CN108988782A - 一种基于变权层次分析法的光伏发电系统健康状态评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于变权层次分析法的光伏发电系统健康状态评估方法。该方法以光伏发电系统为评估对象，研究利用光伏发电系统中采集到的实时数据，采取非线性模糊无量纲化数据处理方法和变权层次分析策略相结合，对光伏发电系统的健康状况进行实时评估。本方法能够对光伏发电系统的健康状况进行实时评估，实现科学的故障预警，从而有效地提高供电光伏发电系统的健康度管理，从而提高发电效率，降低维护成本。
Description
技术领域
本发明涉及光伏发电系统的健康管理领域，更涉及一种基于变权层次分析法的光伏发电系统健康状态评估方法。
背景技术
随着光伏产业的不断发展，光伏发电系统成为一个重要的能量来源。光伏发电系统运行状况的在线监测与故障诊断的优化成为光伏发电系统乃至电力系统安全运行的重要保障。其中准确评估光伏发电系统的运行性能与状态成为保障光伏发电系统乃至电力系统安全运行的一个关键的因素。
目前，光伏发电系统的运行评价指标主要是光伏系统性能比(PerformanceRatio,PR)，它的大小表征了光伏发电系统性能的优劣。然而PR评价方法是一种整体判别的方法，不容易对轻微损耗进行判别，并且无法对不可恢复影响进行区分，具有很大的局限性。为了更加准确评估光伏发电系统的运行状况，本章提出了光伏发电系统健康度的概念，通过光伏发电监测系统，获取实时数据并存储历史数据，通过变权层次分析法来实现光伏发电系统健康状态评估。
本发明公开了一种基于变权层次分析法的光伏发电系统健康状态评估方法。其创新性以及技术贡献主要体现在以下几个方面：建立光伏电站健康评估的构架，基于变权层次分析法对光伏发电系统进行健康评价，利用基于simulink中建立的光伏电站仿真模型对本方法进行可行性验证。
发明内容
本发明的目的主要在于针对现有技术的不足，提出一种基于变权层次分析法的光伏发电系统健康状态评估方法。来对光伏发电系统的健康状态进行更全面科学的评估。对光伏发电系统的运行状态的在线监测与评估具有指导意义。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：一种基于变权层次分析法的光伏发电系统健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集参量i：所述参量i包括各个光伏阵列的发电功率、并网总功率、并网电压、并网频率；
(2)采用一种非线性模糊无量纲化负向函数对参量i进行量化，获得参量i的健康度；
参量i的特征参数偏差xi为：
其中，Pi是参量i的实测值，Pie是参量i的期望标准值。
则对于xi的非线性模糊无量纲化模型为：
其中，Mi为特征参量i的健康度；A＝100，为健康度范围参数；b＝5，为形状参数；xl和xh分别为指定评估区域的上下限，对于电压波动评估区域设定为[10％，30％]，对于系统频率评估区域设为[1％，4％]，对于功率的评估区域设定为[2％，5％]。对于光伏阵列发电功率评估区域设定[2％,100％]。
(3)计算参量i权重和发电侧并网侧的权重。
构建判断矩阵A，
其中n为参量个数。对角线上的元素aii＝1，非对角线上的第i行j列元素aij表示i因素对j因素的重要程度，从1～9取值；
采用方根法将判断矩阵进行归一化后中每行数值进行几何平均计算计算各个指标的初始权重系数ωi。
(4)利用初始权重计算每个参量i对应的变权权重为：
其中，Wi为第i个元素的变权权重；Mi为第i个元素的健康度，规定当Mi<10时计算公式中设定Mi＝10；a为变权系数，0≤a≤1，本发明方法中a取0.2。
(5)利用各个光伏阵列的发电功率，对发电侧的健康度进行评估，利用并网总功率、并网电压、并网频率，对并网侧的健康度进行评估；评估方法如下：
(6)系统健康度为：
进一步地，步骤1中，还采集若干辅助参量i’，所述辅助参量i’选自各个设备的清洁度、损坏率、散热性能、绝缘性能、异常振动。利用辅助参量i’，获得设备的辅助健康度Mi′。按照步骤3和4计算各个设备的变权权重后，获得辅助健康度；将辅助健康度与并网侧的健康度、发电侧的健康度进行加权后，获得系统健康度。
进一步地，辅助参量i’的健康度按照如下方式给出：采用专家调查的形式，定期对这些状态参量进行评判，按经验在[0,100]的评分区间给出评分，性能越优秀运行状况越好的参量得到的评分越高。同时，根据各专家的技术水平和经验丰富程度，对专家的评分设定相应的权值，对专家评分加权可得该参量的健康度得分为：
其中Mi为第i个参量的健康度评分结果；Mij为第j位专家对第i参量；wj为第j位专家的评分权重，m为专家数目，且满足
w1+w2+…wm＝1
进一步地，所述参量i采用实时采集的方式进行采集。
进一步地，辅助参量i’采用定时监测的方式进行采集。
本发明的有益效果：本方法能够对光伏发电系统的健康状况进行实时评估，实现科学的故障预警，从而有效地提高供电光伏发电系统的健康度管理，从而提高发电效率，降低维护成本。
附图说明
图1光伏发电单元仿真模型。
具体实施方案
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
利用搭建的光伏系统仿真平台得出运行数据，将模型进行简化如图1所示，进行光伏发电系统电气性能的健康评估。分别在该平台下对正常运行状况下，光伏阵列出现短路故障以及光伏阵列出现阴影遮蔽情况下进行仿真，以同样环境条件下的正常工作状态的数据作为期望标准值，对两种故障下不同的故障程度分别进行健康度和发电效率分析对比。
步骤1，采集数据，在部分阴影遮蔽情况下，发电侧五个阵列的功率分别为200w，235w，175w，204w，213w。其期待功率分别是250w，250w，250w，250w，250w。并网侧功率为0.80kw，因为光伏并网效率一般为80％，并网侧功率期望值0.82kw。并网电压波动为0.v，并网电压期望值是0。并网频率为50.0Hz，期望频率为50Hz。
步骤2，计算参数i的健康度
将每个对象的实际值与偏差值代入偏差公式：
计算出发电侧五个阵列的的功率偏差依次为0.2，0.06，0.3，0.184，0.148.并网侧功率偏差为0.024。并网电压波动偏差为0，并网频率偏差为0。
[xl，xh]为偏差评估区域，偏差小于xl，健康度评为100，偏差大于xh，健康度评为0。偏差对于电压波动评估区域设定为[10％，30％]，对于系统频率评估区域设为[1％，4％]，对于功率的评估区域设定为[2％，5％]。对于光伏阵列发电功率评估区域设[2％,100％]。
代入公式
A＝100，b＝5
根据以上算出发电侧五个阵列健康度为32.58，78.21，17.11，36.06，45.24。并网侧功率健康度为41.07。并网电压波动健康度为100，并网频率健康度为100。
步骤3,计算参量i权重和发电侧并网侧的权重。
构建发电测判断矩阵A1，由于五个阵列并列，对于发电测构建
构建A2，
计算ωi，对于发电测A1，ωi分别为[0.2,0.2,0.2,0.2,0.2]，对于并网侧A2的ωi分别是[0.641,0.238,0.121]
步骤4，利用初始权重计算每个参量i对应的变权权重
代入计算，以发电测A1为例，
同理得到，
步骤5，利用各个光伏阵列的发电功率，对发电侧的健康度进行评估，利用并网总功率、并网电压、并网频率，对并网侧的健康度进行评估；
评估方法如下：
计算得到MA1＝0.156*32.58+0.374*78.21+0.082*17.11+0.172*36.06+0.216*45.24＝51.71
MA2＝0.423*41.07+0.312*100+0.195*100＝75.05
按照步骤3与4，再利用发电侧与并网侧的健康度对电器部分进行评估。
构建
得到[ωA,ωB]＝[0.75,0.25]
最终系统电器性能的健康度为M＝WA*A+B*B＝0.674*51.71+0.326*75.05＝59.32
此时，系统的电气性能健康度评分为59.32。
清洁度、损坏率、散热性能、绝缘性能、异常振动也是系统的外在性能指标，影响系统的综合运行性能，本发明还可以进一步把上述外在性能作为辅助参量i’，辅助内在参量进行健康度评估。利用辅助参量i’，获得设备的辅助健康度Mi′。
辅助参量i’的健康度按照如下方式给出：采用专家调查的形式，定期对这些状态参量进行评判，按经验在[0,100]的评分区间给出评分，性能越优秀运行状况越好的参量得到的评分越高。同时，根据各专家的技术水平和经验丰富程度，对专家的评分设定相应的权值，对专家评分加权可得该参量的健康度得分为：
其中Mi为第i个参量的健康度评分结果；Mij为第j位专家对第i参量；wj为第j位专家的评分权重，m为专家数目，且满足
w1+w2+…wm＝1
按照步骤3和4计算各个设备的变权权重后，获得辅助健康度；将辅助健康度与并网侧的健康度、发电侧的健康度进行加权后，获得系统健康度。结合辅助参量，可以更为全面的反应系统的健康度。
通常情况下，所述参量i采用实时采集的方式进行采集，辅助参量i’采用定时监测的方式进行采集。
Claims (5)
1.一种基于变权层次分析法的光伏发电系统健康状态评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)采集参量i：所述参量i包括各个光伏阵列的发电功率、并网总功率、并网电压、并网频率；
(2)采用一种非线性模糊无量纲化负向函数对参量i进行量化，获得参量i的健康度；
参量i的特征参数偏差xi为：
其中，Pi是参量i的实测值，Pie是参量i的期望标准值。
则对于xi的非线性模糊无量纲化模型为：
其中，Mi为特征参量i的健康度；A＝100，为健康度范围参数；b＝5，为形状参数；xl和xh分别为指定评估区域的上下限，对于电压波动评估区域设定为[10％，30％]，对于系统频率评估区域设为[1％，4％]，对于功率的评估区域设定为[2％，5％]。对于光伏阵列发电功率评估区域设定[2％,100％]。
(3)计算参量i权重和发电侧并网侧的权重。
构建判断矩阵A，
其中n为参量个数。对角线上的元素aii＝1，非对角线上的第i行j列元素aij表示i因素对j因素的重要程度，从1～9取值；
采用方根法将判断矩阵进行归一化后中每行数值进行几何平均计算计算各个指标的初始权重系数ωi。
(4)利用初始权重计算每个参量i对应的变权权重为：
其中，Wi为第i个元素的变权权重；Mi为第i个元素的健康度，规定当Mi<10时计算公式中设定Mi＝10；a为变权系数，0≤a≤1，本发明方法中a取0.2。
(5)利用各个光伏阵列的发电功率，对发电侧的健康度进行评估，利用并网总功率、并网电压、并网频率，对并网侧的健康度进行评估；评估方法如下：
(6)系统健康度为：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1中，还采集若干辅助参量i’，所述辅助参量i’选自各个设备的清洁度、损坏率、散热性能、绝缘性能、异常振动。利用辅助参量i’，获得设备的辅助健康度Mi′。按照步骤3和4计算各个设备的变权权重后，获得辅助健康度；将辅助健康度与并网侧的健康度、发电侧的健康度进行加权后，获得系统健康度。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，辅助参量i’的健康度按照如下方式给出：采用专家调查的形式，定期对这些状态参量进行评判，按经验在[0,100]的评分区间给出评分，性能越优秀运行状况越好的参量得到的评分越高。同时，根据各专家的技术水平和经验丰富程度，对专家的评分设定相应的权值，对专家评分加权可得该参量的健康度得分为：
其中Mi为第i个参量的健康度评分结果；Mij为第j位专家对第i参量；wj为第j位专家的评分权重，m为专家数目，且满足
w1+w2+…wm＝1
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述参量i采用实时采集的方式进行采集。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，辅助参量i’采用定时监测的方式进行采集。
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|---|---|
| CN (1) | CN108988782A (zh) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109508909A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-22 | 上海电气分布式能源科技有限公司 | 光伏逆变器的健康度的评估方法及系统 |
| CN110322108A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-10-11 | 上海道口材料科技有限公司 | 面向绿色资产评估的光伏系统实时健康度评价方法和系统 |
| CN111105072A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-05-05 | 浙江大学 | 一种基于熵权模糊综合法预测光伏电站健康度的方法 |
| CN112436510A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-03-02 | 东北电力大学 | 一种风-光-火特高压直流外送调度方法及系统 |
| CN112465404A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-03-09 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 用于多时间窗口的光伏发电系统运行状态评估方法及系统 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103778575A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-05-07 | 国网浙江宁波市鄞州区供电公司 | 变压器状态评估方法及系统 |
| CN105160149A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-12-16 | 国家电网公司 | 一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法 |
| CN107576920A (zh) * | 2017-08-02 | 2018-01-12 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种基于模糊多属性评价的卫星电源健康度计算方法 |
-
2018
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Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103778575A (zh) * | 2014-03-04 | 2014-05-07 | 国网浙江宁波市鄞州区供电公司 | 变压器状态评估方法及系统 |
| CN105160149A (zh) * | 2015-07-22 | 2015-12-16 | 国家电网公司 | 一种模拟调峰机组的需求响应调度评估体系构建方法 |
| CN107576920A (zh) * | 2017-08-02 | 2018-01-12 | 北京空间飞行器总体设计部 | 一种基于模糊多属性评价的卫星电源健康度计算方法 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 常毓文 等: "《油气开发战略规划理论与实践》", 31 May 2010, 石油工业出版社 * |
| 李鑫: "基于模糊变权原理的卫星健康评估方法", 《系统工程与电子技术》 * |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109508909A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-22 | 上海电气分布式能源科技有限公司 | 光伏逆变器的健康度的评估方法及系统 |
| CN109508909B (zh) * | 2018-12-25 | 2023-04-07 | 上海电气分布式能源科技有限公司 | 光伏逆变器的健康度的评估方法及系统 |
| CN110322108A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-10-11 | 上海道口材料科技有限公司 | 面向绿色资产评估的光伏系统实时健康度评价方法和系统 |
| CN111105072A (zh) * | 2019-11-21 | 2020-05-05 | 浙江大学 | 一种基于熵权模糊综合法预测光伏电站健康度的方法 |
| CN112436510A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-03-02 | 东北电力大学 | 一种风-光-火特高压直流外送调度方法及系统 |
| CN112436510B (zh) * | 2020-11-12 | 2023-01-06 | 东北电力大学 | 一种风-光-火特高压直流外送调度方法及系统 |
| CN112465404A (zh) * | 2020-12-22 | 2021-03-09 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 用于多时间窗口的光伏发电系统运行状态评估方法及系统 |
| CN112465404B (zh) * | 2020-12-22 | 2023-04-07 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 用于多时间窗口的光伏发电系统运行状态评估方法及系统 |
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| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
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Application publication date: 20181211 |