CN110705727A - 基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法及系统 - Google Patents
基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法及系统 Download PDFInfo
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Abstract
本公开提出了基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法及系统，对光伏电站逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断。能够在无需人为干预的条件下准确的判断阴影遮挡的方向和遮挡时长，诊断结果可通过系统平台反馈给现场运维人员，使得存在遮挡故障的电站得到及时的处理。
Description
技术领域
本公开涉及计算机技术领域，特别是涉及基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法及系统。
背景技术
太阳能作为一种来源直接、资源量最大、分布最广、发展潜力巨大的清洁能源，正在逐步成为未来世界最主要的能源。在实际工作环境中，光伏组件的输出特性除了受太阳辐射角、光照强度等因素影响外，还易受到建筑物、树木、云层及组件表面颗粒物的遮挡，从而使其在局部阴影状态下工作。
发明人在研究中发现，结合光伏扶贫工程中村级电站数量多、分布广、容量小，人工巡检运维成本很高，且不同季节、不同时刻的太阳高度角与方位角不同，难以通过现场巡检及时消缺等特点，目前主流的方法为通过红外摄像机采集组件表面温度分布情况从而识别遮挡，以及基于信号反射的离线诊断，无法适用于电站数量庞大的村级分布式扶贫电站阴影遮挡诊断。
发明内容
本说明书实施方式的目的是提供基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法，解决了在无需人为干预的条件下准确的判断阴影遮挡的方向和遮挡时长的问题，进而通过系统平台反馈给现场运维人员，使得存在遮挡故障的电站得到及时的处理，节约人力成本，最终实现光伏电站发电效率最大化。
本说明书实施方式提供基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法，通过以下技术方案实现：
包括：
对光伏电站逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；
构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；
将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断。
进一步的技术方案，电站光伏组件的瞬时发电水平在计算时：
将电站按地理位置划分为若干个组，每组电站不少于设定座，通过变权重法用运行状态良好的电站发电水平作为组内标杆；
定义电站装机容量、组内电站数量，计算组内电站的标杆发电量；
计算每个电站的实际小时发电量与标杆电量比值；
将所有比值进行归一化，得光伏组件瞬时发电水平。
进一步的技术方案，太阳高度角在计算时：
基于电站所在的当地的真太阳时计算太阳时角；
基于太阳时角、电站纬度、太阳赤纬计算太阳高度角。
进一步的技术方案，太阳方位角在计算时：
基于太阳高度角、太阳时角、电站纬度、太阳赤纬计算太阳方位角。
进一步的技术方案，计算直流侧电流离散率时：
设定电站内组串条数，定义各组串电流，定义电站内各组串电流的平均值，计算电流离散率。
进一步的技术方案，构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数：
按照信息增益分裂规则建立决策树；
建立随机森林遮挡诊断模型：
从原始训练集中随机又放回采样选出m个样本，共进行n次采样，生成n个训练集，并训练n个决策树模型；
对于每一个个决策树模型，根据信息增益选择最好的特征进行分裂，直到该节点的所有训练样例都属于同一类；
将生成的多棵决策树组成随机森林遮挡诊断模型，按照每棵树分类器投票决定最终分类结果；
利用网格搜索法对模型参数进行优化，选择最优参数组合。
进一步的技术方案，根据诊断结果对遮挡物的方位进行判断，具体方法为：根据一天内的各个时刻太阳方位角与阴影方位对应关系，大致将遮挡物的方位定为5个方向，时刻与遮挡物方位的对应表如下表：
本说明书实施方式提供基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断服务器，通过以下技术方案实现：
包括：
数据转换模块，被配置为：对光伏电站逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；
模型建立模块，被配置为：构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；
遮挡判断模块，被配置为：将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断。
本说明书实施方式提供基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断系统，通过以下技术方案实现：
包括：
逆变器，采集现场光伏电站数据，包括组串电流；
服务器，接收逆变器上传的采集数据并被配置为执行：
对光伏电站逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；
构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；
将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断；
展示终端，将接收服务器所推送的诊断结果。
本说明书实施方式提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法的步骤。
本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法的步骤。
与现有技术相比，本公开的有益效果是：
本公开对逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角方位角以及电站的瞬时发电水平等关键特征参数，构建了随机森林遮挡诊断模型。基于行业大数据进行训练，对随机森林算法中决策树的两种不同分裂方式得到的准确率进行了对比分析，从而选择了一种更优的模型，并利用网格搜索法和K折交叉验证法对随机森林算法中各参数进行了优化，可对分布式光伏电站的遮挡情况进行判断，并通过已有专家系统判断遮挡方向。旨在解决分布式光伏电站分布广，数量多，遮挡问题难以人工发现的问题，无需增设额外设备即可对分布式光伏电站出现的遮挡问题进行诊断，准确率能达到百分之九十以上。能够在无需人为干预的条件下准确的判断阴影遮挡的方向和遮挡时长，诊断结果可通过系统平台反馈给现场运维人员，使得存在遮挡故障的电站得到及时的处理。节约了人力成本，在保证发电量的同时避免了不必要的经济损失，有助于政府对电站的监管以及责任的追溯。
本公开无需通过人工制定阈值比较判断遮挡，根据已有遮挡数据训练出的遮挡模型可以自动判断该电站是否存在遮挡。本公开可根据模型诊断结果判断遮挡物出现的大体方位。本公开避免现场运维人员对电站进行逐个考察和维护，降低了运维成本。本公开模型建立在已有数据上，无需增设附加设备，降低了成本。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解，本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开，并不构成对本公开的不当限定。
图1为本公开实施例子的阴影遮挡诊断模型流程图。
具体实施方式
应该指出，以下详细说明都是例示性的，旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
实施例子一
参见附图1所示，该实施例公开了基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法，包括：
对数据进行预处理，包括基于遮挡机理分析的数据变换：对光伏电站逆变器基础遥测数据(包括直流侧各组串各时间点电流值、电压值)进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；上述数据参数能够表征不同时间点的电站遮挡程度；
遮挡诊断模型的训练及优化：构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；
利用建立好的模型进行遮挡诊断：将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断。
具体实施例子中，计算光伏组件瞬时发电水平η：
将电站按地理位置划分为20个组，每组电站不少于25座，通过变权重法用运行状态良好的电站发电水平作为组内标杆。
定义Cj为该电站装机容量，n为组内电站数量，计算组内第j个电站的标杆发电量Wsj，公式为：
TM为组内最大等效利用小时数，计算等效利用小时数Ti，计算公式为：
此处W为发电量,Wi代表第i个电站的实际发电量。
计算第j个电站的实际小时发电量与标杆电量比值Aj，公式为：
取AM＝Max(A1,…,An)对A进行归一化，得光伏组件瞬时发电水平η：
在具体实施例子中，计算太阳高度角与方位角：
计算太阳时角t，其中ST为当地的真太阳时，太阳时角计算公式为：
t＝15×(ST-12)
计算太阳高度角hs，其中电站纬度为φ太阳赤纬为β，均可查《全国主要城市经纬度表》，或直接检索目标地区经纬度得到。计算公式为：
hs＝arcsin(sinφ×sinβ+cosφ×cosβ×cost)
计算太阳方位角，公式为：
计算直流侧电流离散率，步骤为
设电站内有m条组串，将各组串电流定义为Ii，电站内各组串电流的平均值定义为
计算电流离散率δ，公式为：
遮挡诊断模型的训练及优化具体方法为：
按照信息增益分裂规则建立决策树过程如下：
上文述及的“组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数”构成数据集中的数据。这些数据是分布式电站的具体参数。
计算信息熵，其中pk代表数据集D中每个类别所占样本总数的比例，以离散率为例，高离散率为一类、中等离散率为一类、低离散率为一类。文中指各类样本数占总样本数的比例,如高离散率样本占总样本的比例。
信息熵计算公式为:
计算按照属性A划分子集D1、D2所需的期望信息，其公式为:
计算属性A的信息增益，其公式为:
Gain(A)＝Entropy(D)-EntropyA(D)
依次计算出各个特征属性划分下的样本D的信息增益；
找出对应信息增益最小的最优切分特征及取值，并判断是否符合分裂停止条件，否则输出最优切分点，递归建立决策树。
建立随机森林遮挡诊断模型；
从原始训练集中随机又放回采样选出m个样本，共进行n次采样，生成n个训练集，并训练n个决策树模型。原始训练集即为上文中训练决策树所构建的训练集。
对于每一个个决策树模型，根据信息增益选择最好的特征进行分裂，直到该节点的所有训练样例都属于同一类。
将生成的多棵决策树组成随机森林遮挡诊断模型，按照每棵树分类器投票决定最终分类结果。
利用网格搜索法对模型参数进行优化，选择最优参数组合。
利用建立好的模型进行遮挡诊断的具体方法为：
输入需要进行遮挡诊断电站的特征参数；
得到诊断结果。
根据诊断结果对遮挡物的方位进行判断，具体方法为：根据一天内的各个时刻太阳方位角与阴影方位对应关系，可大致将遮挡物的方位定为5个方向，时刻与遮挡物方位的对应表如下表一：
表一
随机森林算法是一种基于统计学习理论的组合分类器，该算法能较好地解决单分类器在性能上无法提升的瓶颈，能应用于各种分类筛选和预测中。目前，对随机森林算法优化主要集中在三个方面：一是引进新的算法，二是对将数据预处理融入到算法中，三是针对算法自身构建过程进行优化。通过构造随机森林遮挡诊断模型，利用行业大数据进行训练，能够判断出分布式光伏电站有无遮挡，并结合已有的专家系统判断出遮挡物的具体方位。在光伏电站实际的运行维护过程中，由于分布式电站数量多，分布较为分散。相比于目前主流的通过红外摄像机采集组件表面温度分布情况从而识别遮挡的方法，以及基于信号反射的离线诊断法，本公开提出的方法更好地适用于电站数量庞大的村级分布式扶贫电站阴影遮挡诊断。
结合光伏扶贫工程中村级电站数量多、分布广、容量小，人工巡检运维成本很高，且不同季节、不同时刻的太阳高度角与方位角不同，难以通过现场巡检及时消缺等特点，本文提出的基于随机森林算法的光伏组件固定物遮挡判别方法解决了在无需人为干预的条件下准确的判断阴影遮挡的方向和遮挡时长的问题，进而通过系统平台反馈给现场运维人员，使得存在遮挡故障的电站得到及时的处理，节约人力成本，最终实现光伏电站发电效率最大化。
实施例子二
本说明书实施方式提供基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断服务器，通过以下技术方案实现：
包括：
数据转换模块，被配置为：对光伏电站逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；
模型建立模块，被配置为：构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；
遮挡判断模块，被配置为：将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断。
该实施例子中模块的具体实现过程可参见实施例子一中的具体方法的过程。
实施例子三
本说明书实施方式提供基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断系统，通过以下技术方案实现：
包括：
逆变器，采集现场光伏电站数据，包括组串电流；
服务器，接收逆变器上传的采集数据并被配置为执行：
对光伏电站逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；
构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；
将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断；
展示终端，将接收服务器所推送的诊断结果。
随机森林算法使用Python语言实现，现场数据通过逆变器采集并通过DTU传输到系统平台服务器，并使用MySQL数据库集群对数据进行存储和管理。诊断结果可通过系统平台电脑端和手机端实时推送给对应的现场运维人员。
运维平台底层采用SCADA系统和软总线，平台基于MySQL数据库集群对项目数据进行存储和管理。运维平台基于微信开发了手机客户端，可以根据用户角色和权限将告警实时推送给对应的现场人员。
该实施例子中服务器的具体实现过程可参见实施例子一中的具体方法的过程。
实施例子四
本说明书实施方式提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现实施例子一中的基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法的步骤。
实施例子五
本说明书实施方式提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现实施例子一中的基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法的步骤。
可以理解的是，在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第N实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料的特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。
Claims (10)
1.基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法，其特征是，包括：
对光伏电站逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；
构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；
将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断。
2.如权利要求1所述的基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法，其特征是，电站光伏组件的瞬时发电水平在计算时：
将电站按地理位置划分为若干个组，每组电站不少于设定座，通过变权重法用运行状态良好的电站发电水平作为组内标杆；
定义电站装机容量、组内电站数量，计算组内电站的标杆发电量；
计算每个电站的实际小时发电量与标杆电量比值；
将所有比值进行归一化，得光伏组件瞬时发电水平。
3.如权利要求1所述的基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法，其特征是，太阳高度角在计算时：
基于电站所在的当地的真太阳时计算太阳时角；
基于太阳时角、电站纬度、太阳赤纬计算太阳高度角；
太阳方位角在计算时：
基于太阳高度角、太阳时角、电站纬度、太阳赤纬计算太阳方位角。
4.如权利要求1所述的基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法，其特征是，计算直流侧电流离散率时：
设定电站内组串条数，定义各组串电流，定义电站内各组串电流的平均值，计算电流离散率。
5.如权利要求1所述的基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法，其特征是，构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数：
按照信息增益分裂规则建立决策树；
建立随机森林遮挡诊断模型：
从原始训练集中随机又放回采样选出m个样本，共进行n次采样，生成n个训练集，并训练n个决策树模型；
对于每一个个决策树模型，根据信息增益选择最好的特征进行分裂，直到该节点的所有训练样例都属于同一类；
将生成的多棵决策树组成随机森林遮挡诊断模型，按照每棵树分类器投票决定最终分类结果；
利用网格搜索法对模型参数进行优化，选择最优参数组合。
6.如权利要求1所述的基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法，其特征是，根据诊断结果对遮挡物的方位进行判断，具体方法为：根据一天内的各个时刻太阳方位角与阴影方位对应关系，大致将遮挡物的方位定为5个方向，时刻与遮挡物方位的对应表如下表：
7.基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断服务器，其特征是，包括：
数据转换模块，被配置为：对光伏电站逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；
模型建立模块，被配置为：构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；
遮挡判断模块，被配置为：将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断。
8.基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断系统，其特征是，包括：
逆变器，采集现场光伏电站数据，包括组串电流；
服务器，接收逆变器上传的采集数据并被配置为执行：
对光伏电站逆变器基础遥测数据进行转换，得到与光伏组件遮挡故障相关的组串直流侧电流的离散率、太阳高度角、太阳方位角以及电站光伏组件的瞬时发电水平关键特征参数；
构建随机森林遮挡诊断模型并进行训练获得优化参数；
将待测电站的电流的离散率、电站的瞬时发电水平、太阳高度角、太阳方位角输入至优化好的随机森林遮挡诊断模型进行诊断，获得遮挡诊断结果并在遮挡诊断结果上进行遮挡方位的判断；
展示终端，将接收服务器所推送的诊断结果。
9.一种计算机设备，其特征是，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1-6任一所述的基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征是，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的基于随机森林算法的光伏电站阴影遮挡诊断方法的步骤。
Priority Applications (1)
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