一步，所述步骤S43用子样本X’来训练一个基树iTree，包括以下具体步骤：
S431：如果X'无法被划分，返回一个大小为|X'|的叶子节点，否则进入步骤S432；
S432：Q为X'的所有属性集合，从Q中随机的选取一个属性q∈Q；
S433：在q的最大值与最小值之间随机的选取一个划分点p；
S434：将X'中，q<p的记录划分为Xl，q≥p的记录划分为Xr；
S435：返回一个以p划分的大小为|X'|非叶子节点，将Xl和Xr分别作为新的X'，重复步骤S431，直到全部划分完毕。
进一步，所述步骤S6将实时采集的每条支路的监测数据向量化，作为待检测样本输入到训练好的iForest热斑故障检测模型中，进行热斑故障检测，并给出该支路热斑故障损伤评分，根据阈值判断该支路是否发生了热斑故障，包括以下具体步骤：
S61：如S1中所述，每隔时间t将每条支路的实时监测数据上传至服务器。将实时的光伏电池板监测数据向量化作为待测样本；
S62：将待检测样本输入到iForest热斑故障检测模型中，得到故障分数；
S63：根据专家经验定义阈值-0.5＜θ＜0，若故障分数小于阈值，则该支路此刻发生了热斑故障。
进一步，所述步骤S62将待检测样本输入到iForest热斑故障检测模型中，得到故障分数，包括以下具体步骤：
S621：初始化当前路径长度e＝0，树T∈Forest；
S622：输入检测样本x、树T、最大遍历高度hlim、当前路径长度e；
S623：如果T是叶子节点或e大于hlim，返回h(x)＝e+c(T.size)。其中T.size为树的大小，c(.)表示树中样本的平均遍历长度，定义如下：
式中H(i)表示谐波分量，估值为ln(i)+0.5772156649。
否则，进入步骤S64；
S624：a∈T.splitAtt表示当前节点的划分属性，e＝e+1。如果xa＜T.splitValue，则将T的左子树T.left作为输入，重复步骤S622；否则，将T的右子树T.right作为输入，重复步骤S622。
S625：重复步骤S621，直到遍历完Forest中所有的基树，得到样本x在所有基树中的平均路径长度E(h(x))。
S626：为了方便比较，定义如下公式标准化故障值:
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进一步，所述步骤S7根据评分对有可能发生热斑故障的支路进行交叉测量，定位出发生热斑故障的电池板，包括以下具体步骤：；
S71：在一个M*N的SP结构(M条支路并联，每条支路有N个光伏板串联)的光伏阵列中，布置k个电压传感器(若N为偶数，则k＝N/2；若N为奇数，则k＝(N+1)/2)，每个电压传感器检测k个光伏板之间的电压，相邻电压传感器之间间隔1个光伏板，使用电子选择开关将电压表连接在不同支路的对应位置。
S72：根据专家经验，设定一个阈值-0.5＜θ＜0，当某条支路的评分s＜θ时，则选通该条支路的电子选择开关，进入步骤S73；
S73：依次检测每个电压传感器的电压，若其输出电压大于U/2，则故障不在其检测的k个组件中，若电压小于U/2，则故障点在其检测的k个组件之中。
S74：综合比较S73中所得到的故障范围信息，准确的找到故障点的位置。假设支路一的故障评分小于故障阈值θ，被诊断为故障支路。接着，切换电子选择开关到支路一，依次读取各电压传感器检测结果：U1>U/2，U2>U/2，U3<U/2，U4<U/2。那么，U1和U2检测范围内的组件11至组件15都是正常的，U3由于检测到了故障组件16，所以小于U/2，U4同样检测到了故障组件16而小于U/2。因此，支路一中的组件16为故障组件。
本发明的优点在于：其一，提供了一种光伏电池板热斑故障检测方法，能够有效的实现热斑故障的检测，并给出热斑故障的评分；其二，结合环境因素用数据挖掘的方法对光伏支路测量数据进行分析，弥补了传统测量法仅仅针对电流判断故障而考虑不到环境因素的缺陷；其三，利用iForest算法对光伏数据进行分析，改进了传统聚类和分类方法的不足，降低了误诊和漏诊的概率；其四，采用了交叉测量的方法定位故障点，将电压传感器的数量减少到N/2，进一步降低了成本；其五，提出的故障检测方法可以扩展运用到其他电力系统设备的故障检测，具有广泛的工程应用价值。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步的详细描述，其中：
图1为一种光伏电池板热斑故障检测方法流程图；
图2为光伏数据预处理流程图；
图3为iForest故障检测模型建立流程图；
图4为SP结构光伏阵列电压和电流传感器布置示意图；
图5为故障支路交叉测量流程图。
具体实施方式
以下将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的描述。
图1为一种光伏电池板热斑故障检测方法流程图，图2为光伏数据预处理流程图；图3为iForest故障检测模型建立流程图，图4为SP结构光伏阵列电压和电流传感器布置示意图，图5为故障支路交叉测量流程图，如图所示：本发明提供的一种光伏电池板热斑故障检测方法，包括以下步骤：
S1：在SP结构的光伏阵列中，采集最近若干个月的历史监测数据；
S2：将采集到的监测数据进行预处理，得到训练集X；
S3：初步建立基于iForest的热斑故障检测模型，预设好相应的参数；
S4：运用训练样本对iForest热斑故障检测模型进行训练；
S5：得到训练完成的iForest热斑故障检测模型，可在线实时的给出任意支路的热斑故障评分；
S6：将实时采集的每条支路的监测数据向量化，作为待检测样本输入到训练好的iForest热斑故障检测模型中，进行热斑故障检测，并给出该支路热斑故障损伤评分，根据阈值判断该支路是否发生了热斑故障；
S7：根据评分对可能发生热斑故障的支路进行交叉测量，定位出发生热斑故障的电池板。
进一步，所述步骤S1中采集SP结构的监测数据的具体方法为：在SP结构的光伏阵列中，以串联的光伏板支路为单位，每隔一定的时间t将该支路的监测数据上传至服务器，采集最近m个月的历史监测数据。时间间隔t和月份间隔m需由专家根据当地环境给出，一般t为5～30分钟，m为3～12个月，环境变化快可适当减小t，缩短m。采集的支路监测数据包括：光伏支路的电流、输出功率，温度传感器检测的光伏板正板平均工作温度、所在地区的环境温度、光照强度和当前时间(转化为距零点相距多少秒)。
进一步，所述S2中监测数据预处理，包括以下步骤：
S21：将6类监控的数据作为特征向量；
S22：利用最近临插补进行缺失值填补，得到训练样本X；
进一步，所述S22中缺失值填补的具体方法为：计算有缺失的记录与其他无缺失记录的欧氏距离，找到欧式距离最小的样本的该属性值插补；
进一步，所述步骤S3中初步建立基于iForest的故障检测模型包括以下具体步骤：
S31：确定iForest中基树的数量t。根据专家经验，t不大于100，每条记录的路径长度都可以有效收敛，如无特殊情况，一般取100作为默认值。
S32：确定iForest中的二次抽样的容量ψ。ψ控制训练基树的训练集大小，根据专家经验，ψ通常设为28或256就足以检测较大数据集的异常。
进一步，所述步骤S4中运用训练样本对iForest热斑故障检测模型进行训练，包括以下具体步骤：
S41：初始化一个空集合Forest；
S42：从训练样本X中采集大小为ψ的子样本X'；
S43：用子样本X'来训练一个基树iTree；
S44：将训练好的基树iTree并入集合Forest；
S45：重复步骤S42～S44，直到将t个基树全部训练完成；
进一步，所述步骤S43用子样本X’来训练一个基树iTree，包括以下具体步骤：
S431：如果X'无法被划分，返回一个大小为|X'|的叶子节点，否则进入步骤S432；
S432：Q为X'的所有属性集合，从Q中随机的选取一个属性q∈Q；
S433：在q的最大值与最小值之间随机的选取一个划分点p；
S434：将X'中，q<p的记录划分为Xl，q≥p的记录划分为Xr；
S435：返回一个以p划分的大小为|X'|非叶子节点，将Xl和Xr分别作为新的X'，重复步骤S431，直到全部划分完毕。
进一步，所述步骤S6将实时采集的每条支路的监测数据向量化，作为待检测样本输入到训练好的iForest热斑故障检测模型中，进行热斑故障检测，并给出该支路热斑故障损伤评分，根据阈值判断该支路是否发生了热斑故障，包括以下具体步骤：
S61：如S1中所述，每隔时间t将每条支路的实时监测数据上传至服务器。将实时的光伏电池板监测数据向量化作为待测样本；
S62：将待检测样本输入到iForest热斑故障检测模型中，得到故障分数；
S63：根据专家经验定义阈值-0.5＜θ＜0，若故障分数小于阈值，则该支路此刻发生了热斑故障。
进一步，所述步骤S62将待检测样本输入到iForest热斑故障检测模型中，得到故障分数，包括以下具体步骤：
S621：初始化当前路径长度e＝0，树T∈Forest；
S622：输入检测样本x、树T、最大遍历高度hlim、当前路径长度e；
S623：如果T是叶子节点或e大于hlim，返回h(x)＝e+c(T.size)。其中T.size为树的大小，c(.)表示树中样本的平均遍历长度，定义如下：
式中H(i)表示谐波分量，估值为ln(i)+0.5772156649。
否则，进入步骤S64；
S624：a∈T.splitAtt表示当前节点的划分属性，e＝e+1。如果xa＜T.splitValue，则将T的左子树T.left作为输入，重复步骤S622；否则，将T的右子树T.right作为输入，重复步骤S622。
S625：重复步骤S621，直到遍历完Forest中所有的基树，得到样本x在所有基树中的平均路径长度E(h(x))。
S626：为了方便比较，定义如下公式标准化故障值:
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进一步，所述步骤S7根据评分对有可能发生热斑故障的支路进行交叉测量，定位出发生热斑故障的电池板，包括以下具体步骤：；
S71：在一个M*N的SP结构(M条支路并联，每条支路有N个光伏板串联)的光伏阵列中，布置k个电压传感器(若N为偶数，则k＝N/2；若N为奇数，则k＝(N+1)/2)，每个电压传感器检测k个光伏板之间的电压，相邻电压传感器之间间隔1个光伏板，使用电子选择开关将电压表连接在不同支路的对应位置。
S72：根据专家经验，设定一个阈值-0.5＜θ＜0，当某条支路的评分s＜θ时，则选通该条支路的电子选择开关，进入步骤S73；
S73：依次检测每个电压传感器的电压，若其输出电压大于U/2，则故障不在其检测的k个组件中，若电压小于U/2，则故障点在其检测的k个组件之中。
S74：综合比较S73中所得到的故障范围信息，准确的找到故障点的位置。假设支路一的故障评分小于故障阈值θ，被诊断为故障支路。接着，切换电子选择开关到支路一，依次读取各电压传感器检测结果：U1>U/2，U2>U/2，U3<U/2，U4<U/2。那么，U1和U2检测范围内的组件11至组件15都是正常的，U3由于检测到了故障组件16，所以小于U/2，U4同样检测到了故障组件16而小于U/2。因此，支路一中的组件16为故障组件。
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Legal Events
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| PB01 | Publication | ||
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| CB03 | Change of inventor or designer information | ||
| CB03 | Change of inventor or designer information |
Inventor after: Duan Pan Inventor after: Hu Kaixi Inventor after: Hu Bei Inventor after: Yan Jifeng Inventor after: Duan Qichang Inventor after: Mao Mingxuan Inventor after: Ma Yi Inventor after: Guo Bei Inventor after: Huang Xiaogang Inventor before: Hu Bei Inventor before: Hu Kaixi Inventor before: Duan Pan Inventor before: Yan Jifeng Inventor before: Duan Qichang Inventor before: Mao Mingxuan Inventor before: Ma Yi Inventor before: Guo Bei Inventor before: Huang Xiaogang |
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| GR01 | Patent grant | ||
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| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
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Granted publication date: 20190618 Termination date: 20200703 |