CN111082749B - 光伏组串运行状态的识别方法、装置及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种光伏组串运行状态的识别方法、装置及存储介质,涉及光伏技术领域。所述方法包括:计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值;计算光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值;根据光伏组串的理论功率、理论短路电流最大值、典型年理论功率、典型年短路电流最大值建立光伏组串的标准状态参数;获取当前工作条件下光伏组串的工作状态参数;将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态。通过上述方法,使得在光伏电站的运营维护过程中,能够通过对光伏组串工作参数的对标判断,获取光伏组串的真实工作状态,提高判断光伏组串运行状态的准确度。
Description
技术领域
本申请实施例涉及光伏技术领域,特别涉及一种光伏组串运行状态的识别方法、装置及存储介质。
背景技术
在光伏场站实际运行中,光伏组串的发电性能经常出现偏低、异常等故障,需要进行检查和维护,以减少光伏场站发电量的损失。
在相关技术中,往往依赖于运维人员对光伏场站中的光伏组件进行检查,通过对光伏组串进行对比或者排名,将发电性能排名靠后或性能差异偏大的光伏组串定义为有问题的光伏组串。
由于光伏组串在安装过程中存在差异,从而导致不同光伏组串的发电性能之间的差异,依靠光伏组串之间的对比或排名容易造成误判,导致光伏组串的运行状态判断的准确性较低。
发明内容
本申请实施例提供了一种光伏组串运行状态的识别方法、装置及存储介质。可以提高判断光伏组串运行状态的准确度,所述技术方案如下:
一方面,提供了一种光伏组串运行状态的识别方法,所述方法包括:
计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,所述光伏组串是由至少两个光伏组件串联后形成的具有直流输出的电路单元;
计算所述光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值;
根据所述光伏组串的所述理论功率、所述理论短路电流最大值、所述典型年理论功率、所述典型年短路电流最大值建立所述光伏组串的标准状态参数,所述标准状态参数中包括所述光伏组串的功率阈值以及所述光伏组串的短路电流阈值;
获取当前工作条件下所述光伏组串的工作状态参数,所述工作状态参数包括所述光伏组串的工作功率以及工作电流;
将所述光伏组串的所述工作状态参数与对应的所述光伏组串的所述标准状态参数进行对比,判定所述光伏组串的运行状态。
另一方面,提供了一种光伏组串运行状态的识别装置,所述装置包括:
第一计算模块,用于计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,所述光伏组串是由至少两个光伏组件串联后形成的具有直流输出的电路单元;
第二计算模块,用于计算所述光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值;
标准建立模块,用于根据所述光伏组串的所述理论功率、所述理论短路电流最大值、所述典型年理论功率、所述典型年短路电流最大值建立所述光伏组串的标准状态参数,所述标准状态参数中包括所述光伏组串的功率阈值以及所述光伏组串的短路电流阈值;
第一获取模块,用于获取当前工作条件下所述光伏组串的工作状态参数,所述工作状态参数包括所述光伏组串的工作功率以及工作电流;
判定模块,用于将所述光伏组串的所述工作状态参数与对应的所述光伏组串的所述标准状态参数进行对比,判定所述光伏组串的运行状态。
可选的,所述标准建立模块,包括:
第一获取子模块,用于获取所述光伏组串的所述理论功率与所述典型年理论功率的最小值为所述功率阈值;
第二获取子模块,用于获取所述光伏组串的所述理论短路电流最大值与所述典型年短路电流最大值中的最小值为所述短路电流阈值。
可选的,所述装置还包括:
第二获取模块,用于以预设时间间隔获取光伏场站的瞬时辐照度,所述光伏场站是装设所述光伏组串的光伏场站;
第三获取模块,用于获取所述光伏场站的瞬时辐照度大于或等于辐照度阈值的时间段为检测时间段;
第四获取模块,用于获取所述检测时间段内的指定时间段的工作条件为当前工作条件。
可选的,所述第一获取模块,用于获取所述检测时间段内当前工作条件下的所述光伏组串的直流汇流箱或组串式逆变器的直流侧工作电流以及工作功率。
可选的,所述第一计算模块,包括:
第三获取子模块,用于响应于存在所述光伏场站对应的气象数据,根据所述气象数据获取当前工作条件下所述光伏场站的辐照度、环境温度以及风速;
第一计算子模块,用于基于当前工作条件下所述光伏场站的辐照度、环境温度以及风速,计算当前工作条件下所述光伏组串中的所述光伏组件的温度;
第二计算子模块,用于基于所述光伏组件的温度计算当前工作条件下所述光伏组件电池片的温度;
第三计算子模块,用于基于典型年中所述光伏组件在当前工作条件所对应的检测时间的辐照度和典型年中所述光伏组件在当前工作条件所对应的检测时间的温度值,计算当前工作条件所对应的所述光伏组件电池片的平均工作温度;
第四计算子模块,用于根据当前工作条件下所述光伏场站的辐照度、所述光伏组件电池片的平均工作温度以及当前工作条件下所述光伏组件电池片的温度,计算当前工作条件下所述光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值。
可选的,所述第一计算模块,包括:
第四获取子模块,用于响应于不存在所述光伏场站对应的气象数据,获取当前工作条件下,所有所述光伏组串中的最大电流值;
第五计算子模块,用于根据所述最大电流值计算当前工作条件下的所述光伏场站的辐照度;
第六计算子模块,用于根据当前工作条件下所述光伏场站的辐照度、所述光伏组件在标准工作条件下的短路电流值以及所述光伏组件在标准测试条件下的辐照度计算所述光伏场站中光伏组串的理论功率和理论短路电流的最大值。
可选的,所述第二计算模块,包括:
第五获取子模块,用于根据所述光伏场站的地理位置,获取所述光伏场站典型年的辐照度,其中采集所述光伏场站典型年的辐照度的时间间隔与在工作条件下获取所述光伏场站的辐照度的时间间隔相同;
选取子模块,用于选取当前工作条件所对应的检测时间下,所述光伏场站典型年的辐照度中的最大辐照度;
第七计算子模块,用于根据所述最大辐照度计算所述光伏场站中光伏组串的所述典型年理论功率和典型年短路电流最大值。
可选的,所述判定模块,包括:
第一确定子模块,用于响应于所述光伏组串的工作状态参数大于所述光伏组串的标准状态参数,且持续时间大于第一时间阈值,确定所述光伏组串功率虚高;
第二确定子模块,用于响应于所述光伏组串的工作状态参数中的电流值小于电流阈值,且持续时间大于第二时间阈值,确定所述光伏组串出现断路;
第三确定子模块,用于响应于所述光伏组串的工作状态参数小于加权后的所述光伏组串的标准状态参数,且持续时间大于第三时间阈值,确定所述光伏组串电流或功率偏低。
另一方面,提供了一种计算设备,所述计算机设备包括处理器和存储器;所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述方面所述的光伏组串运行状态的识别方法。
另一方面,提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有至少一条指令,所述至少一条指令用于被处理器执行以实现如上述方面所述的光伏组串运行状态的识别方法。
本申请提供的技术方案可以包括以下有益效果:
通过计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值以及光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值,以建立包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值的标准状态参数;获取所述光伏组串的工作状态参数;将光伏组串的所述工作状态参数与对应的光伏组串的所述标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态,从而在光伏电站的运营维护过程中,能够通过对光伏组串工作参数的对标判断,获取光伏组串的真实工作状态,提高判断光伏组串运行状态的准确度。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。
图1示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图;
图2示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图;
图3示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图;
图4示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图;
图5示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图;
图6示出了本申请一示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别装置的方框图;
图7是根据一示例性实施例示出的计算机设备的结构框图。
具体实施方式
这里将详细地对示例性实施例进行说明,其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时,除非另有表示,不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反,它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
应当理解的是,在本文中提及的“若干个”是指一个或者多个,“多个”是指两个或两个以上。“和/或”,描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在光伏场站的运营和维护过程中,需要对光伏组串的运行状态进行排查。本申请提供了一种光伏组串运行状态的识别方法,可以提高判断光伏组串运行状态的准确度。为了方便理解,下面对本申请实施例中涉及的名词进行解释说明。
1)光伏组串
光伏组串,简称组件串或组串,是在光伏系统中,将若干个光伏组件串联后,形成的具有一定直流输出的电路单元。
2)光伏组件
光伏组件,又称太阳能电池板,是将若干个单体电池片串连、并联连接和严密封装形成的组件,能将太阳能转化为电能,并送往蓄电池中存储起来或推动负载工作。现有的光伏组件可以分为双玻组件、常规组件以及薄膜组件等。
3)典型气象年(Typical Meteorological Year,TMY)
在本申请实施例中,将典型气象年简称为典型年,典型年是由一系列逐时的太阳辐射等气象数据组成的数据年,典型年具备以下特征:
(1)典型年的太阳辐射、空气温度与风速等气象数据发生频率分布与过去多年的长期分布相似;
(2)典型年的气象参数与过去多年的参数具有相似的日参数标准连续性;
(3)典型年的气象参数与过去多年的参数具有不同参数之间的关联相似性。
典型年可以是通过从过去多年的气象数据中计算选择出12个典型月气象数据组成的典型气象年,也可以采用不同的加权因子对不同城市与地区的典型气象年进行选择计算等等。
4)辐射照度
辐射照度,简称辐照度,定义为单位面积通过的能量。
5)当前工作条件
在本申请实施例中,当前工作条件是指需要进行运行状态识别的光伏组串在实际工作过程中,在使用本方法进行运行状态识别的时间段所对应的的气候环境,辐照度等条件,就被成为是当前工作条件。
6)理论功率与工作功率
理论功率是指,在当前工作条件下,按照理论计算所得出的光伏组串应该能够输出的功率值,而工作功率是指,在当前工作条件下,光伏组串在实际工作中实际输出的功率值。
一般而言,受到自然环境,线路损耗等等的影响,工作功率与理论功率之间会存在一定的差异,在光伏组串的正常工作时,工作功率一般小于理论功率。
7)理论短路电流与工作电流
短路电流是指电力系统在运行中,相与相之间或相与地(或中性线)之间流发生非正常连接(即短路)时过的电流。
理论短路电流可以表示光伏组串在当前工作环境下中可能产生的电流的最大值,而工作电流是指,在当前工作环境下,光伏组串在实际工作中产生的电流值。
在光伏组串正常工作时,工作电流小于理论短路电流。
8)典型年理论功率与典型年短路电流最大值
参考上述对典型年的解释说明,典型年一般有多个,在这多个典型年中,选出辐照度最大的典型年的气候数据来计算典型年的典型年理论功率与典型年短路电流最大值。
也就是说,典型年理论功率是指在典型年的工作环境中,该光伏组串所能输出的最大功率值,而典型年短路电流最大值是指在典型年的工作环境中,该光伏组串所能产生的最大电流值。
在光伏场站实际运行中,光伏组串的发电性能经常出现偏低、异常等各种故障,但运维人员通过各光伏组串电流、电压无法进行准确的判断或者分析发电性能偏低的原因,以及在面对平台大量数据的实际情况下,无法让数据来高效的指导运维,从而造成光伏场站发电量的损失。一个光伏场站的光伏组串也非常多,一般情况下,一个1MW的光伏电站大概包含165-185个光伏组串不等,对于大型的光伏场站,特别是地面电站或者多个屋顶的分布式光伏电站,光伏组件的安装场地情况经常复杂多变,比如各光伏组串的光伏组件安装方位角朝向、安装倾角、阴影遮挡情况等都不同,如果依靠人工进行逐项排查,几乎是很难完全从数据层面判断哪些光伏组串出现了发电性能是真实偏低以及故障原因发生的准确判断。
传统方法会对光伏各光伏组串进行对比或者排名,把发电性能排名靠后的光伏组串或者性能差异偏差大的光伏组串定义为有问题的光伏组串,这种方法虽然能很直接的识别处于发电性能低的光伏组串,但如前所述,各光伏组串安装信息不一致,发电性能存在差异是属于正常情况,而对于发电性能处于排名中位的光伏组串而光伏组件实际已经有受损的情况无法正确识别,往往成为容易被忽视的真正低性能光伏组串;有时候光伏现场由于通讯故障,会导致数据无法准确传递到监控平台或出现数据出现异常,如果发生数据异常偏大的情况,则会使排名末位的光伏组串产生误判,而真实情况很可能是光伏组串并未存在低性能。因此,我们应该利用光伏云监控平台所采集的大数据进行算法分析,还原各光伏组串的真实发电性能,从而准确判断光伏场站光伏组串发电性能高低的真实情况以及故障原因分析归类,给出运维建议,提升运维人员处理故障以及工作效率,降低光伏电站发电量的损失。
请参考图1,其示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图,该光伏组串运行状态的识别方法可以由服务器执行,如图1所示,该光伏组串运行状态的识别方法可以包括以下步骤:
步骤110,计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,光伏组串是由至少两个光伏组件串联后形成的具有直流输出的电路单元。
一个太阳能电池片只能产生大约0.5V的电压,远低于实际使用所需要的电压,为了满足实际应用的要求,需要把太阳能电池片连接成太阳能电池组件。一个太阳能电池组件中包含有一定数量的太阳能电池片,这些太阳能电池片之间通过串联或并联进行连接,以使得一个太阳能组件能够产生更多的电能,以满足实际应用的需求。
在光伏发电系统中,由于对光伏组件产能要求的提高,通常采用将若干个光伏组件进行串联,形成具有一定直流输出的电路单元的方法,以保证产能需求,一个光伏组串中所包含的光伏组件的数量不做限定,需要根据光伏组串的实际安装场地和环境进行设计和调整。
步骤120,计算光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值。
其中,基于典型年的解释说明,典型年的理论功率和典型年短路电流最大值的计算,是基于典型年中辐照度最大的数据为计算依据进行计算的,比如,根据过去的二十年的气象数据选出典型年,用以概括过去二十年气象数据变化特征,在对光伏组串进行典型年理论功率和典型年短路电流最大值计算时,选择典型年中辐照度最大的一个辐照度值来进行计算。
步骤130,根据光伏组串的理论功率、理论短路电流最大值、典型年理论功率、典型年短路电流最大值建立光伏组串的标准状态参数,该标准状态参数中包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值。
步骤140,获取当前工作条件下光伏组串的工作状态参数,该工作状态参数包括光伏组串的工作功率以及工作电流。
步骤150,将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态。
综上所述,本申请实施例中提供的光伏组串运行状态的识别方法,通过计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值以及光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值,以建立包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值的标准状态参数;获取光伏组串的工作状态参数;将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态,从而在光伏电站的运营维护过程中,能够通过对光伏组串工作参数的对标判断,获取光伏组串的真实工作状态,提高判断光伏组串运行状态的准确度。
在光伏场站中有气象站或者能获取到光伏场站对应的气象数据时,请参考图2,其示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图,该光伏组串运行状态的识别方法可以由服务器执行,如图2所示,该光伏组串运行状态的识别方法可以包括以下步骤:
步骤201,以预设时间间隔获取光伏场站的瞬时辐照度,光伏场站是装设光伏组串的光伏场站。
对于光伏场站的辐照度而言,可以有水平辐照度和倾斜辐照度,一般由光伏场站安装的气象站辐照仪的角度进行确定,当气象站辐照仪的安装方式为水平安装时,则检测到的辐照度为水平辐照,当气象站辐照仪的安装方式为倾斜安装时,则检测到的辐照度为倾斜辐照,辐照仪的倾斜角度一般由电站数据接入的监控平台进行采集。由于光伏组件的安装方式通常会与地面形成一定的倾斜角度,因此通常优先倾斜辐照度进行计算,在没有倾斜辐照度数据的前提下,也可采用水平辐照度进行计算。
步骤202,获取光伏场站的瞬时辐照度大于或等于辐照度阈值的时间段为检测时间段。
由于光伏组串依赖于辐照度工作,且其发电量会随着辐照度的改变而改变,当辐照度升高时,光伏组串的发电量会随之升高,当辐照度降低时,光伏组串的发电量会随之降低。因此为排除由于辐照度过低而造成的光伏组串发电量降低的情况对光伏组串运行状态的识别造成的干扰,以预设时间间隔获取光伏场站的瞬时辐照度,获取光伏场站的瞬时辐照度大于或等于辐照度阈值的时间段为检测时间段,由于不同光伏场站所处的地理位置不同,因此不同光伏场站的检测时间段也会有所不同。
可选的,辐照度阈值为300w/m2,也就是说,在对光伏组串运行状态的识别过程中,只对辐照度大于或等于300w/m2的时间段的数据进行计算。
以Hi表示光伏场站的瞬时辐照度,Hthres表示辐照度阈值,则检测时间段内的光伏场站的瞬时辐照度Hi满足:
Hi≥Hthres
步骤203,获取检测时间段内的指定时间段的工作条件为当前工作条件。
当前工作条件是指在检测时间段中某一段时间所对应的气象数据的特征值,该特征值可以是采集数据时的瞬时气象数据,也可以是该时间段内的气象数据的平均值。
对于当前工作条件所处的时间段则由采集数据的频率决定,比如,该数据采集的频率可以为1分钟采集一次数据,或者5分钟采集一次数据,或者10分钟采集一次数据,那么对应的当前工作条件为每隔1分钟的瞬时气象数据,或者,每隔5分钟的瞬时气象数据,或者每隔10分钟的瞬时气象数据。或者,对应的当前工作条件也可以是每1分钟内的气象数据的平均值,或者,每5分钟内的气象数据的平均值,或者,每10分钟内的气象数据的平均值。其中,数据采集的频率可以由测试人员根据服务器的运算能力进行设定。
本申请实施例以气象数据的特征值为采集数据时的瞬时气象数据为例对本申请进行说明。
步骤204,计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,光伏组串是由至少两个光伏组件串联后形成的具有直流输出的电路单元。
可选的,响应于存在光伏场站对应的气象数据,根据气象数据获取当前工作条件下光伏场站的辐照度、环境温度以及风速;
基于当前工作条件下光伏场站的辐照度以及风速,计算当前工作条件下光伏组串中的光伏组件的温度,计算公式为:
其中,Tm表示当前工作条件下光伏组件的温度,Hi的取值为当前工作条件对应的光伏组串的瞬时辐照度,Ws表示风速,Tamb表示当前工作条件下光伏场站的环境温度,a,b为常数,a,b的取值根据光伏组件类型以及安装方式的不同取值不同,具体取值情况可以参考表1所示内容:
表1
组件类型 | 安装方式 | a | b | ΔT |
双玻组件 | 固定倾角 | -3.47 | -0.0594 | 3 |
双玻组件 | 固定倾角 | -2.98 | -0.0471 | 1 |
常规组件 | 固定倾角 | -3.56 | -0.075 | 3 |
常规组件 | 彩钢瓦 | -2.81 | -0.0455 | 0 |
薄膜组件 | 固定倾角 | -3.58 | -0.113 | 3 |
基于光伏组件的温度计算当前工作条件下光伏组件电池片的温度,计算公式为:
其中,Tcell表示当前工作条件下光伏组件电池片的温度,Gstc表示光伏组件在标准测试条件下辐照度,取值为1000W/m2,ΔT表示温度取值参数,ΔT的取值根据光伏组件类型以及安装方式的不同取值不同,具体取值请参考表1所示的内容。
标准测试条件是指光伏领域公认的对光伏组件的测试标准(STC)的测试条件,即AM=1.5;1000W/m2;25℃,其中AM(air-mass)是指大气质量,AM=1.5就是光线通过大气的实际距离为大气垂直厚度的1.5倍,1000W/㎡是标准测试太阳电池的光线的辐照度,25℃是指在25℃的温度下工作。
基于典型年中光伏组件在当前工作条件所对应的时间下的辐照度和典型年中光伏组件在当前工作条件所对应的时间下的温度值,计算当前工作条件所对应的光伏组件电池片的平均工作温度,计算公式为:
其中,Tcell_typ_avg表示当前工作条件所对应的光伏组件电池片的平均工作温度,Htyp_i表示典型年中当前工作条件所对应的检测时间的辐照值,Tcell_typ_i表示典型年中当前工作条件所对应的检测时间的组件温度值。
根据当前工作条件下光伏场站的辐照度、光伏组件电池片的平均工作温度以及当前工作条件下光伏组件电池片的温度,计算当前工作条件下,光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,计算公式为:
其中,Pi表示当前工作条件下光伏组串的理论功率,Ii_max表示当前工作条件下光伏组串的理论短路电流,δ表示光伏组件的功率温度系数,其单位为%/℃,n为组成光伏组串的光伏组件的个数,K为经验参数,其取值受到光伏组件安装情况的影响,Pstc表示光伏组件在标准工作条件下的标称功率,Istc表示光伏组件在标准工作条件下的标称短路电流,其中,Pstc与Istc的取值可以从光伏组件的产品规格书中获取。
需要说明的是,由于光伏组串是由若干个光伏组件串联形成的,对于光伏组串中的电流而言,通过光伏组串的电流也等于通过每个光伏组件中的电流,但是光伏组串的产生的功率等于光伏组串中所有光伏组件所产生的功率的总和。在实际应用中,组成光伏组串的光伏组件的规格通常都是一致的,因此对于光伏组串的功率计算时,可以通过计算单个光伏组件的功率在乘以光伏组串中光伏组件的个数来计算。
步骤205,计算光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值。
可选的,根据光伏场站的地理位置,获取光伏场站典型年的辐照度,其中采集光伏场站典型年的辐照度的时间间隔与在工作条件下获取光伏场站的辐照度的时间间隔相同;
选取光伏场站典型年的辐照度中的最大辐照度,并根据典型年中的最大辐照度计算光伏场站中光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值。
光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值的计算公式为:
其中,Isc_tmy_max表示光伏组串的典型年理论短路电流,Ptmy_max典型年理论功率,Istc表示光伏组件在标准工作条件下的标称短路电流,Htmy_max表示光伏组串的典型年中的最大辐照度。
步骤206,根据光伏组串的理论功率、理论短路电流最大值、典型年理论功率、典型年短路电流最大值建立光伏组串的标准状态参数,标准状态参数中包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值。
可选的,获取光伏组串的理论功率与典型年理论功率的最小值为功率阈值;
获取光伏组串的理论短路电流最大值与典型年短路电流最大值中的最小值为短路电流阈值。
表现为:
Ithres=min(Ii_max,Isc_tmy_max)
Pthres=min(Pi,Ptmy_max)
其中,表示Ithres表示光伏组串的短路电流阈值,Pthres表示光伏组串的功率阈值。
步骤207,获取检测时间段内的当前工作条件下的光伏组串的工作状态参数。
可选的,获取检测时间段内当前工作条件下的光伏组串的直流汇流箱或组串式逆变器的直流侧工作电流以及工作功率。
其中,汇流箱是起到汇流和监控的装置,在使用过程中将一定数量、规格相同的光伏电池串联起来,组成一个个光伏串列,然后再将若干个光伏串列并联接入光伏汇流箱中;
逆变器是指将直流电转换为交流电的设备。
在直流汇流箱和组串式逆变器的直流侧可以对光伏组串的工作电流和工作功率进行检测,以获取整个光伏组串的工作电流和工作功率,而不需要对单个光伏组件进行检测再进行计算,以提高计算效率。
步骤208,将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态。
可选的,响应于光伏组串的工作状态参数大于光伏组串的标准状态参数,且持续时间大于第一时间阈值,确定光伏组串功率虚高;
判断逻辑为:
Ix>Ithres
Px>Pthres
其中Ix表示光伏组串的工作电流,Px表示光伏组串的工作功率,且满足:
Tdur1>T1
则表示光伏组串电流或功率虚高,由服务器自动发出相应的警告信息以给出告警。其中,Tdur1表示光伏组串电流或功率虚高的持续时间,T1表示预先设置的第一时间阈值,也就是说,短暂的光伏组串电流或功率虚高不会发出告警信息,只有当光伏组串电流或功率虚高的情况持续一段时间后才会发出告警信息,以防止由于偶然情况的发生出现对光伏组串工作状态的误判,而向运维人员给出错误指示。当确认是光伏组串电流或功率虚高的情况时,服务器会给出相应的指示以提醒运维人员进行相应的检查操作,一般为检查该光伏组串的通讯模块或线路,因为这种情况一般出现在通讯模块发生故障或线路数据发生异常的情况下。
其中,第一时间阈值的取值可以为1小时。
响应于光伏组串的工作状态参数中的电流值小于电流阈值,且持续时间大于第二时间阈值,确定光伏组串出现断路;
判断逻辑为:
Ix<I1
其中I1表示电流阈值,I1的取值可以为0.01A,且满足:
Tdur2>T2
则表示光伏组串断开,由服务器自动发出相应的警告信息以给出告警。
出现这种情况的原因可能有保险丝熔断熔断器、保险丝底座损坏、该光伏组串内存在组件连接端子脱落或熔断、该光伏组串内存在组件接线盒烧坏等情况,服务器可以基于上述可能出现的情况给予运维人员以相应的指示。
其中Tdur2表示光伏组串断开的持续时间,T2表示预先设置的第二时间阈值,第二时间阈值的取值可以为30分钟。
响应于光伏组串的工作状态参数小于加权后的光伏组串的标准状态参数,且持续时间大于第三时间阈值,确定光伏组串电流或功率偏低。
判断逻辑为:
Ix<α*Ithres
Px<β*Pthres
其中α和β表示经验参数,且满足:
Tdur3>T3
则表示光伏组串电流或功率偏低,属于低性能光伏组串,由服务器自动发出相应的警告信息以给出告警。
其中,Tdur3表示光伏组串断开的持续时间,T3表示预先设置的第三时间阈值。也就是说,短暂的光伏组串电流或功率偏低不会发出告警信息,只有当光伏组串电流或功率偏低的情况持续一段时间后才会发出告警信息,以防止由于偶然情况的发生出现对光伏组串工作状态的误判,从而给运维人员给出错误指示。当确认是光伏组串为低性能光伏组串时,服务器会向给出相应的指示以提醒运维人员检查该光伏组串,如果低性能光伏组串不存在固有的常年阴影遮挡、局部灰尘或其它污染严重的情况,则可认为是光伏组件出现衰减严重或损坏的情况发生,运维人员应针低性能光伏组串进行相关性能测试,如利用热成像仪或EL测试仪进行光伏组串健康度检测,对于低性能光伏组串进行替换,从而减少发电量的损失。
其中,第三时间阈值的取值可以为3小时。
需要说明的是,第一时间阈值、第二时间阈值以及第三时间阈值的取值可以根据实际情况进行调整,本申请并不对第一时间阈值、第二时间阈值以及第三时间阈值的取值进行具体数值的限制。
综上所述,本申请实施例中提供的光伏组串运行状态的识别方法,通过计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值以及光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值,以建立包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值的标准状态参数;获取光伏组串的工作状态参数;将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态,从而在光伏电站的运营维护过程中,能够通过对光伏组串工作参数的对标判断,获取光伏组串的真实工作状态,提高判断光伏组串运行状态的准确度。
在光伏场站中没有气象站或者无法获取到光伏场站对应的气象数据时,请参考图3,其示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图,该光伏组串运行状态的识别方法可以由服务器执行,如图3所示,该光伏组串运行状态的识别方法可以包括以下步骤:
步骤301,响应于不存在光伏场站对应的气象数据,获取当前工作条件下,所有光伏组串中的最大电流值。
步骤302,根据最大电流值计算当前工作条件下的光伏场站的辐照度。
由于无法获取到光伏场站对应的气象数据,也就无法获取到光伏场站的辐照度,因此,需要依据已有的光伏场站的运行数据来转换当前工作条件下的理论辐照度,以确定当前工作条件下的辐照度是否满足大于或等于辐照阈值的条件。
计算公式为:
其中,Hi_th表示当前工作条件下的理论辐照度,Imp_all_max表示当前工作条件下所有光伏组串中的最大电流值。
步骤303,响应于当前工作条件下的理论辐照度大于或等于辐照阈值,根据当前工作条件下光伏场站的辐照度、光伏组件在标准工作条件下的短路电流值以及光伏组件在标准测试条件下的辐照度计算光伏场站中光伏组串的理论功率和理论短路电流的最大值。
其中,当前工作条件下的理论辐照度大于或等于辐照阈值的判断逻辑为:
Hi_th≥Hthres
根据当前工作条件下光伏场站的辐照度、光伏组件在标准工作条件下的短路电流值以及光伏组件在标准测试条件下的辐照度计算光伏场站中光伏组串的理论功率和理论短路电流的最大值的计算公式为:
其中,Ii_max_th表示当前工作条件下的理论短路电流的最大值,Pi_th表示当前工作条件下的理论功率。
步骤304,计算光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值。
步骤305,根据光伏组串的理论功率、理论短路电流最大值、典型年理论功率、典型年短路电流最大值建立光伏组串的标准状态参数,标准状态参数中包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值。
可选的,获取光伏组串的理论功率与典型年理论功率的最小值为功率阈值;
获取光伏组串的理论短路电流最大值与典型年短路电流最大值中的最小值为短路电流阈值。
表现为:
Ithres=min(Ii_max_th,Isc_tmy_max)
Pthres=min(Pi_th,Ptmy_max)
步骤306,获取检测时间段内的当前工作条件下的光伏组串的工作状态参数。
步骤307,将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态。
其中上述步骤304、步骤306及步骤307的实现过程可以参考图2所示实施例中的步骤205、步骤207及步骤208的相关内容,此处不再赘述。
综上所述,本申请实施例中提供的光伏组串运行状态的识别方法,通过计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值以及光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值,以建立包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值的标准状态参数;获取光伏组串的工作状态参数;将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态,从而在光伏电站的运营维护过程中,能够通过对光伏组串工作参数的对标判断,获取光伏组串的真实工作状态,提高判断光伏组串运行状态的准确度。
请参考图4,其示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图,该光伏组串运行状态的识别方法可以由服务器执行,如图4所示,该光伏组串运行状态的识别方法可以包括以下步骤:
步骤401,确定检测时间并获取光伏组串的工作状态参数。
步骤402,输出在工作条件下的光伏组串的工作功率和工作电流。
步骤401中获取的光伏组串的工作状态参数中包含在工作条件下光伏组串的工作功率和工作电流,其中,在工作条件下光伏组串的工作功率和工作电流指示光伏组串在检测时间内的工作状态参数中的一部分。
步骤403,依据不同情况选择对应的计算方式计算光伏组串的理论功能和理论短路电流。
步骤404,获取典型年的气象数据。
获取光伏组串所在光伏场站的典型年的气象数据。
步骤405,计算光伏组串典型年的理论功率和理论短路电流。
根据典型年的气象数据计算光伏组串典型年的理论功率和理论短路电流。
步骤406,判定光伏组串的运行状态。
根据光伏组串的理论功能和理论短路电流,工作条件下的光伏组串的工作功率和工作电流以及光伏组串典型年的理论功率和理论短路电流判定光伏组串的运行状态。
步骤407,针对光伏组串的不同运行状态给出相应的运维建议。
综上所述,本申请实施例中提供的光伏组串运行状态的识别方法,通过计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值以及光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值,以建立包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值的标准状态参数;获取光伏组串的工作状态参数;将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态,从而在光伏电站的运营维护过程中,能够通过对光伏组串工作参数的对标判断,获取光伏组串的真实工作状态,提高判断光伏组串运行状态的准确度。
本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法,该光伏组串运行状态的识别方法可以由服务器执行,该服务器可以实现为云监控平台,该光伏组串运行状态的识别方法可以包括以下步骤:
一、在有气象站的光伏场站中:
步骤1,获取光伏场站的辐照度,选取辐照度大于300w/m2的时间段内的光伏组串的状态数据为工作状态数据。
步骤2,计算当前工作条件下光伏组串的理论功率Pi和理论短路电流Ii_max。
步骤3,获取该光伏场站典型年辐照度中的最大辐照度Htmy_max。
步骤4,基于最大辐照度Htmy_max计算光伏组串的典型年理论功率Ptmy_max和典型年短路电流最大值Isc_tmy_max。
步骤5,选取理论功率Pi与典型年理论功率Ptmy_max中最小的一个作为标准状态参数中的功率阈值Pthres,选取理论短路电流Ii_max与典型年短路电流最大值Isc_tmy_max中最小的一个作为标准状态参数中的短路电流阈值Ithres。
步骤6,获取当前工作条件下光伏组串的工作功率Px和工作电流Ix。
步骤7,设置第一时间阈值T1,若光伏组串的工作功率Px和工作电流Ix满足:
Ix>Ithres
Px>Pthres
且持续时间Tdur满足:
Tdur>T1
则云系统判定该光伏组串电流或功率虚高,并自动发送告警信息。
步骤8,设置电流阈值I1和第二时间阈值T2,若工作电流Ix满足:
Ix<Ithres
Tdur>T2
则云系统判定该光伏组串发生断路,并自动发送告警信息。
步骤9,设置第三时间阈值T3,若光伏组串的工作功率Px和工作电流Ix满足:
Ix<α*Ithres
Px<β*Pthres
且持续时间Tdur满足:
Tdur>T3
其中,α、β为经验系数。
则云系统判定该光伏组串为低性能光伏组串,并自动发送告警信息。
二、在没有气象站的光伏场站中:
步骤1,获取当前工作条件下光伏场站中所有光伏组串的电流值中的最大电流Imp_all_max。
步骤2,计算光伏场站的辐照度Hi_th,选取辐照度大于300w/m2的时间段内的光伏组串的状态数据为工作状态数据。
步骤3,基于光伏场站的辐照度Hi_th计算当前工作条件下光伏组串的理论功率Pi_th和理论短路电流Ii_max_th。
步骤3,获取该光伏场站典型年辐照度中的最大辐照度Htmy_max。
步骤4,基于最大辐照度Htmy_max计算光伏组串的典型年理论功率Ptmy_max和典型年短路电流最大值Isc_tmy_max。
步骤5,选取理论功率Pi_th与典型年理论功率Ptmy_max中最小的一个作为标准状态参数中的功率阈值Pthres,选取理论短路电流Ii_max_th与典型年短路电流最大值Isc_tmy_max中最小的一个作为标准状态参数中的短路电流阈值Ithres。
步骤6,获取当前工作条件下光伏组串的工作功率Px和工作电流Ix。
步骤7,设置第一时间阈值T1,若光伏组串的工作功率Px和工作电流Ix满足:
Ix>Ithres
Px>Pthres
且持续时间Tdur满足:
Tdur>T1
则云系统判定该光伏组串电流或功率虚高,并自动发送告警信息。
步骤8,设置电流阈值I1和第二时间阈值T2,若工作电流Ix满足:
Ix<Ithres
Tdur>T2
则云系统判定该光伏组串发生断路,并自动发送告警信息。
步骤9,设置第三时间阈值T3,若光伏组串的工作功率Px和工作电流Ix满足:
Ix<α*Ithres
Px<β*Pthres
且持续时间Tdur满足:
Tdur>T3
其中,α、β为经验系数。
则云系统判定该光伏组串为低性能光伏组串,并自动发送告警信息。
上述步骤的实现逻辑可以参考图5,其示出了本申请一个示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别方法的流程图,如图5所示,在光伏组串运行状态的识别过程中,有气象站场景和无气象站场景需要通过不同的方式来获取当工作条件下的理论辐照值以及光伏组论短串的理论功率和理路电流,后通过与计算得到的典型年中理论短路电流最大值和理论功率来确定标准状态参数,通过将工作状态参数与标准状态参数进行对比,来判断光伏组串的运行状态,并根据光伏组串的运行状态给出相应的建议。
综上所述,本申请实施例中提供的光伏组串运行状态的识别方法,通过计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值以及光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值,以建立包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值的标准状态参数;获取光伏组串的工作状态参数;将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态,从而在光伏电站的运营维护过程中,能够通过对光伏组串工作参数的对标判断,获取光伏组串的真实工作状态,提高判断光伏组串运行状态的准确度。
请参考图6,其示出了本申请一示例性实施例提供的光伏组串运行状态的识别装置的方框图。该装置可以通过软件的形式实现为服务器的全部或者部分,以执行图1、图2、图3、图4或图5对应实施例所示的方法的全部或部分步骤,如图6所示,该光伏组串运行状态的识别装置可以包括:
第一计算模块610,用于计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,光伏组串是由至少两个光伏组件串联后形成的具有直流输出的电路单元;
第二计算模块620,用于计算光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值;
标准建立模块630,用于根据光伏组串的理论功率、理论短路电流最大值、典型年理论功率、典型年短路电流最大值建立光伏组串的标准状态参数,标准状态参数中包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值;
第一获取模块640,用于获取当前工作条件下光伏组串的工作状态参数,工作状态参数包括光伏组串的工作功率以及工作电流;
判定模块650,用于将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态。
可选的,该标准建立模块630,包括:
第一获取子模块,用于获取光伏组串的理论功率与典型年理论功率的最小值为功率阈值;
第二获取子模块,用于获取光伏组串的理论短路电流最大值与典型年短路电流最大值中的最小值为短路电流阈值。
可选的,该装置还包括:
第二获取模块,用于以预设时间间隔获取光伏场站的瞬时辐照度,光伏场站是装设光伏组串的光伏场站;
第三获取模块,用于获取光伏场站的瞬时辐照度大于或等于辐照度阈值的时间段为检测时间段;
第四获取模块,用于获取检测时间段内的指定时间段的工作条件为当前工作条件。
可选的,该第一获取模块640,用于获取检测时间段内当前工作条件下的光伏组串的直流汇流箱或组串式逆变器的直流侧工作电流以及工作功率。
可选的,该第一计算模块610,包括:
第三获取子模块,用于响应于存在光伏场站对应的气象数据,根据气象数据获取当前工作条件下光伏场站的辐照度、环境温度以及风速;
第一计算子模块,用于基于当前工作条件下光伏场站的辐照度、环境温度以及风速,计算当前工作条件下光伏组串中的光伏组件的温度;
第二计算子模块,用于基于光伏组件的温度计算当前工作条件下光伏组件电池片的温度;
第三计算子模块,用于基于典型年中光伏组件在当前工作条件所对应的检测时间的辐照度和典型年中光伏组件在当前工作条件所对应的检测时间的温度值,计算当前工作条件所对应的光伏组件电池片的平均工作温度;
第四计算子模块,用于根据当前工作条件下光伏场站的辐照度、光伏组件电池片的平均工作温度以及当前工作条件下光伏组件电池片的温度,计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值。
可选的,该第一计算模块610,包括:
第四获取子模块,用于响应于不存在光伏场站对应的气象数据,获取当前工作条件下,所有光伏组串中的最大电流值;
第五计算子模块,用于根据最大电流值计算当前工作条件下的光伏场站的辐照度;
第六计算子模块,用于根据当前工作条件下光伏场站的辐照度、光伏组件在标准工作条件下的短路电流值以及光伏组件在标准测试条件下的辐照度计算光伏场站中光伏组串的理论功率和理论短路电流的最大值。
可选的,该第二计算模块620,包括:
第五获取子模块,用于根据光伏场站的地理位置,获取光伏场站典型年的辐照度,其中采集光伏场站典型年的辐照度的时间间隔与在工作条件下获取光伏场站的辐照度的时间间隔相同;
选取子模块,用于选取当前工作条件所对应的检测时间下,光伏场站典型年的辐照度中的最大辐照度;
第七计算子模块,用于根据最大辐照度计算光伏场站中光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值。
可选的,判定模块650,包括:
第一确定子模块,用于响应于光伏组串的工作状态参数大于光伏组串的标准状态参数,且持续时间大于第一时间阈值,确定光伏组串功率虚高;
第二确定子模块,用于响应于光伏组串的工作状态参数中的电流值小于电流阈值,且持续时间大于第二时间阈值,确定光伏组串出现断路;
第三确定子模块,用于响应于光伏组串的工作状态参数小于加权后的光伏组串的标准状态参数,且持续时间大于第三时间阈值,确定光伏组串电流或功率偏低。
综上所述,本申请实施例中提供的光伏组串运行状态的识别装置,应用于服务器中,通过计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值以及光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值,以建立包括光伏组串的功率阈值以及光伏组串的短路电流阈值的标准状态参数;获取光伏组串的工作状态参数;将光伏组串的工作状态参数与对应的光伏组串的标准状态参数进行对比,判定光伏组串的运行状态,从而在光伏电站的运营维护过程中,能够通过对光伏组串工作参数的对标判断,获取光伏组串的真实工作状态,提高判断光伏组串运行状态的准确度。
图7是根据一示例性实施例示出的计算机设备700的结构框图。该计算机设备可以实现为本申请上述方案中的服务器。所述计算机设备700包括中央处理单元(CentralProcessing Unit,CPU)701、包括随机存取存储器(Random Access Memory,RAM)702和只读存储器(Read-Only Memory,ROM)703的系统存储器704,以及连接系统存储器704和中央处理单元701的系统总线705。所述计算机设备700还包括帮助计算机内的各个器件之间传输信息的基本输入/输出系统(Input/Output系统,I/O系统)706,和用于存储操作系统713、应用程序714和其他程序模块715的大容量存储设备707。
所述基本输入/输出系统706包括有用于显示信息的显示器708和用于用户输入信息的诸如鼠标、键盘之类的输入设备709。其中所述显示器708和输入设备709都通过连接到系统总线705的输入输出控制器710连接到中央处理单元701。所述基本输入/输出系统706还可以包括输入输出控制器710以用于接收和处理来自键盘、鼠标、或电子触控笔等多个其他设备的输入。类似地,输入输出控制器710还提供输出到显示屏、打印机或其他类型的输出设备。
所述大容量存储设备707通过连接到系统总线705的大容量存储控制器(未示出)连接到中央处理单元701。所述大容量存储设备707及其相关联的计算机可读介质为计算机设备700提供非易失性存储。也就是说,所述大容量存储设备707可以包括诸如硬盘或者只读光盘(Compact Disc Read-Only Memory,CD-ROM)驱动器之类的计算机可读介质(未示出)。
不失一般性,所述计算机可读介质可以包括计算机存储介质和通信介质。计算机存储介质包括以用于存储诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据等信息的任何方法或技术实现的易失性和非易失性、可移动和不可移动介质。计算机存储介质包括RAM、ROM、可擦除可编程只读寄存器(Erasable Programmable Read Only Memory,EPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-OnlyMemory,EEPROM)、闪存或其他固态存储其技术,CD-ROM、数字多功能光盘(Digitalversatile disc,DVD)或其他光学存储、磁带盒、磁带、磁盘存储或其他磁性存储设备。当然,本领域技术人员可知所述计算机存储介质不局限于上述几种。上述的系统存储器704和大容量存储设备707可以统称为存储器。
根据本申请的各种实施例,所述计算机设备700还可以通过诸如因特网等网络连接到网络上的远程计算机运行。也即计算机设备700可以通过连接在所述系统总线705上的网络接口单元711连接到网络712,或者说,也可以使用网络接口单元711来连接到其他类型的网络或远程计算机系统(未示出)。
所述存储器还包括一个或者一个以上的程序,所述一个或者一个以上程序存储于存储器中,中央处理器701通过执行该一个或一个以上程序来实现图1、图2、图3、图4或图5所示的方法的全部或者部分步骤。
本领域技术人员可以理解,在上述一个或多个示例中,本申请实施例所描述的功能可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现。当使用软件实现时,可以将这些功能存储在计算机可读介质中或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质,其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,用于存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述光伏组串运行状态的识别方法。例如,该计算机可读存储介质可以是ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后,将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化,这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
应当理解的是,本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构,并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。
Claims (9)
1.一种光伏组串运行状态的识别方法,其特征在于,所述方法包括:
以预设时间间隔获取光伏场站的瞬时辐照度,所述光伏场站是装设光伏组串的光伏场站;
获取所述光伏场站的瞬时辐照度大于或等于辐照度阈值的时间段为检测时间段;
获取所述检测时间段内的指定时间段的工作条件为当前工作条件;
计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,所述光伏组串是由至少两个光伏组件串联后形成的具有直流输出的电路单元;
计算所述光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值;
根据所述光伏组串的所述理论功率、所述理论短路电流最大值、所述典型年理论功率、所述典型年短路电流最大值建立所述光伏组串的标准状态参数,所述标准状态参数中包括所述光伏组串的功率阈值以及所述光伏组串的短路电流阈值;
获取当前工作条件下所述光伏组串的工作状态参数,所述工作状态参数包括所述光伏组串的工作功率以及工作电流;
将所述光伏组串的所述工作状态参数与对应的所述光伏组串的所述标准状态参数进行对比,判定所述光伏组串的运行状态。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述光伏组串的所述理论功率、所述理论短路电流最大值、所述典型年理论功率、所述典型年短路电流最大值建立所述光伏组串的标准状态参数,所述标准状态参数中包括所述光伏组串的功率阈值以及所述光伏组串的短路电流阈值,包括:
获取所述光伏组串的所述理论功率与所述典型年理论功率的最小值为所述功率阈值;
获取所述光伏组串的所述理论短路电流最大值与所述典型年短路电流最大值中的最小值为所述短路电流阈值。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,包括:
响应于存在所述光伏场站对应的气象数据,根据所述气象数据获取当前工作条件下所述光伏场站的辐照度、环境温度以及风速;
基于当前工作条件下所述光伏场站的辐照度、环境温度以及风速,计算当前工作条件下所述光伏组串中的所述光伏组件的温度;
基于所述光伏组件的温度计算当前工作条件下所述光伏组件电池片的温度;
基于典型年中所述光伏组件在当前工作条件所对应的检测时间的辐照度和典型年中所述光伏组件在当前工作条件所对应的检测时间的温度值,计算当前工作条件所对应的所述光伏组件电池片的平均工作温度;
根据当前工作条件下所述光伏场站的辐照度、所述光伏组件电池片的平均工作温度以及当前工作条件下所述光伏组件电池片的温度,计算当前工作条件下所述光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,包括:
响应于不存在所述光伏场站对应的气象数据,获取当前工作条件下,所有所述光伏组串中的最大电流值;
根据所述最大电流值计算当前工作条件下的所述光伏场站的辐照度;
根据当前工作条件下所述光伏场站的辐照度、所述光伏组件在标准工作条件下的短路电流值以及所述光伏组件在标准测试条件下的辐照度计算所述光伏场站中光伏组串的理论功率和理论短路电流的最大值。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算所述光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值,包括:
根据所述光伏场站的地理位置,获取所述光伏场站典型年的辐照度,其中采集所述光伏场站典型年的辐照度的时间间隔与在工作条件下获取所述光伏场站的辐照度的时间间隔相同;
选取当前工作条件所对应的检测时间下,所述光伏场站典型年的辐照度中的最大辐照度;
根据所述最大辐照度计算所述光伏场站中光伏组串的所述典型年理论功率和典型年短路电流最大值。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述光伏组串的工作状态参数与对应的所述光伏组串的标准状态参数进行对比,判定所述光伏组串的运行状态,包括:
响应于所述光伏组串的工作状态参数大于所述光伏组串的标准状态参数,且持续时间大于第一时间阈值,确定所述光伏组串功率虚高;
响应于所述光伏组串的工作状态参数中的电流值小于电流阈值,且持续时间大于第二时间阈值,确定所述光伏组串出现断路;
响应于所述光伏组串的工作状态参数小于加权后的所述光伏组串的标准状态参数,且持续时间大于第三时间阈值,确定所述光伏组串电流或功率偏低。
7.一种光伏组串运行状态的识别装置,其特征在于,所述装置包括:
第二获取模块,用于以预设时间间隔获取光伏场站的瞬时辐照度,所述光伏场站是装设光伏组串的光伏场站;
第三获取模块,用于获取所述光伏场站的瞬时辐照度大于或等于辐照度阈值的时间段为检测时间段;
第四获取模块,用于获取所述检测时间段内的指定时间段的工作条件为当前工作条件;
第一计算模块,用于计算当前工作条件下光伏组串的理论功率和理论短路电流最大值,所述光伏组串是由至少两个光伏组件串联后形成的具有直流输出的电路单元;
第二计算模块,用于计算所述光伏组串的典型年理论功率和典型年短路电流最大值;
标准建立模块,用于根据所述光伏组串的所述理论功率、所述理论短路电流最大值、所述典型年理论功率、所述典型年短路电流最大值建立所述光伏组串的标准状态参数,所述标准状态参数中包括所述光伏组串的功率阈值以及所述光伏组串的短路电流阈值;
第一获取模块,用于获取当前工作条件下所述光伏组串的工作状态参数,所述工作状态参数包括所述光伏组串的工作功率以及工作电流;
判定模块,用于将所述光伏组串的所述工作状态参数与对应的所述光伏组串的所述标准状态参数进行对比,判定所述光伏组串的运行状态。
8.一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括处理器和存储器;所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述的光伏组串运行状态的识别方法。
9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集,所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如权利要求1至6任一所述的光伏组串运行状态的识别方法。
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---|---|---|---|---|
CN113949343A (zh) * | 2021-08-31 | 2022-01-18 | 隆基光伏科技(上海)有限公司 | 光伏发电设备的检测方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113992151A (zh) * | 2021-09-24 | 2022-01-28 | 上海远景科创智能科技有限公司 | 光伏阵列工作状态的确定方法、装置、设备及存储介质 |
CN114580062B (zh) * | 2022-03-08 | 2022-12-13 | 中国华电科工集团有限公司 | 一种基于大数据的大型光伏电站工程施工建设质量分析云系统 |
CN116596162B (zh) * | 2023-07-05 | 2023-10-20 | 浙江正泰新能源开发有限公司 | 一种光伏发电量测算方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101378236A (zh) * | 2007-08-31 | 2009-03-04 | 比亚迪股份有限公司 | 一种太阳能电池系统的保护装置和保护方法 |
CN101950980A (zh) * | 2010-09-13 | 2011-01-19 | 江西省电力科学研究院 | 用于分布式光伏电源并网调控的储能装置容量配置方法 |
CN105141253A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-12-09 | 国家电网公司 | 基于光伏出力曲线斜率的光伏窃电识别方法 |
CN106100578A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-11-09 | 佛山科学技术学院 | 一种适用于光伏并网系统的故障检测方法及其系统 |
Family Cites Families (28)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4528503A (en) * | 1981-03-19 | 1985-07-09 | The United States Of America As Represented By The Department Of Energy | Method and apparatus for I-V data acquisition from solar cells |
US5747967A (en) * | 1996-02-22 | 1998-05-05 | Midwest Research Institute | Apparatus and method for maximizing power delivered by a photovoltaic array |
US8101848B2 (en) * | 2005-10-18 | 2012-01-24 | GM Global Technology Operations LLC | Solar photovoltaic output for cloudy conditions with a solar tracking system |
US7479774B2 (en) * | 2006-04-07 | 2009-01-20 | Yuan Ze University | High-performance solar photovoltaic (PV) energy conversion system |
US20090217965A1 (en) * | 2006-04-21 | 2009-09-03 | Dougal Roger A | Apparatus and method for enhanced solar power generation and maximum power point tracking |
KR100909978B1 (ko) * | 2007-07-05 | 2009-07-29 | 한국전기연구원 | 태양광발전시스템의 출력 보정 및 성능 검증 장치 및 그 방법 |
CA2742805A1 (en) * | 2008-11-11 | 2010-05-20 | Pv Powered, Inc. | System and method of determining maximum power point tracking for a solar power inverter |
US8922061B2 (en) * | 2010-03-22 | 2014-12-30 | Tigo Energy, Inc. | Systems and methods for detecting and correcting a suboptimal operation of one or more inverters in a multi-inverter system |
US9660576B2 (en) * | 2010-05-04 | 2017-05-23 | Solmetric Corporation | Predicting production of photovoltaic systems |
KR101118548B1 (ko) * | 2010-06-15 | 2012-02-24 | 연세대학교 산학협력단 | 태양광 발전 시스템의 출력 저하 진단 장치 및 출력 저하 진단 방법 |
JP5732873B2 (ja) | 2011-01-31 | 2015-06-10 | 株式会社日立製作所 | 太陽電池の特性演算方法及び太陽光発電システム |
US10181541B2 (en) * | 2011-11-20 | 2019-01-15 | Tesla, Inc. | Smart photovoltaic cells and modules |
CN102545707B (zh) * | 2012-01-11 | 2016-04-20 | 云南电力试验研究院(集团)有限公司电力研究院 | 以发电单元为基本预测单元的发电功率预测方法及系统 |
CN102566435B (zh) * | 2012-02-17 | 2013-10-02 | 冶金自动化研究设计院 | 一种光伏电站的性能预报及故障报警方法 |
KR101223898B1 (ko) * | 2012-04-09 | 2013-01-21 | 삼성물산 주식회사 | 태양광 발전모듈의 고장 진단 및 예지 방법 |
ES2747835T3 (es) * | 2012-05-30 | 2020-03-11 | Neo Virtus Eng Inc | Método y aparato de predicción de radiación solar y de producción de energía solar usando formación de imagen de irradiancia sintética |
JP6209412B2 (ja) * | 2013-09-27 | 2017-10-04 | 株式会社日立製作所 | 太陽光発電システムの故障診断システム及び故障診断方法 |
ES2535059B1 (es) * | 2013-10-31 | 2016-02-09 | Control Techniques Iberia S.A. | Método y sistema para controlar un suministro de potencia eléctrica a una carga |
KR102436945B1 (ko) * | 2014-05-27 | 2022-08-25 | 선파워 코포레이션 | 광기전 시스템 보호 |
CN104601108B (zh) * | 2015-02-10 | 2017-02-01 | 河海大学常州校区 | 一种小型光伏电站的故障诊断方法 |
JP2017063591A (ja) | 2015-04-30 | 2017-03-30 | 株式会社別川製作所 | 太陽光発電システム、太陽光発電ユニットの診断方法および診断プログラム |
JP6479645B2 (ja) * | 2015-12-15 | 2019-03-06 | 株式会社日立製作所 | 太陽光発電システムの診断システム及び診断方法 |
KR101813672B1 (ko) * | 2017-06-12 | 2017-12-29 | 박규식 | 태양 전지 모듈의 열화 진단 장치 |
KR20190037657A (ko) * | 2017-09-29 | 2019-04-08 | 전자부품연구원 | 태양전지모듈 열화특성 측정장치 및 이를 이용한 열화특성 측정방법 |
CN107832869A (zh) * | 2017-10-18 | 2018-03-23 | 国网上海市电力公司 | 一种风力发电与光伏发电的发电功率预测方法 |
CN109117865A (zh) * | 2018-07-13 | 2019-01-01 | 福州大学 | 一种基于主成分分析实现光伏阵列工作状态分析与故障诊断方法 |
CN109271736B (zh) * | 2018-10-12 | 2023-02-03 | 阳光电源股份有限公司 | 光伏组件的故障类型判定方法及装置 |
CN110209047B (zh) * | 2019-05-13 | 2020-11-10 | 西安交通大学 | 一种基于残差网络的光伏电站遮挡物定位方法 |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101378236A (zh) * | 2007-08-31 | 2009-03-04 | 比亚迪股份有限公司 | 一种太阳能电池系统的保护装置和保护方法 |
CN101950980A (zh) * | 2010-09-13 | 2011-01-19 | 江西省电力科学研究院 | 用于分布式光伏电源并网调控的储能装置容量配置方法 |
CN105141253A (zh) * | 2015-08-17 | 2015-12-09 | 国家电网公司 | 基于光伏出力曲线斜率的光伏窃电识别方法 |
CN106100578A (zh) * | 2016-05-30 | 2016-11-09 | 佛山科学技术学院 | 一种适用于光伏并网系统的故障检测方法及其系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
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PB01 | Publication | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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