CN107818410A - 一种光伏组件积灰程度远程智能诊断方法 - Google Patents
一种光伏组件积灰程度远程智能诊断方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种光伏组件积灰程度远程智能诊断方法，属于光伏优化运行技术领域，针对不同天气类型历史样本，分别建立清洁状态下基于模糊神经网络的光伏出力预估模型，根据模型计算出光伏清洁状态下理论出力值；将清洁状态预估值Pst与实时采集光伏实际出力值Pout比较；判断积灰损失电量是否达到清洗成本E，满足则记从上次清洗到当前时刻为T1，拟合日发电量衰退函数F(x)；根据发电量衰退函数计算出T1时刻开始达到n倍积灰成本，这段时间，记为T2；再判断T2时刻内降雨量是否满足积灰冲刷阈值，满足则放弃此次清洗，等待降雨除尘，不满足则需立即组织清洗工作。本发明最大程度节省清洗成本。
Description
技术领域
本发明属于光伏优化运行技术领域，涉及一种光伏组件积灰程度远程智能诊断方法。
背景技术
光伏运维费用约占电站成本1％，以光伏电站成本7元/W来计算，运维成本约0.07元/W。2016年底全国的光伏装机总量为77.42GW，光伏运维市场规模突破50亿元。而根据“十三五”规划，2020年全中国的光伏装机量目标105GW以上，并且根据近期中国各地方政府陆续提出的装机规划，2020年的光伏装机总量可望突破147GW，光伏运维市场规模将达到70亿元～100亿元，光伏运维市场规模可观。
文献《光伏组件自动除尘装置设计与研究》设计了一种光伏组件自动除尘装置。该装置可通过铲、刷、抹3种动作完成光伏组件表面的清理。装置具有低耗、无水、无清洁剂和无二次污染等特点。文献《灰尘对光伏发电的影响及组件清洗研究》从灰尘的来源、种类及特性出发进行分析，结合国内外光伏电站组件清洗相关实测数据，研究灰尘对光伏发电的影响；并在此基础上，总结、对比目前已有的光伏电站组件清洗方式，分析各种清洗方式的选择方法和清洗周期的判断。《一款外置机械式光伏组件除尘装置除尘性能测试》设计一款自行设计的外置机械式光伏组件除尘装置样机进行了除尘效果的测试.以光伏组件闭路电流几为参考量，测试分析表明该除尘装置具有有效去除光伏组件表面灰尘、克服灰尘效应的功能，最佳作业次数为3次。这些文献大都涉及高效除尘装置的设计、各类清洗方式的选择方法，未考虑清洗的成本、发电量损失等指标。尚未有光伏组件积灰程度在线诊断方法，无法使光伏电站运行人员及时了解光伏组件积尘情况，缺少明确有效的清洗策略。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中存在的缺陷，实现光伏电站的高效率运行，提供一种光伏组件积灰程度远程智能诊断方法，该方法不仅实时反映光伏组件的积灰程度、发电量损失情况等，同时提出了光伏组件远程智能诊断的光伏组件清洗预警策略，综合考虑清洗费用、清洗周期、天气情况等方面内容，为光伏电站运行人员提供精细化管理意见，最大程度节省清洗成本。
其具体技术方案为：
一种光伏组件积灰程度远程智能诊断方法，包括以下步骤：
步骤1：针对不同季节下不同天气类型历史样本，分别建立清洁状态下基于模糊神经网络的光伏出力预估模型，根据模型计算出光伏面板清洁状态下理论出力值；
步骤2：将上次清洗到当前时刻清洁状态预估值Pst与通过光伏发电站的遥测系统实时采集光伏组串实际出力值Pout(认为是光伏组件积尘情况下输出)比较，计算光伏衰减发电量Qsh；
步骤3：判断积灰导致的经济损失是否达到单次清洗成本E，满足则记从上次清洗到当前时刻为T1，且统计T1周期内日发电衰退量，拟合日发电量衰退函数F(x)；根据发电量衰退函数计算出T1刻开始达到n倍积灰成本，这段时间(例如取值为0.5E)记为T2；再根据天气预报降雨量，T2时刻内降雨量是否满足积灰冲刷阈值，满足则放弃此次清洗，等待降雨除尘，不满足则需立即组织清洗工作。
进一步，步骤1具体为：
首先，分别针对光伏电站清洁发电功率历史数据和气象站提供的太阳辐照度、大气温度、相对湿度，分成不同季节下晴天、阴天、雨天等多种天气类型建立训练样本数据库，采用模糊神经网络建立光伏面板清洁状态理论发电模型；最后，采用不同类别下的预估模型对光伏清洁状态发电功率进行预估，输入样本xl＝[x1 l........xn l]T,依次为温度、湿度、辐照度、历史清洁数据，网络误差函数E设为：
其中，y＝[y1......yl]T表示神经网络的实际输出；d＝[d1.......dl]T表示神经网络的期望输出；||*||2表示向量的2范数；
为了降低神经网络学习算法的复杂度，将隶属度函数变为
将神经网络的输出函数变为：
得出清洁状态下理论出力值。
进一步，步骤2中，计算光伏衰减发电量Qsh。
其中，Pst为清洁状态理论预估值；Pout为实际出力值。
进一步，步骤3具体为：
判断积灰导致的经济损失是否达到单次清洗成本E，
其中，c为光伏上网电价；E为单次除尘成本；
满足则记从上次清洗到当前时刻为T1；分别统计T1周期内日发电衰退量，拟合日发电量衰退函数F(x)，拟合步骤如下：
1)统计从上次人工清洗开始到当前时刻每日光伏积尘导致发电衰减量；
2)判断T1周期内是否存在降雨，存在降雨则从最近一次降雨时刻到当时刻发电量衰退量进行拟合，得出后面一段时间积灰发展趋势；
根据发电量衰退函数计算T2：
根据发电量衰退函数计算出T1刻开始达到n倍积灰成本；再根据天气预报预报降雨量，判断T2时刻内降雨量是否满足积灰冲刷阈值，满足则放弃此次清洗，等待降雨除尘，不满足则需立即组织清洗工作；
诊断周期T1段：
预测周期T2段：
其中，c为光伏上网电价；E为单次除尘成本；
算法运行所处的时间角度：T1：站在第i天的角度上计算过去第1,2，…，i天的光伏发电累计损失量；T2：站在T1时刻计算未来1,2，…，i天的光伏发电预计损失量。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
本发明不仅实时反映光伏组件的积灰程度、发电量损失情况等，同时提出了光伏组件远程智能诊断的光伏组件清洗预警策略，综合考虑清洗费用、清洗周期、天气情况等方面内容，为光伏电站运行人员提供精细化管理意见，最大程度节省清洗成本。
附图说明
图1光伏组件积灰程度远程智能诊断方法流程图；
图2按不同天气类型建立预测模型流程图；
图3情形一清洁状态预估值与实际值对比图；
图4情形二清洁状态预估值与实际值对比图；
图5清洗一积灰导致日发电量衰退结果图；
图6情形二积灰导致日发电量衰退结果图；
图7情形一积灰导致日发电衰退量拟合曲线；
图8情形二积灰导致日发电衰退量拟合曲线。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明的技术方案作进一步详细地说明。
下面以甘肃某光伏电站两个不同时间段(情形一、情形二)实际数据为具体实施例对其进行详细说明，实例用于说明但不限于本发明，积灰程度诊断方法流程图见图1。
步骤1：针对不同季节下不同天气类型历史样本，分别建立清洁状态下基于模糊神经网络的光伏出力预估模型，根据模型计算出光伏面板清洁状态下理论出力值。由图2所示，分别针对光伏电站清洁发电功率历史数据和气象站提供的太阳辐照度、大气温度、相对湿度，分成不同季节下晴天、阴天、雨天等多种天气类型建立训练样本数据库，采用模糊神经网络建立光伏面板清洁状态理论发电模型；最后，采用不同类别下的预估模型对光伏清洁状态发电功率进行预估，输入样本xl＝[x1 l........xn l]T,依次为温度、湿度、辐照度、历史清洁数据，网络误差函数E设为：
其中，y＝[y1......yl]T表示神经网络的实际输出；d＝[d1.......dl]T表示神经网络的期望输出；||*||2表示向量的2范数；
为了降低神经网络学习算法的复杂度，将隶属度函数变为
将神经网络的输出函数变为：
得出清洁状态下理论出力值。
得出清洁状态下理论出力值。情形一如图3，情形二见图4。
步骤2：将上述两种情形从上次清洗到当前时刻，清洁状态预估值Pst与通过光伏发电站的遥测系统实时采集光伏组串实际出力值Pout(认为是光伏组件积尘情况下输出，见图2、3实线曲线)比较，计算两种情形光伏衰减发电量，结果如图5、附图6所示。计算光伏衰减发电量Qsh。
其中，Pst为清洁状态理论预估值；Pout为实际出力值。
步骤3：判断积灰导致的经济损失是否达到单次清洗成本E，
其中，c为光伏上网电价；E为单次除尘成本；
图2、3中黑色虚线表示当前时刻，从0时刻到当前时刻为T1；分别统计T1周期内日发电衰退量，拟合日发电量衰退函数F(x)，满足则记从上次清洗到当前时刻为T1；分别统计T1周期内日发电衰退量，拟合日发电量衰退函数F(x)，拟合步骤如下：
1)统计从上次人工清洗开始到当前时刻每日光伏积尘导致发电衰减量；
2)判断T1周期内是否存在降雨，存在降雨则从最近一次降雨时刻到当时刻发电量衰退量进行拟合，得出后面一段时间积灰发展趋势；
实例两种情形发电量衰退函数拟合结果如、图7、8所示。
根据发电量衰退函数计算T2：
根据发电量衰退函数计算出T1刻开始达到n倍积灰成本；再根据天气预报预报降雨量，判断T2时刻内降雨量是否满足积灰冲刷阈值，满足则放弃此次清洗，等待降雨除尘，不满足则需立即组织清洗工作；
诊断周期T1段：
预测周期T2段：
其中，c为光伏上网电价；E为单次除尘成本；
算法运行所处的时间角度：T1：站在第i天的角度上计算过去第1,2，…，i天的光伏发电累计损失量；T2：站在T1时刻计算未来1,2，…，i天的光伏发电预计损失量。
计算出T1刻开始达到n倍积灰成本(本实例取值为0.5E)这段时间，记为T2，结果如图7、8所示；根据天气预报降雨量，判断如下：
情形一T2周期内(2两天)，存在降雨且降雨量(30mm)，满足积灰冲刷阈值10mm(注：该值不同与光伏面板天顶角有关)，故放弃此次清洗，等待降雨除尘。
情形二T2周期内(3天)，不存在降雨，不满足积灰冲刷降雨条件，远程终端发出积尘清洗预警信号，提醒光伏电站运维人员当前时刻需立即组织清洗工作。
据此就得到一种光伏组件积灰程度远程智能诊断方法。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，本发明的保护范围不限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可显而易见地得到的技术方案的简单变化或等效替换均落入本发明的保护范围内。
Claims (4)
1.一种光伏组件积灰程度远程智能诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：针对不同季节下不同天气类型历史样本，分别建立清洁状态下基于模糊神经网络的光伏出力预估模型，根据模型计算出光伏面板清洁状态下理论出力值；
步骤2：将上次清洗到当前时刻清洁状态预估值Pst与通过光伏发电站的遥测系统实时采集光伏组串实际出力值Pout比较，计算光伏衰减发电量Qsh；
步骤3：判断积灰导致的经济损失是否达到单次清洗成本E，满足则记从上次清洗到当前时刻为T1，且统计T1周期内日发电衰退量，拟合日发电量衰退函数F(x)；根据发电量衰退函数计算出T1刻开始达到n倍积灰成本，这段时间，记为T2；再根据天气预报降雨量，T2时刻内降雨量是否满足积灰冲刷阈值，满足则放弃此次清洗，等待降雨除尘，不满足则需立即组织清洗工作。
2.根据权利要求1所述的光伏组件积灰程度远程智能诊断方法，其特征在于，步骤1具体为：
首先，分别针对光伏电站清洁发电功率历史数据和气象站提供的太阳辐照度、大气温度、相对湿度，分成不同季节下晴天、阴天、雨天的多种天气类型建立训练样本数据库，采用模糊神经网络建立光伏面板清洁状态理论发电模型；最后，采用不同类别下的预估模型对光伏清洁状态发电功率进行预估，输入样本xl＝[x1 l........xn l]T,依次为温度、湿度、辐照度、历史清洁数据，网络误差函数E设为：
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其中，y＝[y1......yl]T表示神经网络的实际输出；d＝[d1.......dl]T表示神经网络的期望输出；||*||2表示向量的2范数；
为了降低神经网络学习算法的复杂度，将隶属度函数变为
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3.根据权利要求1所述的光伏组件积灰程度远程智能诊断方法，其特征在于，步骤2中，计算光伏衰减发电量Qsh；
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其中，Pst为清洁状态理论预估值；Pout为实际出力值。
4.根据权利要求1所述的光伏组件积灰程度远程智能诊断方法，其特征在于，步骤3具体为：
判断积灰导致的经济损失是否达到单次清洗成本E，
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其中，c为光伏上网电价；E为单次除尘成本；
满足则记从上次清洗到当前时刻为T1；分别统计T1周期内日发电衰退量，拟合日发电量衰退函数F(x)，拟合步骤如下：
1)统计从上次人工清洗开始到当前时刻每日光伏积尘导致发电衰减量；
2)判断T1周期内是否存在降雨，存在降雨则从最近一次降雨时刻到当时刻发电量衰退量进行拟合，得出后面一段时间积灰发展趋势；
根据发电量衰退函数计算T2：
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根据发电量衰退函数计算出T1刻开始达到n倍积灰成本；再根据天气预报预报降雨量，判断T2时刻内降雨量是否满足积灰冲刷阈值，满足则放弃此次清洗，等待降雨除尘，不满足则需立即组织清洗工作；
诊断周期T1段：
预测周期T2段：
其中，c为光伏上网电价；E为单次除尘成本；
算法运行所处的时间角度：T1：站在第i天的角度上计算过去第1,2，…，i天的光伏发电累计损失量；T2：站在T1时刻计算未来1,2，…，i天的光伏发电预计损失量。
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