CN107579706A - 一种基于微网技术的光伏发电故障诊断系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于光伏发电故障诊断技术领域，公开了一种基于微网技术的光伏发电故障诊断系统，包括：环境参数采集模块，光伏系统参数采集模块，故障定位模块，故障诊断模块，无线发射模块，服务器和监测终端模块；环境参数采集模块和光伏系统参数采集模块通过电路线连接故障定位模块；故障定位模块通过电路线连接故障诊断模块；故障诊断模块通过电路线连接无线发射模块和监测终端模块；无线发射模块通过无线信号连接服务器；监测终端模块通过无线信号连接服务器。本发明设置无线发射模块和搭建服务器解决远程监测问题；设置故障定位模块，通过对发电元件位置信息进行相关性分析给出相关因子，对故障进行智能识别和定位。
Description
技术领域
本发明属于光伏发电故障诊断技术领域，尤其涉及一种基于微网技术的光伏发电故障诊断系统。
背景技术
光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。主要由太阳电池板(组件)、控制器和逆变器三大部分组成，主要部件由电子元器件构成。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳电池组件，再配合上功率控制器等部件就形成了光伏发电装置。光伏发电作为最优质、最方便的清洁能源，受到世界各国的重视。在国家政策的推动下我国光伏发电技术发展迅速。然而，现有光伏发电故障诊断系统监测范围有限，需要24小时在岗进行实时监测，监测不方便；同时如果发电元件故障，由于元件众多排查困难，维护工作量大。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有光伏发电故障诊断系统监测范围有限，需要24小时在岗进行实时监测，监测不方便；同时如果发电元件故障，由于元件众多排查困难，维护工作量大。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于微网技术的光伏发电故障诊断系统。
本发明是这样实现的，一种基于微网技术的光伏发电故障诊断系统包括：
环境参数采集模块，光伏系统参数采集模块，故障定位模块，故障诊断模块，无线发射模块，服务器和监测终端模块；
所述环境参数采集模块和光伏系统参数采集模块通过电路线连接故障定位模块；所述故障定位模块通过电路线连接故障诊断模块；所述故障诊断模块通过电路线连接无线发射模块和监测终端模块；所述无线发射模块通过无线信号连接服务器；所述监测终端模块通过无线信号连接服务器。
所述环境参数采集模块每隔预定时间采集光伏系统环境参数，包括太阳辐照度、环境温度以，光伏背板温度以及光伏元件经纬度，并传送给故障定位模块。
所述光伏系统参数采集模块每隔预定时间采集光伏系统实测参数，包括直流输出电流、直流输出电压以及交流输出功率，并传送给故障定位模块。
故障诊断模块包括光伏物理模型模块、诊断单元模块及诊断结果输出模块，所述的光伏物理模型模块根据光伏系统环境参数和光伏系统实测参数计算得到光伏系统模拟参数，并输入至诊断单元模块，所述的诊断单元模块根据光伏系统模拟参数和光伏系统实测参数判断光伏系统当前的运行状态，将诊断结果输出至诊断结果输出模块，所述的诊断结果输出单元将诊断结果通过无线发射模块传送给服务器。
所述无线发射模块通过发射无线信号将故障诊断模块的诊断结果信息发送到服务上。
所述监测终端模块通过电脑或移动设备通过无线方式连接服务器，进行实时在线进行监测。
所述无线发射模块计算数字调制信号的分数低阶模糊函数按以下步骤进行：接收信号y(t)表示为：
y(t)＝x(t)+n(t)
其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为服从标准SαS分布的脉冲噪声；针对MASK和MPSK调制，x(t)的解析形式表示为：
其中，N为采样点数，an为发送的信息符号，在MASK信号中，an＝0，1，2，…，M-1，M为调制阶数，在MPSK信号中，an＝ej2πε/M，ε＝0,1,2,…,M-1，g(t)表示矩形成型脉冲，Tb表示符号周期，fc表示载波频率，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数；针对MFSK调制,x(t)的解析形式表示为：
其中，fm为第m个载频的偏移量，若MFSK信号载频偏移为Δf，则fm＝-(M-1)Δf,-(M-3)Δf,…,(M-3)Δf,(M-1)Δf，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数；
除特殊情况外，Alpha稳定分布的概率密度函数不存在封闭的表达式，因此一般用以下特征函数来描述其分布特性：
其中为符号函数，
α(0＜α≤2)为特征指数,γ为分散系数，β为对称参数，ζ为位置参数。当ζ＝0，β＝0且γ＝1时，该分布称为标准SαS分布；
数字调制信号x(t)的分数低阶模糊函数表示为：
其中，τ为时延偏移，f为多普勒频移，0＜a,b＜α/2。x*(t)表示x(t)的共轭。当x(t)为实信号时，x(t)＜p＞＝|x(t)|＜p＞sgn(x(t))；当x(t)为复信号时，[x(t)]＜p＞＝|x(t)|p-1x*(t)，该非线性运算只改变信号的幅度信息，保留其频率和相位信息，可以有效抑制脉冲噪声。
进一步，所述故障定位模块定位方法：
首先，通过环境参数采集模块和光伏系统参数采集模块获取光伏发电单元相关参数以及光伏发电元件经纬度，通过对参数分析确立光伏发电单元的相关系数。
然后，建立光伏发电单元的故障判断依据。
最后，通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别，并定位该光伏发电单元的故障范围。
进一步，所述无线发射模块通信方法：
首先，将从信源来的二进制信息比特每q个分为一组，将连续的两组映射到信号星座上，得到2个调制信号s0和s1；q＝log2Q，Q为调制方式所采用的进制的数值。
然后，将调制信号s0和调制信号s1送入编码器，得到以下编码矩阵：
s0 *为s0的复共轭。
最后，在时间连续的两个发射周期内将编码器的输出发射出去，第一个发射周期中，发送天线0发射出去的信号是s0，发送天线1发射出去的信号是s1；第二个发射周期中，发送天线0发射出去的信号是-s1 *，发送天线1发射出去的信号是s0 *。
本发明的优点及积极效果为：通过设置无线发射模块和搭建服务器可以解决远程监测问题，大大方便工作人员随时随地进行监测。同时，本发明设置故障定位模块，通过对发电元件位置信息进行相关性分析给出相关因子，并监测各光伏发电单元实时效率，对故障进行智能识别和定位，方便工作人员进行快速及时有效维护，具有较广泛的应用前景。
附图说明
图1是本发明实施例提供的基于微网技术的光伏发电故障诊断系统结构示意图；
图中：1、环境参数采集模块；2、光伏系统参数采集模块；3、故障定位模块；4、故障诊断模块；5、无线发射模块；6、服务器；7、监测终端模块。
具体实施方式
为能进一步了解本发明的发明内容、特点及功效，兹例举以下实施例，并配合附图详细说明如下。
下面结合附图对本发明的结构作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的基于微网技术的光伏发电故障诊断系统包括：环境参数采集模块1，光伏系统参数采集模块2，故障定位模块3，故障诊断模块4，无线发射模块5，服务器6和监测终端模块7。
环境参数采集模块1和光伏系统参数采集模块2通过电路线连接故障定位模块3；故障定位模块3通过电路线连接故障诊断模块4；故障诊断模块4通过电路线连接无线发射模块5和监测终端模块7；无线发射模块5通过无线信号连接服务器6；监测终端模块7通过无线信号连接服务器6。
环境参数采集模块1每隔预定时间采集光伏系统环境参数，包括太阳辐照度、环境温度，光伏背板温度以及光伏元件经纬度，并传送给故障定位模块3。
光伏系统参数采集模块2每隔预定时间采集光伏系统实测参数，包括直流输出电流、直流输出电压以及交流输出功率，并传送给故障定位模块3。
故障诊断模块4包括光伏物理模型模块、诊断单元模块及诊断结果输出模块，的光伏物理模型模块根据光伏系统环境参数和光伏系统实测参数计算得到光伏系统模拟参数，并输入至诊断单元模块，的诊断单元模块根据光伏系统模拟参数和光伏系统实测参数判断光伏系统当前的运行状态，将诊断结果输出至诊断结果输出模块，的诊断结果输出单元将诊断结果通过无线发射模块5传送给服务器6。
无线发射模块5通过发射无线信号将故障诊断模块4的诊断结果信息发送到服务上。
监测终端模块7通过电脑或移动设备通过无线方式连接服务器6，进行实时在线进行监测。
所述无线发射模块计算数字调制信号的分数低阶模糊函数按以下步骤进行：接收信号y(t)表示为：
y(t)＝x(t)+n(t)
其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为服从标准SαS分布的脉冲噪声；针对MASK和MPSK调制，x(t)的解析形式表示为：
其中，N为采样点数，an为发送的信息符号，在MASK信号中，an＝0，1，2，…，M-1，M为调制阶数，在MPSK信号中，an＝ej2πε/M，ε＝0,1,2,…,M-1，g(t)表示矩形成型脉冲，Tb表示符号周期，fc表示载波频率，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数；针对MFSK调制,x(t)的解析形式表示为：
其中，fm为第m个载频的偏移量，若MFSK信号载频偏移为Δf，则fm＝-(M-1)Δf,-(M-3)Δf,…,(M-3)Δf,(M-1)Δf，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数；
除特殊情况外，Alpha稳定分布的概率密度函数不存在封闭的表达式，因此一般用以下特征函数来描述其分布特性：
其中为符号函数，
α(0＜α≤2)为特征指数,γ为分散系数，β为对称参数，ζ为位置参数。当ζ＝0，β＝0且γ＝1时，该分布称为标准SαS分布；
数字调制信号x(t)的分数低阶模糊函数表示为：
其中，τ为时延偏移，f为多普勒频移，0＜a,b＜α/2。x*(t)表示x(t)的共轭。
当x(t)为实信号时，x(t)＜p＞＝|x(t)|＜p＞sgn(x(t))；当x(t)为复信号时，[x(t)]＜p＞＝|x(t)|p-1x*(t)，该非线性运算只改变信号的幅度信息，保留其频率和相位信息，可以有效抑制脉冲噪声。
进一步，故障定位模块3定位方法
首先，通过环境参数采集模块1和光伏系统参数采集模块2获取光伏发电单元相关参数以及光伏发电元件经纬度，通过对参数分析确立光伏发电单元的相关系数。
然后，建立光伏发电单元的故障判断依据。
最后，通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别，并定位该光伏发电单元的故障范围。
进一步，所述无线发射模块5通信方法：
首先，将从信源来的二进制信息比特每q个分为一组，将连续的两组映射到信号星座上，得到2个调制信号s0和s1；q＝log2Q，Q为调制方式所采用的进制的数值。
然后，将调制信号s0和调制信号s1送入编码器，得到以下编码矩阵：
s0 *为s0的复共轭。
最后，在时间连续的两个发射周期内将编码器的输出发射出去，第一个发射周期中，发送天线0发射出去的信号是s0，发送天线1发射出去的信号是s1；第二个发射周期中，发送天线0发射出去的信号是-s1 *，发送天线1发射出去的信号是s0 *。
本发明的环境参数采集模块1和光伏系统参数采集模块2将采集的光伏发电元件相关参数发送给故障定位模块3，故障定位模块3通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别，并定位该光伏发电单元的故障范围。然后通过故障诊断模块4对故障元件进行诊断并将结果通过无线发射模块5传送给服务器6；最后由监测终端模块7远程监测查询。
以上所述仅是对本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围内。
Claims (3)
1.一种基于微网技术的光伏发电故障诊断系统，其特征在于，所述基于微网技术的光伏发电故障诊断系统包括：
环境参数采集模块；
所述环境参数采集模块和光伏系统参数采集模块通过电路线连接故障定位模块；所述故障定位模块通过电路线连接故障诊断模块；所述故障诊断模块通过电路线连接无线发射模块和监测终端模块；所述无线发射模块通过无线信号连接服务器；所述监测终端模块通过无线信号连接服务器；
所述环境参数采集模块每隔预定时间采集光伏系统环境参数，包括太阳辐照度、环境温度，光伏背板温度以及光伏元件经纬度，并传送给故障定位模块；
所述光伏系统参数采集模块每隔预定时间采集光伏系统实测参数，包括直流输出电流、直流输出电压以及交流输出功率，并传送给故障定位模块；
故障诊断模块包括光伏物理模型模块、诊断单元模块及诊断结果输出模块，所述的光伏物理模型模块根据光伏系统环境参数和光伏系统实测参数计算得到光伏系统模拟参数，并输入至诊断单元模块，所述的诊断单元模块根据光伏系统模拟参数和光伏系统实测参数判断光伏系统当前的运行状态，将诊断结果输出至诊断结果输出模块，所述的诊断结果输出单元将诊断结果通过无线发射模块传送给服务器；
所述无线发射模块通过发射无线信号将故障诊断模块的诊断结果信息发送到服务上；
所述监测终端模块通过电脑或移动设备通过无线方式连接服务器，进行实时在线进行监测；
所述无线发射模块计算数字调制信号的分数低阶模糊函数按以下步骤进行：接收信号y(t)表示为：
y(t)＝x(t)+n(t)
其中，x(t)为数字调制信号，n(t)为服从标准SαS分布的脉冲噪声；针对MASK和MPSK调制，x(t)的解析形式表示为：
其中，N为采样点数，an为发送的信息符号，在MASK信号中，an＝0，1，2，…，M-1，M为调制阶数，在MPSK信号中，an＝ej2πε/M，ε＝0,1,2,…,M-1，g(t)表示矩形成型脉冲，Tb表示符号周期，fc表示载波频率，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数；针对MFSK调制,x(t)的解析形式表示为：
其中，fm为第m个载频的偏移量，若MFSK信号载频偏移为Δf，则fm＝-(M-1)Δf,-(M-3)Δf,…,(M-3)Δf,(M-1)Δf，载波初始相位是在[0,2π]内均匀分布的随机数；
除特殊情况外，Alpha稳定分布的概率密度函数不存在封闭的表达式，因此一般用以下特征函数来描述其分布特性：
其中为符号函数，
α(0＜α≤2)为特征指数,γ为分散系数，β为对称参数，ζ为位置参数。当ζ＝0，β＝0且γ＝1时，该分布称为标准SαS分布；
数字调制信号x(t)的分数低阶模糊函数表示为：
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其中，τ为时延偏移，f为多普勒频移，0＜a,b＜α/2。x*(t)表示x(t)的共轭。当x(t)为实信号时，x(t)＜p＞＝|x(t)|＜p＞sgn(x(t))；当x(t)为复信号时，[x(t)]＜p＞＝|x(t)|p-1x*(t)，该非线性运算只改变信号的幅度信息，保留其频率和相位信息，可以有效抑制脉冲噪声。
2.如权利要求1所述的基于微网技术的光伏发电故障诊断系统，其特征在于，所述故障定位模块定位方法：
首先，通过环境参数采集模块和光伏系统参数采集模块获取光伏发电单元相关参数以及光伏发电元件经纬度，通过对参数分析确立光伏发电单元的相关系数；
然后，建立光伏发电单元的故障判断依据；
最后，通过将各发电单元的实时综合效率结合故障判断依据对发生故障的光伏发电单元进行故障识别，并定位该光伏发电单元的故障范围。
3.如权利要求1所述的基于微网技术的光伏发电故障诊断系统，其特征在于，所述无线发射模块通信方法：
首先，将从信源来的二进制信息比特每q个分为一组，将连续的两组映射到信号星座上，得到2个调制信号s0和s1；q＝log2Q，Q为调制方式所采用的进制的数值；
然后，将调制信号s0和调制信号s1送入编码器，得到以下编码矩阵：
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s0 *为s0的复共轭；
最后，在时间连续的两个发射周期内将编码器的输出发射出去，第一个发射周期中，发送天线0发射出去的信号是s0，发送天线1发射出去的信号是s1；第二个发射周期中，发送天线0发射出去的信号是-s1 *，发送天线1发射出去的信号是s0 *。
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