CN112290885B - 一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法,涉及电网运维领域。户用光伏系统直流侧故障诊断大都基于实验条件下，对于数据的维度要求过高，一味地追求准确率，忽略了适用场景。本发明首先找出距离故障用户最近的三户正常用户，根据光伏组件的单二极管模型公式求出光生电流值，然后计算出故障用户单日内的功率损失时间序列，继而可以用最小二乘法对功率损失进行拟合，结合光伏阵列的出力特征，根据拟合结果得到故障诊断结果。本技术方案仅依托用户安装的智能电表读数及安装信息完成对一个区域内户用光伏状态的分析及故障诊断，有效的减少因光伏故障但用户无法察觉带来的损失。

Description

一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法

技术领域

本发明涉及电网运维领域，尤其涉及一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法。

背景技术

随着国家对于可再生清洁新能源的大力推广及对自然生态的重视，光发电以其无污染、可持续等特点得到了广泛的推广应用。在光伏广泛在全国铺开渐趋稳定之后，由于光伏安装位置的特殊性，如何对光伏的运行状态进行监测并对出现的故障做出分析成为了光伏良性发展的关键所在。

光伏发电在国内目前分为集中式和分布式两种形式，集中式主要以光伏电站的形式出现，而分布式则主要以户用光伏的形式出现。其中光伏电站由于其容量较大且地理位置高度集中，一般会配有集中监控系统，可一体化地完成信息交互、智能运维及调度管理等工作。户用光伏是由居民自己申报安装，将光伏组件安装在自家日照充足的地方(一般是屋顶)，并配备逆变器，将光伏组件输出的直流电逆变升压至与电网同步，同时在逆变器输出侧安装智能电表，用来记录光伏产生的电能。居民用户可将这些电能供日常的家庭用电，也可并网售卖给电网公司，从中获得收益。

户用光伏具有数量巨大、单机体量相较于光伏电站很小，但是总容量比重很高的特点。而光伏组件的安装位置为空旷无遮挡的室外环境，在无保护状态下就会有多种原因会导致光伏组件的故障，从而致使光伏发电效率的下降。由于其分布式的特性、户用的定位与运维器件的偏低投入产出比，致使其不具备光伏电站所具有的运维条件，所能依赖的诊断的依据只有智能电表记录的读数以及户用光伏在安装时在电网公司报备留下的设备信息。其中，智能电表记录的数据为光伏阵列经逆变器升压后的输出电压、输出电流、输出功率与日发电量，户用光伏用户留档的数据一般有报装容量——即光伏系统在标准测试情况下的额定功率、用户的地理位置——即用户的地址与经纬度，同时部分用户还记录有光伏组件与逆变器的厂家与型号。

目前在户用光伏系统中的故障根据位置可划分为直流侧故障、交流侧故障及逆变器故障，其中交流侧故障一般为电网的响应及调节故障，逆变器故障又可分为内部元件故障和接地故障，且一些逆变器已具有就地故障发现、数据存储及通信等功能，会在发生故障时显示相应代码，并通过推送告警的形式通知用户。

大部分户用光伏组件的连接方式均为串并联，如图1所示，好处在于在提高了输出电压的情况下，兼顾了输出的稳定性；同时每块光伏组件的接线盒内装有旁路二极管，在组件一定的阴影情况下将其从电路中切除，提高输出功率的同时也起到了保护组件的作用。直流侧的故障有组件分层、内部气泡、单元变黄、划痕及热斑等永久性的短路断路故障，也有局部阴影遮盖及积尘污染等因素造成的临时性故障，也有在组件正常使用年限中出现异常老化故障，以上这些故障都可能导致户用光伏系统光伏的输出功率、效率和可靠性下降。

当前对于户用光伏系统的故障诊断算法较少，原因在于光伏系统的出力受到多重因素的影响，而气象因素(光照强度、温度)对于每一户光伏用户来说在缺乏专业仪器的情况下，数据的采集有着较大的困难。已有的大部分算法均基于实验条件下，对于数据的维度要求过高，一味地追求准确率，忽略了适用场景。

发明内容

本发明要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法，以达到适用于真实场景的目的。为此，本发明采取以下技术方案。

一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法，包括以下步骤：

1)获取原始记录信息，包含户用光伏用户留档的数据，留档的数据包括报装容量、用户的地理位置、光伏组件与逆变器的厂家与型号，智能电表记录的光伏负荷与发电量，以及发生故障的用户信息；

2)寻找距离故障用户最近的三户正常用户；

3)计算正常用户的光生电流值；

4)计算故障用户理论输出值；

5)计算故障用户单日内的功率损失时间序列；

6)就功率损失对对应故障做拟合，并计算拟合结果；

7)根据拟合结果判断故障类型；判断两种拟合结果的误差是否均大于设定的第一阈值，若是，则进入下一步；若否，则输出拟合结果的误差结果小的作为故障类型；

8)计算不同时段发电组件数，当其变化大于设定的第二阈值时，认为其为阴影遮盖故障并输出。

本技术方案采用不同故障类型拟合功率损失的曲线的方式，在不同参数的多种组合下找到拟合误差最小的值作为结果；同时比较不同功率损失模型之间的拟合结果，选择最优者作为输出。若均不理想，则考虑阴影遮盖类故障，并通过计算输出组件数进行核验。本技术方案计算准确，且计算效率高，对于数据的维度要求低，不需要专业仪器，适用于实际的真实场景。

作为优选技术手段：在步骤3)中，通过解方程组得到任意时刻下正常用户组件的近似光生电流值I_h，方程组如式(1)所示：

式中：

C₂＝(U_m/U_OC-1)[ln(1-I_m/I_SC)]^-1

其中，U为组件的输出电压值，I_sc为短路电流值，I_m为最大功率点电流值，U_oc为开路电压值，U_m为最大功率点电压值，以上4个参数均为单块光伏组件的参数，P为智能电表记录的出力值，n为光伏系统中的组件总数。

作为优选技术手段：在步骤4)中，计算故障用户的理论输出值，所述的理论输出值为输出功率，任一时刻单位容量的正常光伏组件的输出功率的计算公式如下：

其中，P_n(i)为距离故障用户第i近的正常用户在该时刻的出力值，R_n(i)为距离故障用户第i近的正常用户的报装容量值；

则该故障用户在任一时刻i的理论输出功率如下：

P_c(i)＝λR (3)

其中，R为该故障用户的报装容量值。

作为优选技术手段：在步骤5)中，计算出故障用户单日内的功率损失时间序列P_l(i)，计算公式如(4)所示：

P_l(i)＝P_c(i)-P(i) (4)

其中，P(i)为任一时刻i该故障用户的出力值。

作为优选技术手段：在步骤6)中，针对不同故障类型进行功率损失分析；故障类型包括异常老化故障和短路断路故障；对应的计算公式为：

A)异常老化故障的功率损失公式为：

P_lost＝I²R_s (5)

其中，I为三户正常用户光生电流的平均值，R_s为因异常老化而增大的串联电阻值；

B)短路断路故障的功率损失公式为：

其中，α为功率损失系数，k为发生短路断路故障的组件数；α是k和n的因变量，通过仿真获得。

作为优选技术手段：在步骤6)中，就功率损失时间序列P_l(i)对不同故障类型做基于二乘法的拟合，拟合误差的公式为：

其中，m为时间序列的采样点数；

对于同一种故障的功率损失拟合，选择误差Δ最小的作为该种故障的拟合结果。

作为优选技术手段：在步骤7)中，通过计算决定系数R²来判断故障类型，计算公式为：

其中，f为拟合曲线的计算值；在两种故障之间，选择拟合指标更优且结果误差小于设定阈值者作为结果输出。

作为优选技术手段：在步骤8)中，判断是否为阴影遮盖导致的在光照强度不同的情况下，参与发电的组件数量发生变化，致使拟合结果产生较大偏差；

计算发电组件数的公式为：

比较c的值在弱光照和强光照时是否存在变化大于设定的第二阈值，若是，则可判定为阴影遮盖故障。

有益效果：使用本发明所述方法可在不增加外部设备的情况下，仅依托用户安装的智能电表读数及安装信息完成对一个区域内户用光伏状态的分析及故障诊断，有效的减少因光伏故障但用户无法察觉带来的损失。

附图说明

图1是通用户用光伏系统直流侧的拓扑结构示意图。

图2是本发明的流程图。

具体实施方式

以下结合说明书附图对本发明的技术方案做进一步的详细说明。

如图2所示，本发明包括以下步骤：

步骤1.原始信息获取，包含户用光伏用户留档的数据，一般有报装容量、用户的地理位置、光伏组件与逆变器的厂家与型号，以及智能电表记录的光伏负荷与发电量，还有发生故障的用户信息；

步骤2.寻找地理位置距离故障用户最近的三户正常用户，解方程组得到任意时刻下正常用户组件的近似光生电流值I_h，方程组如式(1)所示：

式中：

C₂＝(U_m/U_OC-1)[ln(1-I_m/I_SC)]^-1

其中，U为组件的输出电压值，I_sc为短路电流值，I_m为最大功率点电流值，U_oc为开路电压值，U_m为最大功率点电压值，以上4个参数均为单块光伏组件的参数，P为智能电表记录的出力值，n为光伏系统中的组件总数。

步骤3.计算故障用户的理论输出功率，任一时刻单位容量的正常光伏组件的输出功率的计算公式如下：

其中，P_n(i)为距离故障用户第i近的正常用户在该时刻的出力值，R_n(i)为距离故障用户第i近的正常用户的报装容量值。

则该故障用户在任一时刻i的理论输出功率如下：

P_c(i)＝λR (3)

其中，R为该故障用户的报装容量值。

步骤4.计算出故障用户单日内的功率损失时间序列Pli，计算公式如(4)所示：

P_l(i)＝P_c(i)-P(i) (4)

其中，P(i)为任一时刻i该故障用户的出力值。

步骤5.针对不同故障类型做功率损失分析，异常老化故障的功率损失公式为：

P_lost＝I²R_s (5)

其中，I为三户正常用户光生电流的平均值，R_s为因异常老化而增大的串联电阻值。

短路断路故障的功率损失公式为：

其中，α为功率损失系数，k为发生短路断路故障的组件数；α是k和n的因变量，可以通过仿真获得。

步骤6.就功率损失时间序列P_l(i)对不同故障类型做基于二乘法的拟合，拟合误差的公式为：

其中，m为时间序列的采样点数。

对于同一种故障的功率损失拟合，选择误差Δ最小的作为该种故障的拟合结果。

步骤7.计算决定系数R²，用来判断故障类型，计算公式为：

其中，f为拟合曲线的计算值。

在两种故障之间，选择拟合指标更优者作为结果输出；若均存在较大误差，则进入步骤8。

步骤8.考虑是由于阴影遮盖导致的在光照强度不同的情况下，参与发电的组件数量发生变化，致使拟合结果产生较大偏差。计算发电组件数的公式为：

比较c的值在弱光照和强光照时是否存在较大的变化，若存在，则可判定为阴影遮盖故障。

以上图2所示的一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法是本发明的具体实施例，已经体现出本发明实质性特点和进步，可根据实际的使用需要，在本发明的启示下，对其进行形状、结构等方面的等同修改，均在本方案的保护范围之列。

Claims (5)

1.一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法，其特征在于包括以下步骤：

1)获取原始记录信息，包含户用光伏用户留档的数据，留档的数据包括报装容量、用户的地理位置、光伏组件与逆变器的厂家与型号，智能电表记录的光伏负荷与发电量，以及发生故障的用户信息；

2)寻找距离故障用户最近的三户正常用户；

3)计算正常用户的光生电流值；

4)计算故障用户理论输出值；

5)计算故障用户单日内的功率损失时间序列；

6)就功率损失对对应故障做拟合，并计算拟合结果；

7)根据拟合结果判断故障类型；判断两种拟合结果的误差是否均大于设定的第一阈值，若是，则进入下一步；若否，则输出拟合结果的误差结果小的作为故障类型；

8)计算不同时段发电组件数，当其变化大于设定的第二阈值时，认为其为阴影遮盖故障并输出；

在步骤6)中，就功率损失时间序列P_l(i)对不同故障类型做基于二乘法的拟合，拟合误差的公式为：

其中，m为时间序列的采样点数；

对于同一种故障的功率损失拟合，选择误差Δ最小的作为该种故障的拟合结果；

在步骤7)中，通过计算决定系数R²来判断故障类型，计算公式为：

其中，f为拟合曲线的计算值；在两种故障之间，选择拟合指标更优且结果误差小于设定阈值者作为结果输出；

在步骤8)中，判断是否为阴影遮盖导致的在光照强度不同的情况下，参与发电的组件数量发生变化，致使拟合结果产生较大偏差；

计算发电组件数的公式为：

比较c的值在弱光照和强光照时是否存在变化大于设定的第二阈值，若是，则可判定为阴影遮盖故障。

2.根据权利要求1所述的一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法，其特征在于：在步骤3)中，通过解方程组得到任意时刻下正常用户组件的近似光生电流值I_h，方程组如式(1)所示：

式中：

其中，U为组件的输出电压值，I_sc为短路电流值，I_m为最大功率点电流值，U_oc为开路电压值，U_m为最大功率点电压值，I_sc、I_m、U_oc、U_m均为单块光伏组件的参数，P为智能电表记录的出力值，n为光伏系统中的组件总数。

3.根据权利要求2所述的一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法，其特征在于：在步骤4)中，计算故障用户的理论输出值，所述的理论输出值为输出功率，任一时刻单位容量的正常光伏组件的输出功率的计算公式如下：

其中，P_n(i)为距离故障用户第i近的正常用户在该时刻的出力值，R_n(i)为距离故障用户第i近的正常用户的报装容量值；

则该故障用户在任一时刻i的理论输出功率如下：

P_c(i)＝λR (3)

其中，R为该故障用户的报装容量值。

4.根据权利要求3所述的一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法，其特征在于：在步骤5)中，计算出故障用户单日内的功率损失时间序列P_l(i)，计算公式如(4)所示：

P_l(i)＝P_c(i)-P(i) (4)

其中，P(i)为任一时刻i该故障用户的出力值。

5.根据权利要求4所述的一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法，其特征在于：在步骤6)中，针对不同故障类型进行功率损失分析；故障类型包括异常老化故障和短路断路故障；对应的计算公式为：

A)异常老化故障的功率损失公式为：

P_lost＝I²R_s (5)

其中，I为三户正常用户光生电流的平均值，R_s为因异常老化而增大的串联电阻值；

B)短路断路故障的功率损失公式为：

其中，α为功率损失系数，k为发生短路断路故障的组件数；α是k和n的因变量，通过仿真获得。