CN113054906A - 光伏电站的故障确定方法、装置、处理器与光伏系统 - Google Patents

光伏电站的故障确定方法、装置、处理器与光伏系统 Download PDF

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CN113054906A CN202110322549.2A CN202110322549A CN113054906A CN 113054906 A CN113054906 A CN 113054906A CN 202110322549 A CN202110322549 A CN 202110322549A CN 113054906 A CN113054906 A CN 113054906A
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Abstract

本申请提供了一种光伏电站的故障确定方法、装置、处理器与光伏系统,该光伏电站包括光伏组串以及预定设备,预定设备与光伏组串直接电连接,该故障确定方法包括:获取预定设备在预定时间段内的预定数据,预定数据包括直流功率以及内部温度;获取初始时刻预定设备的电压数据,初始时刻为预定时间段的起始时刻;根据预定数据和电压数据,确定光伏电站是否出现故障。该故障确定方法中,根据获取的预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,确定光伏电站是否出现故障,这样可以较为准确地确定光伏电站是否出现了故障,从而解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。

Description

光伏电站的故障确定方法、装置、处理器与光伏系统
技术领域
本申请涉及光伏电站领域,具体而言,涉及一种光伏电站的故障确定方法、装置、计算机可读存储介质、处理器与光伏系统。
背景技术
光伏电站系统由组件、逆变器、汇流箱、支架等多个部件组成,其中一个环节出现问题,都会影响电站运行,轻则影响发电量,重则使得电站无法运行,甚至造成重大生命财产损失。据统计,组件、逆变器、汇流箱等直流侧设备故障占比高达90.18%;电缆、箱变、土建、升压站等交流侧设备故障占比达9.82%。光伏电站直流侧设备故障占比巨大的原因是因为光伏厂区中各组串之间因地理环境与施工建设等因素造成朝向、倾角、积尘、遮挡等特征的差异性,并且直流侧众多设备因质量差异,很难在运行过程中保持电气特性的一致性。由此可见,直流侧设备故障的诊断与定位对于日常运维工作效率的提升以及电站投资收益的增加具有十分重要的意义。
目前逆变器或汇流箱多具备故障告警功能,通过遥信信号变位上传告知运维人员,然后由运维人员现场查看组串周围环境,借助I-V扫描仪、红外热像仪、万用表和钳流表等测试工具确定是否发生故障,发生故障的情况下对故障位置进行诊断。因此,如何较为准确地确定光伏电站是否发生故障,以及故障之后如何简单高效地定位故障位置,是现有技术中亟需解决的问题。
在背景技术部分中公开的以上信息只是用来加强对本文所描述技术的背景技术的理解,因此,背景技术中可能包含某些信息,这些信息对于本领域技术人员来说并未形成在本国已知的现有技术。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种光伏电站的故障确定方法、装置、计算机可读存储介质、处理器与光伏系统,以解决现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
根据本发明实施例的一个方面,提供了一种光伏电站的故障确定方法,所述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,所述预定设备与所述光伏组串直接电连接,所述方法包括:获取所述预定设备在预定时间段内的预定数据,所述预定数据包括直流功率以及内部温度;获取初始时刻所述预定设备的电压数据,所述初始时刻为所述预定时间段的起始时刻;根据所述预定数据和所述电压数据,确定所述光伏电站是否出现故障。
可选地,获取所述预定设备在预定时间段内的预定数据,包括:在所述预定时间段内,获取所述预定设备每隔预定间隔的多个初始数据,所述初始数据包括初始直流功率以及初始内部温度;对多个所述初始数据进行预定处理,以得到所述直流功率与所述内部温度,所述直流功率位于第一预定范围内,所述内部温度位于第二预定范围内,所述预定处理至少包括求平均处理。
可选地,在所述预定设备为逆变器的情况下,获取初始时刻所述预定设备的电压数据,包括:根据多个所述初始直流功率,确定所述预定时间段内所述逆变器的功率曲线;根据所述逆变器的功率曲线,确定所述初始时刻的所述逆变器的最大功率点电压。
可选地,在所述预定设备为汇流箱的情况下,获取初始时刻所述预定设备的电压数据,包括:根据多个所述初始直流功率,确定所述预定时间段内所述汇流箱的功率曲线;根据所述汇流箱的功率曲线,确定所述初始时刻的所述汇流箱的直流母线电压。
可选地,所述预定设备有多个的情况下,对多个所述初始数据进行预定处理,以得到所述直流功率与所述内部温度,包括:对多个所述初始数据进行特征缩放处理,得到多个中间数据;对多个所述中间数据进行所述求平均处理,得到多个所述直流功率与多个所述内部温度,所述直流功率与所述预定设备一一对应,所述内部温度与所述预定设备一一对应。
可选地,在获取所述预定设备每隔预定间隔的多个初始数据之后,在对多个所述初始数据进行预定处理之前,所述方法还包括:确定所述初始数据中是否存在异常初始数据,其中,所述异常初始数据包括空值和/或偏离值,所述空值为所述预定时间段内某一时刻对应的无数据的值,所述偏离值为离散程度的绝对值大于对应的预定值的值;在确定所述初始数据中存在所述异常初始数据的情况下,对所述异常初始数据进行数据修正,得到修正后的所述初始数据,修正后的所述初始数据不存在所述异常初始数据,对多个所述初始数据进行特征缩放处理,得到多个中间数据,包括:对修正后的多个所述初始数据进行特征缩放,得到多个所述中间数据。
可选地,对修正后的多个所述初始数据进行特征缩放,得到多个所述中间数据,包括:获取所有的所述预定设备在所述预定时间段内的多个实际接入直流功率,所述实际接入直流功率为所述光伏组串的额定峰值功率与所述光伏组串的数量的乘积;根据多个所述实际接入直流功率,确定直流功率最大值,所述直流功率最大值为多个所述实际接入直流功率中的最大值;计算所述直流功率最大值分别与多个所述实际接入直流功率的比值,得到多个功率比;根据修正后的所述初始数据以及对应的所述功率比,确定对应的所述中间数据,所述中间数据为所述功率比与修正后的所述初始数据的乘积。
可选地,在确定所述初始数据中存在所述异常初始数据的情况下,对所述异常初始数据进行数据修正,以得到修正后的所述初始数据,包括:获取与所述异常初始数据相邻的两个所述初始数据的平均值,所述平均值为修正后的所述初始数据。
可选地,所述初始数据还包括所述光伏组串的电流,所述异常初始数据还包括死值,所述死值为相邻的多个数据相同的值,在确定所述初始数据中存在所述异常初始数据的情况下,所述方法还包括:获取所述初始数据中所述空值、所述偏离值以及所述死值的总数;根据所述总数,发送对应的告警信息。
可选地,所述预定设备有多个的情况下,根据所述预定数据和所述电压数据,确定所述光伏电站是否出现故障,包括:获取多个所述预定设备的偏差阈值,所述偏差阈值包括所述直流功率的偏差阈值、所述内部温度的偏差阈值以及所述电压数据的偏差阈值;分别确定多个所述直流功率、多个所述内部温度以及多个所述电压数据的中位数,所述直流功率与所述预定设备一一对应,所述内部温度与所述预定设备一一对应,所述电压数据与所述预定设备一一对应;将各所述偏差阈值与对应的所述中位数相乘,得到多个基准值;将所述直流功率、所述内部温度以及所述电压数据分别与对应的所述基准值进行对比,以确定所述光伏电站是否出现故障,在所述直流功率、所述内部温度或者所述电压数据小于对应的所述基准值的情况下,确定所述光伏电站出现故障。
可选地,在确定所述光伏电站出现故障的情况下,所述方法还包括:根据所述基准值、所述预定数据以及所述电压数据,确定包括第一指标、第二指标以及第三指标的卡诺图,其中,在所述电压数据大于对应的所述基准值的情况下,确定所述第一指标显示第一数值,在所述电压数据小于对应的所述基准值的情况下,确定所述第一指标显示第二数值,在所述直流功率大于对应的所述基准值的情况下,确定所述第二指标显示所述第一数值,在所述直流功率小于对应的所述基准值的情况下,确定所述第二指标显示所述第二数值;在所述内部温度大于对应的所述基准值的情况下,确定所述第三指标显示所述第一数值,在所述内部温度小于对应的所述基准值的情况下,确定所述第三指标显示所述第二数值;根据所述卡诺图,确定所述光伏电站的故障原因。
根据本发明实施例的另一方面,还提供了一种光伏电站的故障确定装置,所述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,所述预定设备与所述光伏组串直接电连接,所述装置包括:第一获取单元,用于获取所述预定设备在预定时间段内的预定数据,所述预定数据包括直流功率以及内部温度;第二获取单元,用于获取初始时刻所述预定设备的电压数据,所述初始时刻为所述预定时间段的起始时刻;第一确定单元,用于根据所述预定数据和所述电压数据,确定所述光伏电站是否出现故障。
根据本发明实施例的又一个方面,还提供了一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行任意一种所述的方法。
根据本发明实施例的一个方面,还提供了一种光伏系统,包括:光伏电站和光伏电站的故障确定装置,其中,所述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,所述预定设备与所述光伏组串直接电连接;所述光伏电站的故障确定装置,用于执行任意一种所述的确定方法。
在本发明实施例中,所述光伏电站的故障确定方法中,所述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,所述预定设备与所述光伏组串直接电连接,所述方法包括:首先获取所述预定设备在预定时间段内的预定数据,所述预定数据包括直流功率以及内部温度;然后获取初始时刻所述预定设备的电压数据,所述初始时刻为所述预定时间段的起始时刻;最后根据所述预定数据和所述电压数据,确定所述光伏电站是否出现故障。该故障确定方法中,通过光伏电站自带的测试设备获取预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,并根据获取的预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,确定光伏电站是否出现故障,这样可以较为准确地确定所述光伏电站是否出现了故障,较好地解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。同时,与现有技术相比,所述方法无需额外的测试设备,也不会影响光伏电站的正常运行,保证了对光伏电站是否发生故障的确定过程较为简单。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解,本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请,并不构成对本申请的不当限定。在附图中:
图1示出了根据本申请的一种实施例的光伏电站的故障确定方法的流程图;
图2示出了根据本申请的一种具体的实施例的确定初始数据中是否存在异常初始数据的流程图;
图3示出了根据本申请的一种具体的实施例的对修正后的多个初始数据进行特征缩放,得到多个中间数据的流程图;
图4示出了根据本申请的一种具体的实施例的根据预定数据和电压数据,确定光伏电站是否出现故障的流程图;
图5示出了根据本申请的一种实施例的光伏电站的故障确定方法的卡诺图;
图6示出了根据本申请的另一种实施例的光伏电站的故障确定方法的流程图;
图7示出了根据本申请的一种实施例的光伏电站的故障确定方法的示意图。
具体实施方式
需要说明的是,在不冲突的情况下,本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本申请保护的范围。
需要说明的是,本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本申请的实施例。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
应该理解的是,当元件(诸如层、膜、区域、或衬底)描述为在另一元件“上”时,该元件可直接在该另一元件上,或者也可存在中间元件。而且,在说明书以及权利要求书中,当描述有元件“连接”至另一元件时,该元件可“直接连接”至该另一元件,或者通过第三元件“连接”至该另一元件。
正如背景技术中所说的,现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低,为了解决上述问题,本申请的一种典型的实施方式中,提供了一种光伏电站的故障确定方法、装置、计算机可读存储介质、处理器与光伏系统。
根据本申请的实施例,提供了一种光伏电站的故障确定方法。
图1是根据本申请实施例的光伏电站的故障确定方法的流程图。如图1所示,上述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,上述预定设备与上述光伏组串直接电连接,上述方法包括以下步骤:
步骤S101,获取上述预定设备在预定时间段内的预定数据,上述预定数据包括直流功率以及内部温度;
步骤S102,获取初始时刻上述预定设备的电压数据,上述初始时刻为上述预定时间段的起始时刻;
步骤S103,根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障。
上述光伏电站的故障确定方法中,上述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,上述预定设备与上述光伏组串直接电连接,上述方法包括:首先获取上述预定设备在预定时间段内的预定数据,上述预定数据包括直流功率以及内部温度;然后获取初始时刻上述预定设备的电压数据,上述初始时刻为上述预定时间段的起始时刻;最后根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障。该故障确定方法中,通过光伏电站自带的测试设备获取预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,并根据获取的预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,确定光伏电站是否出现故障,这样可以较为准确地确定上述光伏电站是否出现了故障,较好地解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。同时,与现有技术相比,上述方法无需额外的测试设备,也不会影响光伏电站的正常运行,保证了对光伏电站是否发生故障的确定过程较为简单。
在实际应用过程中,上述预定设备可以为逆变器和/或汇流箱,上述光伏电站的直流侧设备主要有光伏组串、汇流箱和逆变器,逆变器分为组串式逆变器和集中式逆变器,上述光伏组串可以并联接入组串式逆变器,上述光伏组串也可以并联接入直流汇流箱后再接入集中式逆变器。
需要说明的是,在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行,并且,虽然在流程图中示出了逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
本申请的一种实施例中,获取上述预定设备在预定时间段内的预定数据,包括:在上述预定时间段内,获取上述预定设备每隔预定间隔的多个初始数据,上述初始数据包括初始直流功率以及初始内部温度;对多个上述初始数据进行预定处理,以得到上述直流功率与上述内部温度,上述直流功率位于第一预定范围内,上述内部温度位于第二预定范围内,上述预定处理至少包括求平均处理。在该实施例中,对初始数据进行预定处理,使其处于相应的范围内,进一步地方便了对光伏电站的故障确定,进一步地保证了较为简单地确定光伏电站是否发生故障。
在实际的应用过程中,上述预定间隔可以为5min,但不限于5min,也可以为其他任何合适的间隔;上述多个初始数据,可以为获取预定设备诊断日之前1天内的数据量,当然,也可以为其他日期的其他时间段内的数据量。
本申请的另一种实施例中,在上述预定设备为逆变器的情况下,获取初始时刻上述预定设备的电压数据,包括:根据多个上述初始直流功率,确定上述预定时间段内上述逆变器的功率曲线;根据上述逆变器的功率曲线,确定上述初始时刻的上述逆变器的最大功率点电压。在该实施例中,根据逆变器的功率曲线确定逆变器的最大功率点电压,该最大功率点电压近似于上述逆变器的开路电压,可以较为准确地反映出与上述逆变器直接相连的光伏组串内部是否发生损坏,以及损坏情况,这样进一步地保证了光伏电站是否发生故障的确定结果较为准确,进一步地避免了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
本申请的又一种实施例中,在上述预定设备为汇流箱的情况下,获取初始时刻上述预定设备的电压数据,包括:根据多个上述初始直流功率,确定上述预定时间段内上述汇流箱的功率曲线;根据上述汇流箱的功率曲线,确定上述初始时刻的上述汇流箱的直流母线电压。在该实施例中,根据汇流箱的功率曲线确定汇流箱的直流母线电压,该直流母线电压近似于上述汇流箱的开路电压,可以较为准确地反映出与上述汇流箱直接相连的光伏组串内部是否发生损害,以及损坏情况,这样进一步地保证了光伏电站是否发生故障的确定结果较为准确,进一步地避免了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
本申请的再一种实施例中,上述预定设备有多个的情况下,多个上述预定设备的装机功率可能不同,测得的上述初始数据差异也较大,这种情况下,为了进一步地保证较为简单地确定不同装机功率的预定设备是否发生故障,本申请的实施例中,对多个上述初始数据进行预定处理,以得到上述直流功率与上述内部温度,包括:对多个上述初始数据进行特征缩放处理,得到多个中间数据;对多个上述中间数据进行上述求平均处理,得到多个上述直流功率与多个上述内部温度,上述直流功率与上述预定设备一一对应,上述内部温度与上述预定设备一一对应。在该实施例中,对初始数据进行特征缩放处理,可以将不同装机功率的多个预定设备的处于不同范围内的直流功率的值统一到同一范围中,将不同装机功率的多个预定设备的处于不同范围内的内部温度的值统一到同一个范围中,进一步地保证了对光伏电站是否发生故障的确定过程较为简单;对多个中间数据进行求平均处理,这样可以进一步地弱化异常数据对确定结果的影响,从而进一步地保证了较为准确地确定上述光伏电站是否出现了故障。
在实际的应用过程中,上述预定设备还可以有一个,在上述预定设备只有一个的情况下,无需对对上述初始数据进行上述特征缩放处理。在上述预定设备有多个的情况下,需要对多个初始数据进行特征缩放处理,特征缩放可以用来统一上述预定设备中的自变项或特征范围,通过特征缩放可以将上述预定设备的多个初始数据量化到统一区间中,这样进一步地保证了较为简单地对不同装机功率的预定设备是否出现故障进行确认。上述特征缩放包括均值归一化、最大最小值归一化、标准化/Z值归一化和最大绝对值归一化,当然,上述特征缩放还可以为现有技术中任意的特征缩放方法,本领域技术人员可以通过实际情况进行选择特征缩放的方法。
一种具体的实施例中,对初始数据进行求平均处理,可以为求其平均值、中位数和众数等,当然求其平均值,也可以求其算术平均值、几何平均值、均方根平均值和加权平均值等,这里不再一一赘述。
本申请的一种具体的实施例中,对多个中间数据进行求平均值处理,得到多个直流功率与多个内部温度,对于直流功率,该指标与发电量正相关,可反映出预定设备的发电情况是否出现故障;对于内部温度,该指标与预定设备的直流功率正相关,能够反映出预定设备的散热情况是否出现故障。
本申请的一种实施例中,在获取上述预定设备每隔预定间隔的多个初始数据之后,在对多个上述初始数据进行预定处理之前,上述方法还包括:确定上述初始数据中是否存在异常初始数据,其中,上述异常初始数据包括空值和/或偏离值,上述空值为上述预定时间段内某一时刻对应的无数据的值,上述偏离值为离散程度的绝对值大于对应的预定值的值;在确定上述初始数据中存在上述异常初始数据的情况下,对上述异常初始数据进行数据修正,得到修正后的上述初始数据,修正后的上述初始数据不存在上述异常初始数据,对多个上述初始数据进行特征缩放处理,得到多个中间数据,包括:对修正后的多个上述初始数据进行特征缩放,得到多个上述中间数据。在该实施例中,在确定上述初始数据中存在异常数据的情况下,对异常数据进行修正,可以进一步地减小异常数据对故障确定结果的影响,这样可以进一步地避免现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
本申请的一种具体的实施例中,如图2所示,确定上述初始数据中是否存在异常初始数据的流程如下:首先遍历云平台中所获取的数据,当组串式逆变器或集中式逆变器中所获取的电压、直流功率或内部温度的数据中在某时刻点出现无数据现象,则标记该时刻点为空值;当组串式逆变器或集中式逆变器中所获取的电流、电压、直流功率或内部温度的数据中某时刻点的数据的离散程度的绝对值大于对应的预定值的值,则标记该时刻点位偏离值。
在实际的应用过程中,上述离散程度可以为多个初始直流功率或者多个初始内部温度的方差、标准差或者平均差等,上述确定偏离值的方法还可以取任何的能够表征数据离散程度的方法,本领域技术人员可以根据实际情况进行选择,这里不再一一赘述。
本申请的一种具体的实施例中,为了保证确定的偏离值较为准确,进而进一步地保证修正后的上述初始数据较为准确,可以采用箱型图筛选偏离值,通过数据中的五个统计量:最小值、下四分位数、中位数、上四分位数与最大值,对组串式逆变器或者集中式逆变器中所获取的电流、电压、直流功率或内部温度的数据各时刻点进行判断,标记出偏离值。
本申请的又一种实施例中,如图3所示,对修正后的多个上述初始数据进行特征缩放,得到多个上述中间数据,包括以下步骤:
步骤S201,获取所有的上述预定设备在上述预定时间段内的多个实际接入直流功率,上述实际接入直流功率为上述光伏组串的额定峰值功率与上述光伏组串的数量的乘积;
步骤S202,根据多个上述实际接入直流功率,确定直流功率最大值,上述直流功率最大值为多个上述实际接入直流功率中的最大值;
步骤203,计算上述直流功率最大值分别与多个上述实际接入直流功率的比值,得到多个功率比;
步骤204,根据修正后的上述初始数据以及对应的上述功率比,确定对应的上述中间数据,上述中间数据为上述功率比与修正后的上述初始数据的乘积。
在该实施例中,对修正后的多个初始数据进行特征缩放,通过特征缩放可以将不同特征的值量化到同一范围内,这样可以进一步地简化确定光伏电站是否发生故障的过程。
本申请的一种具体的实施例中,首先获取所有的上述预定设备的在上述预定时间段内的多个实际接入直流功率Wi,然后确定多个实际接入直流功率Wi中的最大值,得到直流功率最大值Wm,将上述直流功率最大值Wm与不同时刻的多个上述实际接入直流功率Wi分别相除,以得到功率比(Wm/Wi);根据上述功率比(Wm/Wi)与修正后的初始直流功率Pij的乘积确定对应的直流功率的中间数据(Wm/Wi)*Pi;根据上述功率比(Wm/Wi)与修正后的初始内部温度Ti的乘积确定对应的直流功率的中间数据(Wm/Wi)*Ti
本申请的另一种实施例中,在确定上述初始数据中存在上述异常初始数据的情况下,对上述异常初始数据进行数据修正,以得到修正后的上述初始数据,包括:获取与上述异常初始数据相邻的两个上述初始数据的平均值,上述平均值为修正后的上述初始数据,具体地,获取与空值相邻的两个初始数据的平均值,上述平均值为修正后的空值的上述初始数据;获取与偏离值相邻的两个初始数据的平均值,上述平均值为修正后的偏离值的上述初始数据,这样可以减小异常数据对光伏电站故障确定的影响,进一步地保证确定结果的准确性,进一步地解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
本申请的又一种实施例中,上述初始数据还包括上述光伏组串的电流,上述异常初始数据还包括死值,上述死值为相邻的多个数据相同的值,在确定上述初始数据中存在上述异常初始数据的情况下,上述方法还包括:获取上述初始数据中上述空值、上述偏离值以及上述死值的总数;根据上述总数,发送对应的告警信息。在该实施例中,对存在空值、死值或偏离值数据的逆变器或汇流箱进行通信或传感器异常告警,包括自身或者对应的光伏组串数据出现了空值、死值或偏离值,根据发生频率设置告警阈值与告警严重程度。这样方便了工作人员根据告警信息以及告警严重程度合理安排对光伏电站的排查工作。
本申请的一种具体的实施例中,通过对前后两点的平均值修复单个空值与偏离值的数据,对于死值、连续多个(≥2)空值与偏离值不进行修复。对于修复后1天内均无死值、连续多个(≥2)空值或偏离值的逆变器或者汇流箱进一步分层次诊断是否发生逆变器或者汇流箱散热异常、降额运行、组串朝向不一致、遮挡、内部损坏等各类型故障。
本申请的一种具体的实施例中,当上述空值、上述偏离值以及上述死值的总数大于3的时,为普通告警;当上述空值、上述偏离值以及上述死值的总数大于5时,为中等告警;上述空值、上述偏离值以及上述死值的总数大于10时,为严重告警,这样根据不同的告警程度方便工作人员及时排查问题。当然,上述不同的告警阈值并不限于本申请的3、5和10,本领域技术人员可以通过实际情况进一步地调整。
本申请的另一种实施例中,如图4所示,上述预定设备有多个的情况下,根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障,包括以下步骤:
步骤S301,获取多个上述预定设备的偏差阈值,上述偏差阈值包括上述直流功率的偏差阈值、上述内部温度的偏差阈值以及上述电压数据的偏差阈值;
步骤S302,分别确定多个上述直流功率、多个上述内部温度以及多个上述电压数据的中位数,上述直流功率与上述预定设备一一对应,上述内部温度与上述预定设备一一对应,上述电压数据与上述预定设备一一对应;
步骤S303,将各上述偏差阈值与对应的上述中位数相乘,得到多个基准值,即将上述直流功率的偏差阈值与上述直流功率的中位数相乘,得到上述直流功率的基准值;将上述内部温度的偏差阈值与上述内部温度的中位数相乘,得到上述内部温度的基准值;将上述电压数据的偏差阈值与上述电压数据的中位数相乘,得到上述电压数据的基准值;
步骤S304,将上述直流功率、上述内部温度以及上述电压数据分别与对应的上述基准值进行对比,以确定上述光伏电站是否出现故障,在上述直流功率、上述内部温度或者上述电压数据小于对应的上述基准值的情况下,确定上述光伏电站出现故障。
在该实施例中,将多个预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据分别与对应的基准值进行对比,这样可以进一步地保证准确地确定上述光伏电站是否发生故障,同时,在发生故障的情况下,根据异常的上述直流功率、内部温度以及电压数据,可以较为准确地定位发生故障的设备。
本申请的一种具体的实施例中,在确定上述光伏电站出现故障的情况下,将上述电压数据以及上述直流功率分别从高到低进行排序,将上述内部温度从低到高进行排序,通过该排序可以观察出上述预定设备故障的严重程度,进一步地方便人员进行分析与故障定位。
本申请的再一种实施例中,在确定上述光伏电站出现故障的情况下,上述方法还包括:根据上述基准值、上述预定数据以及上述电压数据,确定包括第一指标、第二指标以及第三指标的卡诺图,其中,在上述电压数据大于对应的上述基准值的情况下,确定上述第一指标显示第一数值,在上述电压数据小于对应的上述基准值的情况下,确定上述第一指标显示第二数值,在上述直流功率大于对应的上述基准值的情况下,确定上述第二指标显示上述第一数值,在上述直流功率小于对应的上述基准值的情况下,确定上述第二指标显示上述第二数值;在上述内部温度大于对应的上述基准值的情况下,确定上述第三指标显示上述第一数值,在上述内部温度小于对应的上述基准值的情况下,确定上述第三指标显示上述第二数值;根据上述卡诺图,确定上述光伏电站的故障原因,这样可以清楚地定位到光伏电站的故障位置以及清楚知道光伏电站的故障原因,方便了工作人员根据故障位置与故障原因进行针对性的修复,保证了修复效率。
一种具体的实施例中,将上述第一数值设置为0和第二数值设置为1,当上述直流功率大于基准值时,判定上述直流功率正常,标记为“0”,当上述直流功率小于基准值时,则判定上述直流功率异常,标记为“1”;当上述内部温度大于基准值时,判定上述内部温度正常,标记为“0”,当上述内部温度小于基准值时,则判定上述内部温度异常,标记为“1”;当上述电压数据大于基准值时,判定上述电压数据正常,标记为“0”,当上述电压数据小于基准值时,则判定上述电压数据异常,标记为“1”;由于组串式逆变器中存在多路最大功率点电压,即“多对一”关系,所以在本申请中约定组串式逆变器存在最大功率点电压V’异常时,逆变器电压V则标记为“1”。当然,上述第一数值和上述第二数值还可以为其他的数值。
在实际的应用过程中,当某指标大于基准值时,判定该指标正常,可以标记为“0”,也可以标记为“A”,当然也可以为任何能够表征该指标正常的任何标记;当某指标小于基准值时,则判定该指标异常,可以标记为“1”,也可以表示为“B”,当然也可以为任何能够表征该指标异常的任何标记。
本申请的一种具体的实施例中,如图5和图6所示,将上述第一数值设置为0和第二数值设置为1,若三指标为“000”,则逆变器或者汇流箱处于正常状态;若三指标为“001”,则逆变器或者汇流箱机内空气温度偏高,但开路电压与功率和正常,无光伏组串内部损坏问题,无发电量偏低问题,说明逆变器或者汇流箱可能散热条件较差;若三指标为“010”,则逆变器或者汇流箱功率和偏低,但开路电压与机内空气温度正常,无光伏组串内部损坏问题,无散热问题,进一步判断光伏组串电流和日离散率(CV),CV较大(通常以5%为阈值)说明可能存在遮挡,CV较小,说明可能存在光伏组串朝向不一致;若三指标为“011”,则逆变器或者汇流箱功率和偏低且机内空气温度偏高,但开路电压正常,无光伏组串内部损坏问题,说明逆变器或者汇流箱可能因散热条件较差发生了降额运行;若三指标为“100”,则逆变器或者汇流箱开路电压偏低,但功率和与机内空气温度正常,无发电量偏低问题,无散热问题,说明逆变器或者汇流箱对应光伏组串可能存在厂家、型号差异;若三指标为“101”,则逆变器或者汇流箱开路电压偏低且机内空气温度偏高,但功率和正常,无发电量偏低问题,说明逆变器或者汇流箱可能散热条件较差并且存在组件厂家型号差异;若三指标为“110”,则逆变器或者汇流箱开路电压偏低且发电量偏低,但机内空气温度正常,无散热问题,说明逆变器或者汇流箱可能因光伏组串内部发生损坏(例如热斑、隐裂、短路等),导致发电量偏低;若三指标为“111”,则逆变器或者汇流箱开路电压偏低、发电量偏低且温度偏高,说明逆变器或者汇流箱散热条件较差,并且光伏组串内部发生损坏(例如热斑、隐裂、短路等),导致发电量偏低。
本申请实施例还提供了一种光伏电站的故障确定装置,需要说明的是,本申请实施例的光伏电站的故障确定装置可以用于执行本申请实施例所提供的用于光伏电站的故障确定方法。以下对本申请实施例提供的光伏电站的故障确定装置进行介绍。
图7是根据本申请实施例的光伏电站的故障确定装置的示意图。如图7所示,上述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,上述预定设备与上述光伏组串直接电连接,上述装置包括:
第一获取单元10,用于获取上述预定设备在预定时间段内的预定数据,上述预定数据包括直流功率以及内部温度;
第二获取单元20,用于获取初始时刻上述预定设备的电压数据,上述初始时刻为上述预定时间段的起始时刻;
第一确定单元30,用于根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障。
上述光伏电站的故障确定装置中,上述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,上述预定设备与上述光伏组串直接电连接,上述装置包括:第一获取单元用于获取上述预定设备在预定时间段内的预定数据,上述预定数据包括直流功率以及内部温度;第二获取单元用于获取初始时刻上述预定设备的电压数据,上述初始时刻为上述预定时间段的起始时刻;第一确定单元用于根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障。该故障确定装置中,通过光伏电站自带的测试设备获取预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,并根据获取的预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,确定光伏电站是否出现故障,这样可以较为准确地确定上述光伏电站是否出现了故障,较好地解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。同时,与现有技术相比,上述装置无需额外的测试设备,也不会影响光伏电站的正常运行,保证了对光伏电站是否发生故障的确定过程较为简单。
在实际应用过程中,上述预定设备可以为逆变器和/或汇流箱,上述光伏电站的直流侧设备主要有光伏组串、汇流箱和逆变器,逆变器分为组串式逆变器和集中式逆变器,上述光伏组串可以并联接入组串式逆变器,上述光伏组串也可以并联接入直流汇流箱后再接入集中式逆变器。
本申请的一种实施例中,上述第一获取单元还包括第一获取模块和预定处理模块,其中,第一获取模块用于在上述预定时间段内,获取上述预定设备每隔预定间隔的多个初始数据,上述初始数据包括初始直流功率以及初始内部温度;预定处理模块用于对多个上述初始数据进行预定处理,以得到上述直流功率与上述内部温度,上述直流功率位于第一预定范围内,上述内部温度位于第二预定范围内,上述预定处理至少包括求平均处理。在该实施例中,对初始数据进行预定处理,使其处于相应的范围内,进一步地方便了对光伏电站的故障确定,进一步地保证了较为简单地确定光伏电站是否发生故障。
在实际的应用过程中,上述预定间隔可以为5min,但不限于5min,也可以为其他任何合适的间隔;上述多个初始数据,可以为获取预定设备诊断日之前1天内的数据量,当然,也可以为其他日期的其他时间段内的数据量。
本申请的另一种实施例中,在上述预定设备为逆变器的情况下,上述第二获取单元还包括第一确定模块和第二确定模块,其中,第一确定模块用于根据多个上述初始直流功率,确定上述预定时间段内上述逆变器的功率曲线;第二确定模块用于根据上述逆变器的功率曲线,确定上述初始时刻的上述逆变器的最大功率点电压。在该实施例中,根据逆变器的功率曲线确定逆变器的最大功率点电压,该最大功率点电压近似于上述逆变器的开路电压,可以较为准确地反映出与上述逆变器直接相连的光伏组串内部是否发生损坏,以及损坏情况,这样进一步地保证了光伏电站是否发生故障的确定结果较为准确,进一步地避免了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
本申请的又一种实施例中,在上述预定设备为汇流箱的情况下,上述第二获取单元还包括第三确定模块和第四确定模块,其中,第三确定模块用于根据多个上述初始直流功率,确定上述预定时间段内上述汇流箱的功率曲线;第四确定模块用于根据上述汇流箱的功率曲线,确定上述初始时刻的上述汇流箱的直流母线电压。在该实施例中,根据汇流箱的功率曲线确定汇流箱的直流母线电压,该直流母线电压近似于上述汇流箱的开路电压,可以较为准确地反映出与上述汇流箱直接相连的光伏组串内部是否发生损害,以及损坏情况,这样进一步地保证了光伏电站是否发生故障的确定结果较为准确,进一步地避免了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
本申请的另一种实施例中,上述预定设备有多个的情况下,多个上述预定设备的装机功率可能不同,测得的上述初始数据差异也较大,这种情况下,为了进一步地保证较为简单地确定不同装机功率的预定设备是否发生故障,本申请的实施例中,上述预定处理模块还包括第一缩放处理子模块和第平均处理子模块,其中,第一缩放处理子模块用于对多个上述初始数据进行特征缩放处理,得到多个中间数据;平均处理子模块用于对多个上述中间数据进行上述求平均处理,得到多个上述直流功率与多个上述内部温度,上述直流功率与上述预定设备一一对应,上述内部温度与上述预定设备一一对应。在该实施例中,对初始数据进行特征缩放处理,可以将不同装机功率的多个预定设备的处于不同范围内的直流功率的值统一到同一范围中,将不同装机功率的多个预定设备的处于不同范围内的内部温度的值统一到同一个范围中,进一步地保证了对光伏电站是否发生故障的确定过程较为简单;对多个中间数据进行求平均处理,这样可以进一步地弱化异常数据对确定结果的影响,从而进一步地保证了较为准确地确定上述光伏电站是否出现了故障。
在实际的应用过程中,上述预定设备还可以有一个,在上述预定设备只有一个的情况下,无需对对上述初始数据进行上述特征缩放处理。在上述预定设备有多个的情况下,需要对多个初始数据进行特征缩放处理,特征缩放可以用来统一上述预定设备中的自变项或特征范围,通过特征缩放可以将上述预定设备的多个初始数据量化到统一区间中,这样进一步地保证了较为简单地对不同装机功率的预定设备是否出现故障进行确认。上述特征缩放包括均值归一化、最大最小值归一化、标准化/Z值归一化和最大绝对值归一化,当然,上述特征缩放还可以为现有技术中任意的特征缩放装置,本领域技术人员可以通过实际情况进行选择特征缩放的装置。
一种具体的实施例中,对初始数据进行求平均处理,可以为求其平均值、中位数和众数等,当然求其平均值,也可以求其算术平均值、几何平均值、均方根平均值和加权平均值等,这里不再一一赘述。
本申请的一种具体的实施例中,对多个中间数据进行求平均值处理,得到多个直流功率与多个内部温度,对于直流功率,该指标与发电量正相关,可反映出预定设备的发电情况是否出现故障;对于内部温度,该指标与预定设备的直流功率正相关,能够反映出预定设备的散热情况是否出现故障。
本申请的又一种实施例中,在获取上述预定设备每隔预定间隔的多个初始数据之后,在对多个上述初始数据进行预定处理之前,上述装置还包括第二确定单元和修正单元,其中,第二确定单元用于确定上述初始数据中是否存在异常初始数据,其中,上述异常初始数据包括空值和/或偏离值,上述空值为上述预定时间段内某一时刻对应的无数据的值,上述偏离值为离散程度的绝对值大于对应的预定值的值;修正单元用于在确定上述初始数据中存在上述异常初始数据的情况下,对上述异常初始数据进行数据修正,得到修正后的上述初始数据,修正后的上述初始数据不存在上述异常初始数据,上述第一缩放处理子模块还包括第二缩放处理子模块,用于对修正后的多个上述初始数据进行特征缩放,得到多个上述中间数据。在该实施例中,在确定上述初始数据中存在异常数据的情况下,对异常数据进行修正,可以进一步地减小异常数据对故障确定结果的影响,这样可以进一步地避免现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
本申请的一种具体的实施例中,如图2所示,确定上述初始数据中是否存在异常初始数据的流程如下:首先遍历云平台中所获取的数据,当组串式逆变器或集中式逆变器中所获取的电压、直流功率或内部温度的数据中在某时刻点出现无数据现象,则标记该时刻点为空值;当组串式逆变器或集中式逆变器中所获取的电流、电压、直流功率或内部温度的数据中某时刻点的数据的离散程度的绝对值大于对应的预定值的值,则标记该时刻点位偏离值。
在实际的应用过程中,上述离散程度可以为多个初始直流功率或者多个初始内部温度的方差、标准差或者平均差等,上述确定偏离值的装置还可以取任何的能够表征数据离散程度的装置,本领域技术人员可以根据实际情况进行选择,这里不再一一赘述。
本申请的一种具体的实施例中,为了保证确定的偏离值较为准确,进而进一步地保证修正后的上述初始数据较为准确,可以采用箱型图筛选偏离值,通过数据中的五个统计量:最小值、下四分位数、中位数、上四分位数与最大值,对组串式逆变器或者集中式逆变器中所获取的电流、电压、直流功率或内部温度的数据各时刻点进行判断,标记出偏离值。
本申请的再一种实施例中,上述第二特征缩放子模块还包括获取子模块、第一确定子模块、计算子模块和第二确定子模块,其中,获取子模块用于获取所有的上述预定设备在上述预定时间段内的多个实际接入直流功率,上述实际接入直流功率为上述光伏组串的额定峰值功率与上述光伏组串的数量的乘积;第一确定子模块用于根据多个上述实际接入直流功率,确定直流功率最大值,上述直流功率最大值为多个上述实际接入直流功率中的最大值;计算子模块用于计算上述直流功率最大值分别与多个上述实际接入直流功率的比值,得到多个功率比;第二确定子模块用于根据修正后的上述初始数据以及对应的上述功率比,确定对应的上述中间数据,上述中间数据为上述功率比与修正后的上述初始数据的乘积。在该实施例中,对修正后的多个初始数据进行特征缩放,通过特征缩放可以将不同特征的值量化到同一范围内,这样可以进一步地简化确定光伏电站是否发生故障的过程。
本申请的一种具体的实施例中,首先获取所有的上述预定设备的在上述预定时间段内的多个实际接入直流功率Wi,然后确定多个实际接入直流功率Wi中的最大值,得到直流功率最大值Wm,将上述直流功率最大值Wm与不同时刻的多个上述实际接入直流功率Wi分别相除,以得到功率比(Wm/Wi);根据上述功率比(Wm/Wi)与修正后的初始直流功率Pij的乘积确定对应的直流功率的中间数据(Wm/Wi)*Pi;根据上述功率比(Wm/Wi)与修正后的初始内部温度Ti的乘积确定对应的直流功率的中间数据(Wm/Wi)*Ti
本申请的一种实施例中,上述修正单元还包括第二获取模块,用于获取与上述异常初始数据相邻的两个上述初始数据的平均值,上述平均值为修正后的上述初始数据,具体地,获取与空值相邻的两个初始数据的平均值,上述平均值为修正后的空值的上述初始数据;获取与偏离值相邻的两个初始数据的平均值,上述平均值为修正后的偏离值的上述初始数据,这样可以减小异常数据对光伏电站故障确定的影响,进一步地保证确定结果的准确性,进一步地解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
本申请的又一种实施例中,上述初始数据还包括上述光伏组串的电流,上述异常初始数据还包括死值,上述死值为相邻的多个数据相同的值,在确定上述初始数据中存在上述异常初始数据的情况下,上述装置还包括第三获取单元和发送单元,其中,第三获取单元用于获取上述初始数据中上述空值、上述偏离值以及上述死值的总数;发送单元根据上述总数,发送对应的告警信息。在该实施例中,对存在空值、死值或偏离值数据的逆变器或汇流箱进行通信或传感器异常告警,包括自身或者对应的光伏组串数据出现了空值、死值或偏离值,根据发生频率设置告警阈值与告警严重程度。这样方便了工作人员根据告警信息以及告警严重程度合理安排对光伏电站的排查工作。
本申请的一种具体的实施例中,通过对前后两点的平均值修复单个空值与偏离值的数据,对于死值、连续多个(≥2)空值与偏离值不进行修复。对于修复后1天内均无死值、连续多个(≥2)空值或偏离值的逆变器或者汇流箱进一步分层次诊断是否发生逆变器或者汇流箱散热异常、降额运行、组串朝向不一致、遮挡、内部损坏等各类型故障。
本申请的一种具体的实施例中,当上述空值、上述偏离值以及上述死值的总数大于3的时,为告警;当上述空值、上述偏离值以及上述死值的总数大于5时,为中等告警;上述空值、上述偏离值以及上述死值的总数大于10时,为严重告警,这样根据不同的告警程度方便工作人员及时排查问题。当然,上述不同的告警阈值并不限于本申请的3、5和10,本领域技术人员可以通过实际情况进一步地调整。
本申请的另一种实施例中,根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障,上述第一确定单元还包括第三获取模块、第五确定模块,相乘模块和第六确定模块,其中,第三获取模块用于获取多个上述预定设备的偏差阈值,上述偏差阈值包括上述直流功率的偏差阈值、上述内部温度的偏差阈值以及上述电压数据的偏差阈值;第五确定模块用于分别确定多个上述直流功率、多个上述内部温度以及多个上述电压数据的中位数,上述直流功率与上述预定设备一一对应,上述内部温度与上述预定设备一一对应,上述电压数据与上述预定设备一一对应;相乘模块用于将各上述偏差阈值与对应的上述中位数相乘,得到多个基准值;第六确定模块用于将上述直流功率、上述内部温度以及上述电压数据分别与对应的上述基准值进行对比,以确定上述光伏电站是否出现故障,在上述直流功率、上述内部温度或者上述电压数据小于对应的上述基准值的情况下,确定上述光伏电站出现故障。在该实施例中,将多个预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据分别与对应的基准值进行对比,这样可以进一步地保证准确地确定上述光伏电站是否发生故障,同时,在发生故障的情况下,根据异常的上述直流功率、内部温度以及电压数据,可以较为准确地定位发生故障的设备。
本申请的一种具体的实施例中,在确定上述光伏电站出现故障的情况下,将上述电压数据以及上述直流功率分别从高到低进行排序,将上述内部温度从低到高进行排序,通过该排序可以观察出上述预定设备故障的严重程度,进一步地方便人员进行分析与故障定位。
本申请的再一种实施例中,在确定上述光伏电站出现故障的情况下,上述装置还包括第第三确定单元和第四确定单元,其中,第三确定单元用于根据上述基准值、上述预定数据以及上述电压数据,确定包括第一指标、第二指标以及第三指标的卡诺图,其中,在上述电压数据大于对应的上述基准值的情况下,确定上述第一指标显示第一数值,在上述电压数据小于对应的上述基准值的情况下,确定上述第一指标显示第二数值,在上述直流功率大于对应的上述基准值的情况下,确定上述第二指标显示上述第一数值,在上述直流功率小于对应的上述基准值的情况下,确定上述第二指标显示上述第二数值;在上述内部温度大于对应的上述基准值的情况下,确定上述第三指标显示上述第一数值,在上述内部温度小于对应的上述基准值的情况下,确定上述第三指标显示上述第二数值;第四确定单元用于根据上述卡诺图,确定上述光伏电站的故障原因,这样可以清楚地定位到光伏电站的故障位置以及清楚知道光伏电站的故障原因,方便了工作人员根据故障位置与故障原因进行修复,保证了修复效率。
在实际的应用过程中,将上述第一数值设置为0和第二数值设置为1,当上述直流功率大于基准值时,判定上述直流功率正常,标记为“0”,当上述直流功率小于基准值时,则判定上述直流功率异常,标记为“1”;当上述内部温度大于基准值时,判定上述内部温度正常,标记为“0”,当上述内部温度小于基准值时,则判定上述内部温度异常,标记为“1”;当上述电压数据大于基准值时,判定上述电压数据正常,标记为“0”,当上述电压数据小于基准值时,则判定上述电压数据异常,标记为“1”;由于组串式逆变器中存在多路最大功率点电压,即“多对一”关系,所以在本申请中约定组串式逆变器存在最大功率点电压V’异常时,逆变器电压V则标记为“1”。当然,上述第一数值和上述第二数值还可以为其他的数值。
在实际的应用过程中,当某指标大于基准值时,判定该指标正常,可以标记为“0”,也可以标记为“A”,当然也可以为任何能够表征该指标正常的任何标记;当某指标小于基准值时,则判定该指标异常,可以标记为“1”,也可以表示为“B”,当然也可以为任何能够表征该指标异常的任何标记。
本申请的一种具体的实施例中,如图5和图6所示,将上述第一数值设置为0和第二数值设置为1,若三指标为“000”,则逆变器或者汇流箱处于正常状态;若三指标为“001”,则逆变器或者汇流箱机内空气温度偏高,但开路电压与功率和正常,无光伏组串内部损坏问题,无发电量偏低问题,说明逆变器或者汇流箱可能散热条件较差;若三指标为“010”,则逆变器或者汇流箱功率和偏低,但开路电压与机内空气温度正常,无光伏组串内部损坏问题,无散热问题,进一步判断光伏组串电流和日离散率(CV),CV较大(通常以5%为阈值)说明可能存在遮挡,CV较小,说明可能存在光伏组串朝向不一致;若三指标为“011”,则逆变器或者汇流箱功率和偏低且机内空气温度偏高,但开路电压正常,无光伏组串内部损坏问题,说明逆变器或者汇流箱可能因散热条件较差发生了降额运行;若三指标为“100”,则逆变器或者汇流箱开路电压偏低,但功率和与机内空气温度正常,无发电量偏低问题,无散热问题,说明逆变器或者汇流箱对应光伏组串可能存在厂家、型号差异;若三指标为“101”,则逆变器或者汇流箱开路电压偏低且机内空气温度偏高,但功率和正常,无发电量偏低问题,说明逆变器或者汇流箱可能散热条件较差并且存在组件厂家型号差异;若三指标为“110”,则逆变器或者汇流箱开路电压偏低且发电量偏低,但机内空气温度正常,无散热问题,说明逆变器或者汇流箱可能因光伏组串内部发生损坏(例如热斑、隐裂、短路等),导致发电量偏低;若三指标为“111”,则逆变器或者汇流箱开路电压偏低、发电量偏低且温度偏高,说明逆变器或者汇流箱散热条件较差,并且光伏组串内部发生损坏(例如热斑、隐裂、短路等),导致发电量偏低。
上述光伏电站的故障确定装置包括处理器和存储器,上述第一获取单元、上述第二获取单元和上述第一确定单元等均作为程序单元存储在存储器中,由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。
处理器中包含内核,由内核去存储器中调取相应的程序单元。内核可以设置一个或以上,通过调整内核参数来解决现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。
存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器,随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式,如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM),存储器包括至少一个存储芯片。
本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有程序,该程序被处理器执行时实现上述光伏电站的故障确定方法。
本发明实施例提供了一种处理器,上述处理器用于运行程序,其中,上述程序运行时执行上述光伏电站的故障确定方法。
本发明实施例还提供了一种光伏系统,包括:光伏电站和光伏电站的故障确定装置,其中,上述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,上述预定设备与上述光伏组串直接电连接;上述光伏电站的故障确定装置,用于执行任意一种上述的确定方法。
上述光伏系统中,由于包括上述光伏电站和上述光伏电站的故障确定装置且执行上述光伏电站的故障确定方法,该光伏电站的故障确定方法中,通过光伏电站自带的测试设备获取预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,并根据获取的预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,确定光伏电站是否出现故障,这样可以较为准确地确定上述光伏电站是否出现了故障,较好地解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。同时,与现有技术相比,上述方法无需额外的测试设备,也不会影响光伏电站的正常运行,保证了对光伏电站是否发生故障的确定过程较为简单。
本发明实施例提供了一种设备,设备包括处理器、存储器及存储在存储器上并可在处理器上运行的程序,处理器执行程序时实现至少以下步骤:
步骤S101,获取上述预定设备在预定时间段内的预定数据,上述预定数据包括直流功率以及内部温度;
步骤S102,获取初始时刻上述预定设备的电压数据,上述初始时刻为上述预定时间段的起始时刻;
步骤S103,根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障。
本文中的设备可以是服务器、PC、PAD、手机等。
本申请还提供了一种计算机程序产品,当在数据处理设备上执行时,适于执行初始化有至少如下方法步骤的程序:
步骤S101,获取上述预定设备在预定时间段内的预定数据,上述预定数据包括直流功率以及内部温度;
步骤S102,获取初始时刻上述预定设备的电压数据,上述初始时刻为上述预定时间段的起始时刻;
步骤S103,根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障。
在本发明的上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的技术内容,可通过其它的方式实现。其中,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如上述单元的划分,可以为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,单元或模块的间接耦合或通信连接,可以是电性或其它的形式。
上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例上述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
为了使得本领域技术人员能够更加清楚地了解本申请的技术方案,以下将结合具体的实施例来说明。
实施例
根据本申请的上述光伏电站的故障确定方法,生成如下的具体操作流程:
首先判断光伏电站中逆变器类型,然后根据逆变器类型获取所需云平台数据,确定数据量与预定间隔;对云平台数据中空值、死值与偏离值进行数据标记;对存在空值、死值或极偏离值数据的逆变器或者汇流箱进行通信或传感器异常告警;修复数据,对修复后1天内均无死值、连续多个(≥2)空值或偏离值的逆变器或者汇流箱进一步分层次诊断是否发生故障;依据实际直流装机功率对1天内均无死值、连续多个(≥2)空值或偏离值的逆变器或汇流箱直流功率与内部温度;对1天内均无死值、连续多个(≥2)空值或偏离值的逆变器或汇流箱中特征缩放后电压、功率、温度数据进行特征处理,得到相应指标;对各指标进行异常程度排序,通过与基准值相比较,确定逆变器或者汇流箱的各指标是否存在异常,并标记状态;绘制逆变器或者汇流箱三指标卡诺图,得到八种可能发生故障的情况,通过这八种可能发生故障的情况进一步分析得到的具体故障类型。在本申请中,根据三指标排序和确定告警严重程度,完成光伏电站直流侧设备故障分类与定位。
从以上的描述中,可以看出,本申请上述的实施例实现了如下技术效果:
1)、本申请的光伏电站的故障确定方法中,上述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,上述预定设备与上述光伏组串直接电连接,上述方法包括:首先获取上述预定设备在预定时间段内的预定数据,上述预定数据包括直流功率以及内部温度;然后获取初始时刻上述预定设备的电压数据,上述初始时刻为上述预定时间段的起始时刻;最后根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障。该故障确定方法中,通过光伏电站自带的测试设备获取预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,并根据获取的预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,确定光伏电站是否出现故障,这样可以较为准确地确定上述光伏电站是否出现了故障,较好地解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。同时,与现有技术相比,上述方法无需额外的测试设备,也不会影响光伏电站的正常运行,保证了对光伏电站是否发生故障的确定过程较为简单。
2)、本申请的光伏电站的故障确定装置中,上述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,上述预定设备与上述光伏组串直接电连接,上述装置包括:第一获取单元用于获取上述预定设备在预定时间段内的预定数据,上述预定数据包括直流功率以及内部温度;第二获取单元用于获取初始时刻上述预定设备的电压数据,上述初始时刻为上述预定时间段的起始时刻;第一确定单元用于根据上述预定数据和上述电压数据,确定上述光伏电站是否出现故障。该故障确定装置中,通过光伏电站自带的测试设备获取预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,并根据获取的预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,确定光伏电站是否出现故障,这样可以较为准确地确定上述光伏电站是否出现了故障,较好地解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。同时,与现有技术相比,上述装置无需额外的测试设备,也不会影响光伏电站的正常运行,保证了对光伏电站是否发生故障的确定过程较为简单。
3)、本申请的光伏系统,由于包括上述光伏电站和上述光伏电站的故障确定装置且执行上述光伏电站的故障确定方法,该光伏电站的故障确定方法中,通过光伏电站自带的测试设备获取预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,并根据获取的预定设备的直流功率、内部温度以及电压数据,确定光伏电站是否出现故障,这样可以较为准确地确定上述光伏电站是否出现了故障,较好地解决了现有技术中确定光伏电站是否发生故障的准确性较低的问题。同时,与现有技术相比,上述方法无需额外的测试设备,也不会影响光伏电站的正常运行,保证了对光伏电站是否发生故障的确定过程较为简单。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已,并不用于限制本申请,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种光伏电站的故障确定方法,其特征在于,所述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,所述预定设备与所述光伏组串直接电连接,所述方法包括:
获取所述预定设备在预定时间段内的预定数据,所述预定数据包括直流功率以及内部温度;
获取初始时刻所述预定设备的电压数据,所述初始时刻为所述预定时间段的起始时刻;
根据所述预定数据和所述电压数据,确定所述光伏电站是否出现故障。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取所述预定设备在预定时间段内的预定数据,包括:
在所述预定时间段内,获取所述预定设备每隔预定间隔的多个初始数据,所述初始数据包括初始直流功率以及初始内部温度;
对多个所述初始数据进行预定处理,以得到所述直流功率与所述内部温度,所述直流功率位于第一预定范围内,所述内部温度位于第二预定范围内,所述预定处理至少包括求平均处理。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述预定设备为逆变器的情况下,获取初始时刻所述预定设备的电压数据,包括:
根据多个所述初始直流功率,确定所述预定时间段内所述逆变器的功率曲线;
根据所述逆变器的功率曲线,确定所述初始时刻的所述逆变器的最大功率点电压。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在所述预定设备为汇流箱的情况下,获取初始时刻所述预定设备的电压数据,包括:
根据多个所述初始直流功率,确定所述预定时间段内所述汇流箱的功率曲线;
根据所述汇流箱的功率曲线,确定所述初始时刻的所述汇流箱的直流母线电压。
5.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预定设备有多个的情况下,对多个所述初始数据进行预定处理,以得到所述直流功率与所述内部温度,包括:
对多个所述初始数据进行特征缩放处理,得到多个中间数据;
对多个所述中间数据进行所述求平均处理,得到多个所述直流功率与多个所述内部温度,所述直流功率与所述预定设备一一对应,所述内部温度与所述预定设备一一对应。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,在获取所述预定设备每隔预定间隔的多个初始数据之后,在对多个所述初始数据进行预定处理之前,所述方法还包括:
确定所述初始数据中是否存在异常初始数据,其中,所述异常初始数据包括空值和/或偏离值,所述空值为所述预定时间段内某一时刻对应的无数据的值,所述偏离值为离散程度的绝对值大于对应的预定值的值;
在确定所述初始数据中存在所述异常初始数据的情况下,对所述异常初始数据进行数据修正,得到修正后的所述初始数据,修正后的所述初始数据不存在所述异常初始数据,
对多个所述初始数据进行特征缩放处理,得到多个中间数据,包括:
对修正后的多个所述初始数据进行特征缩放,得到多个所述中间数据。
7.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,对修正后的多个所述初始数据进行特征缩放,得到多个所述中间数据,包括:
获取所有的所述预定设备在所述预定时间段内的多个实际接入直流功率,所述实际接入直流功率为所述光伏组串的额定峰值功率与所述光伏组串的数量的乘积;
根据多个所述实际接入直流功率,确定直流功率最大值,所述直流功率最大值为多个所述实际接入直流功率中的最大值;
计算所述直流功率最大值分别与多个所述实际接入直流功率的比值,得到多个功率比;
根据修正后的所述初始数据以及对应的所述功率比,确定对应的所述中间数据,所述中间数据为所述功率比与修正后的所述初始数据的乘积。
8.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,在确定所述初始数据中存在所述异常初始数据的情况下,对所述异常初始数据进行数据修正,以得到修正后的所述初始数据,包括:
获取与所述异常初始数据相邻的两个所述初始数据的平均值,所述平均值为修正后的所述初始数据。
9.根据权利要求6所述的方法,其特征在于,所述初始数据还包括所述光伏组串的电流,所述异常初始数据还包括死值,所述死值为相邻的多个数据相同的值,在确定所述初始数据中存在所述异常初始数据的情况下,所述方法还包括:
获取所述初始数据中所述空值、所述偏离值以及所述死值的总数;
根据所述总数,发送对应的告警信息。
10.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述预定设备有多个的情况下,根据所述预定数据和所述电压数据,确定所述光伏电站是否出现故障,包括:
获取多个所述预定设备的偏差阈值,所述偏差阈值包括所述直流功率的偏差阈值、所述内部温度的偏差阈值以及所述电压数据的偏差阈值;
分别确定多个所述直流功率、多个所述内部温度以及多个所述电压数据的中位数,所述直流功率与所述预定设备一一对应,所述内部温度与所述预定设备一一对应,所述电压数据与所述预定设备一一对应;
将各所述偏差阈值与对应的所述中位数相乘,得到多个基准值;
将所述直流功率、所述内部温度以及所述电压数据分别与对应的所述基准值进行对比,以确定所述光伏电站是否出现故障,在所述直流功率、所述内部温度或者所述电压数据小于对应的所述基准值的情况下,确定所述光伏电站出现故障。
11.根据权利要求10所述的方法,其特征在于,在确定所述光伏电站出现故障的情况下,所述方法还包括:
根据所述基准值、所述预定数据以及所述电压数据,确定包括第一指标、第二指标以及第三指标的卡诺图,其中,在所述电压数据大于对应的所述基准值的情况下,确定所述第一指标显示第一数值,在所述电压数据小于对应的所述基准值的情况下,确定所述第一指标显示第二数值,在所述直流功率大于对应的所述基准值的情况下,确定所述第二指标显示所述第一数值,在所述直流功率小于对应的所述基准值的情况下,确定所述第二指标显示所述第二数值;在所述内部温度大于对应的所述基准值的情况下,确定所述第三指标显示所述第一数值,在所述内部温度小于对应的所述基准值的情况下,确定所述第三指标显示所述第二数值;
根据所述卡诺图,确定所述光伏电站的故障原因。
12.一种光伏电站的故障确定装置,其特征在于,所述光伏电站包括光伏组串以及预定设备,所述预定设备与所述光伏组串直接电连接,所述装置包括:
第一获取单元,用于获取所述预定设备在预定时间段内的预定数据,所述预定数据包括直流功率以及内部温度;
第二获取单元,用于获取初始时刻所述预定设备的电压数据,所述初始时刻为所述预定时间段的起始时刻;
第一确定单元,用于根据所述预定数据和所述电压数据,确定所述光伏电站是否出现故障。
13.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质包括存储的程序,其中,所述程序执行权利要求1至11中任意一项所述的方法。
14.一种光伏系统,其特征在于,包括:
光伏电站,包括光伏组串以及预定设备,所述预定设备与所述光伏组串直接电连接;
光伏电站的故障确定装置,用于执行权利要求1至11中任意一项所述的确定方法。
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