CN113708490A - 光伏发电跟踪系统的异常检测方法、装置及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据；根据所述目标工况数据确定异常检测信息，所述异常检测信息包括所述目标时间段内的相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量，和/或所述目标工况数据中的正常工况数据数量；根据所述异常检测信息，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常。本发明能够在对光伏发电跟踪系统进行异常检测时，避免耗费较高的人工资源。

Description

光伏发电跟踪系统的异常检测方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及光伏发电技术领域，尤其涉及一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法、装置及存储介质。
背景技术
光伏发电跟踪系统中的光伏组件在使用过程中可能出现异常，现有技术中，每个光伏电站均需要配置设备维护人员不定期检测光伏发电跟踪系统出现的异常，导致耗费大量的人工资源，因而现有技术存在对光伏发电跟踪系统进行异常检测时，所耗费的人工资源较高的技术问题。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法、装置及存储介质，旨在解决在对光伏发电跟踪系统进行异常检测时，所耗费的人工资源较高的技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法，所述方法包括：
获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据；
根据所述目标工况数据确定异常检测信息，所述异常检测信息包括所述目标时间段内的相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量，和/或所述目标工况数据中的正常工况数据数量；
根据所述异常检测信息，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常。
可选地，所述根据所述目标工况数据确定异常检测信息的步骤包括：
获取正常工况数据区间，所述正常工况数据区间为预设区间，或者所述正常工况数据区间根据预设核密度估计函数以及所述目标工况数据得到；
确定位于所述正常工况数据区间内的所述目标工况数据的目标数量；
根据所述目标数量，确定所述正常工况数据数量，所述异常检测信息为所述正常工况数据数量。
可选地，所述获取正常工况数据区间的步骤包括：
获取当前时间段内同一发电站的至少两个所述光伏发电跟踪系统对应的所述目标工况数据，所述目标时间段为所述当前时间段，所述当前时间段为当天内的预设时间段；
根据所述预设核密度估计函数，确定所述当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据；
根据各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据，确定最大正常工况数据以及最小正常工况数据；
根据所述最大正常工况数据以及所述最小正常工况数据，确定所述正常工况数据区间。
可选地，所述根据所述预设核密度估计函数，确定所述当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据的步骤包括：
确定所述目标工况数据的标准差；
根据所述标准差，确定所述预设核密度估计函数的目标带宽；
根据所述目标带宽以及所述预设核密度估计函数，确定所述当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据。
可选地，所述根据所述目标工况数据确定异常检测信息的步骤包括：
分别确定每个所述历史检测时间段对应的所述目标工况数据的平均值，所述目标时间段包括至少两个相邻的所述历史检测时间段；
确定相邻所述历史检测时间段对应的所述目标工况数据的平均值的差值；
根据所述差值确定所述工况数据变化量，所述异常检测信息为所述工况数据变化量。
可选地，所述根据所述异常检测信息，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常的步骤之后，还包括：
根据所述异常检测信息对应的目标区间，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常；
在所述光伏发电跟踪系统出现异常时，输出提醒信息。
可选地，所述在所述光伏发电跟踪系统出现异常时，输出提醒信息的步骤包括：
在所述光伏发电系出现异常时，确定所述目标区间对应的提醒信息；
输出所述提醒信息。
可选地，所述确定所述目标区间对应的提醒信息的步骤包括：
在所述目标区间为第一区间时，获取第一预设时间段内的所述目标工况数据，所述第一预设时间段位于所述目标时间段内，所述异常检测信息为所述工况数据变化量；
在所述第一预设时间段内的所述目标工况数据均小于预设值时，输出第一提醒信息，所述第一提醒信息包括组件脱落信息、组件松动信息以及严重异常信息中的至少一个；
在所述第一预设时间段内的所述目标工况数据均大于所述预设值时，输出第二提醒信息，所述第二提醒信息包括摩擦力异常信息和/或所述严重异常信息；
在所述目标区间为第二区间时，输出第三提醒信息，所述第三提醒信息包括普通异常信息，所述第二区间中数值的绝对值高于所述第一区间中数值的绝对值。
可选地，所述在所述光伏发电跟踪系统出现异常时，输出所述提醒信息的步骤包括：
在所述光伏发电跟踪系统异常时，获取第二预设时间段内低于最小正常工况数据的所述目标工况数据的的第一数量，以及所述第二预设时间段内高于最大正常工况数据的所述工况数据的第二数量，所述第二预设时间段位于所述目标时间段内，所述异常检测信息包括所述第一数量以及所述第二数量；
在所述第一数量大于或者等于预设数量阈值时，输出第四提醒信息，所述第四提醒信息包括组件脱落信息和/或组件松动信息；
和/或，在所述第二数量大于或者等于所述预设数量阈值时，输出第五提醒信息，所述第五提醒信息包括摩擦力异常信息。
可选地，所述获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据的步骤包括：
获取所述目标时间段内所述光伏发电跟踪系统的原始工况数据；
确定每个所述原始工况数据对应的变化率；
对所述变化率大于预设变化率的所述原始工况数据进行平滑滤波处理；
根据所述变化率小于或者等于所述预设变化率的所述原始工况数据，以及平滑滤波处理后的所述原始工况数据，确定所述目标工况数据。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种光伏发电跟踪系统的异常检测装置，所述光伏发电跟踪系统的异常检测装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，所述光伏发电跟踪系统的异常检测程序被所述处理器执行时实现上述任一项所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法的步骤。
此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有光伏发电跟踪系统的异常检测程序，所述光伏发电跟踪系统的异常检测程序被处理器执行时实现上述任一项所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法的步骤。
本发明实施例提出的一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法、装置及存储介质，通过获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据，根据目标工况数据确定异常检测信息，根据异常检测信息，检测光伏发电跟踪系统是否出现异常，其中，异常检测信息包括目标时间段内的相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量，和/或目标工况数据中的正常工况数据数量，光伏发电跟踪系统在异常的情况下，其在相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量较大，并且正常工况数据数量较少，从而能够基于工况数据变化量，和/或正常工况数据数量检测光伏发电跟踪系统是否出现异常，检测期间不需要人工到现场对光伏发电跟踪系统进行异常检测，因此避免了耗费的人工资源较高的技术问题。
附图说明
图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；
图2为本发明光伏发电跟踪系统的异常检测方法第一实施例的流程示意图；
图3为本发明光伏发电跟踪系统的异常检测方法第二实施例的流程示意图；
图4为本发明光伏发电跟踪系统的异常检测方法第三实施例的流程示意图；
图5为本发明光伏发电跟踪系统的异常检测方法第四实施例的流程示意图；
图6为本发明光伏发电跟踪系统的异常检测方法第五实施例的流程示意图；
图7为本发明实施例涉及的光伏发电跟踪系统一实施例的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。
如图1所示，该装置可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1002，通信总线1003。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。存储器1002可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1002可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。
本领域技术人员可以理解，图1中示出的装置结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1002中可以包括光伏发电跟踪系统的异常检测程序。
在图1所示的装置中，处理器1001可以用于调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，并执行以下操作：
获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据；
根据所述目标工况数据确定异常检测信息，所述异常检测信息包括所述目标时间段内的相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量，和/或所述目标工况数据中的正常工况数据数量；
根据所述异常检测信息，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，还执行以下操作：
获取正常工况数据区间，所述正常工况数据区间为预设区间，或者所述正常工况数据区间根据预设核密度估计函数以及所述目标工况数据得到；
确定位于所述正常工况数据区间内的所述目标工况数据的目标数量；
根据所述目标数量，确定所述正常工况数据数量，所述异常检测信息为所述正常工况数据数量。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，还执行以下操作：
获取当前时间段内同一发电站的至少两个所述光伏发电跟踪系统对应的所述目标工况数据，所述目标时间段为所述当前时间段，所述当前时间段为当天内的预设时间段；
根据所述预设核密度估计函数，确定所述当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据；
根据各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据，确定最大正常工况数据以及最小正常工况数据；
根据所述最大正常工况数据以及所述最小正常工况数据，确定所述正常工况数据区间。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，还执行以下操作：
确定所述目标工况数据的标准差；
根据所述标准差，确定所述预设核密度估计函数的目标带宽；
根据所述目标带宽以及所述预设核密度估计函数，确定所述当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，还执行以下操作：
分别确定每个所述历史检测时间段对应的所述目标工况数据的平均值，所述目标时间段包括至少两个相邻的所述历史检测时间段；
确定相邻所述历史检测时间段对应的所述目标工况数据的平均值的差值；
根据所述差值确定所述工况数据变化量，所述异常检测信息为所述工况数据变化量。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，还执行以下操作：
根据所述异常检测信息对应的目标区间，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常；
在所述光伏发电跟踪系统出现异常时，输出提醒信息。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，还执行以下操作：
在所述光伏发电系出现异常时，确定所述目标区间对应的提醒信息；
输出所述提醒信息。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，还执行以下操作：
在所述目标区间为第一区间时，获取第一预设时间段内的所述目标工况数据，所述第一预设时间段位于所述目标时间段内，所述异常检测信息为所述工况数据变化量；
在所述第一预设时间段内的所述目标工况数据均小于预设值时，输出第一提醒信息，所述第一提醒信息包括组件脱落信息、组件松动信息以及严重异常信息中的至少一个；
在所述第一预设时间段内的所述目标工况数据均大于所述预设值时，输出第二提醒信息，所述第二提醒信息包括摩擦力异常信息和/或所述严重异常信息；
在所述目标区间为第二区间时，输出第三提醒信息，所述第三提醒信息包括普通异常信息，所述第二区间中数值的绝对值高于所述第一区间中数值的绝对值。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，还执行以下操作：
在所述光伏发电跟踪系统异常时，获取第二预设时间段内低于最小正常工况数据的所述目标工况数据的的第一数量，以及所述第二预设时间段内高于最大正常工况数据的所述工况数据的第二数量，所述第二预设时间段位于所述目标时间段内，所述异常检测信息包括所述第一数量以及所述第二数量；
在所述第一数量大于或者等于预设数量阈值时，输出第四提醒信息，所述第四提醒信息包括组件脱落信息和/或组件松动信息；
和/或，在所述第二数量大于或者等于所述预设数量阈值时，输出第五提醒信息，所述第五提醒信息包括摩擦力异常信息。
进一步地，处理器1001可以调用存储器1002中存储的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，还执行以下操作：
获取所述目标时间段内所述光伏发电跟踪系统的原始工况数据；
确定每个所述原始工况数据对应的变化率；
对所述变化率大于预设变化率的所述原始工况数据进行平滑滤波处理；
根据所述变化率小于或者等于所述预设变化率的所述原始工况数据，以及平滑滤波处理后的所述原始工况数据，确定所述目标工况数据。
参照图2，本发明第一实施例提供一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法，所述光伏发电跟踪系统的异常检测方法包括：
步骤S10，获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据；
在本实施例中，执行主体为光伏发电跟踪系统的异常检测装置，该装置具体可以是控制单元，并且该控制单元具体可以是光伏发电跟踪系统中的控制单元，光伏发电跟踪系统是一种高效收集太阳能量的系统，由于光伏组件的发电量与太阳光照辐射强度正相关，当太阳光线垂直照射光伏组件表面时，组件的发电效率最高，从而可以采用光伏发电跟踪系统实时跟踪太阳运动轨迹，增加光伏组件接收到的太阳能量，进而高效收集太阳能量，提高太阳能接收率和发电效率，参照图7所示，光伏发电跟踪系统主要由角度传感器、控制单元、电机、电机驱动单元、传动机构以及光伏阵列组成，通过角度传感器判断太阳光与光伏电池阵列平面当前角度与目标角度差异，控制单元发出控制信号驱动电机转动，再通过传动机构带动电池板转动，使电池板随太阳的运行轨迹转动，达到实时跟踪的目的。
光伏发电跟踪系统在运行过程中，可能产生各类异常情况，比如，由于电机频繁工作引起的机械磨损、传动部件卡涩、老化等异常情况，为了检测异常情况以进行处理，相关技术中为光伏电站现场配置设备维护人员不定期排查系统结构磨损老化等异常问题，需要耗费大量的人工及时间成本，并且设备维护非常被动，电源过载、传动机构受损等问题无法及时高效处理，为了解决上述问题，本实施例通过获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据，根据目标工况数据确定异常检测信息，并根据异常检测信息检测光伏发电根据系统是否出现异常，检测过程由检测装置执行，从而避免浪费人工资源。
目标时间段是进行异常检测时，所获取的工况数据所在的时间段，目标时间段包括多个检测时间段，或者目标时间段包括一个检测时间段，每个检测时间段内的时间点连续；基于所需要确定异常检测信息的不同，目标时间段可以包括不同的检测时间段，比如可以包括多个相邻的历史检测时间段，或者包括一个特定的检测时间段。
目标工况数据是用于进行异常检测的光伏发电跟踪系统的工况数据，目标工况数据包括电流数据、电压数据、功率数据或者支架角度数据，此外，还可以包括其他工况数据。
可以定时获取目标工况数据，并进一步检测光伏发电跟踪系统是否出现异常，为了及时检测异常，还可以提高获取目标工况数据的频率。
步骤S20，根据所述目标工况数据确定异常检测信息，所述异常检测信息包括所述目标时间段内的相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量，和/或所述目标工况数据中的正常工况数据数量；
异常检测信息是用于检测光伏发电跟踪系统是否异常的信息，异常检测信息包括目标时间段内的相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量，和/或目标数据中的正常工况数据数量。
工况数据变化量是相邻检测时间段之间的工况数据的变化量，比如，目标工况数据为电流数据，相邻历史检测时间段分别包括当日的一段时间以及前一日的一段时间，从而可以分别得到当日的电流数据以及前一日的电流数据，并确定当日的电流数据与前一日的电流数据的变化量；工况数据变化量可以是一个，也可以由是多个；可以根据三个以上历史检测时间段确定两个以上工况数据变化量，并根据两个以上工况数据变化量确定光伏发电跟踪系统是否出现异常；基于工况数据变化量判断光伏发电跟踪系统是否出现异常的原理在于，光伏跟踪系统在正常运行时，工况数据的变化量维持在特定的范围内，在出现异常时，工况数据的变化量超过特定的范围，从而可以据此检测光伏发电跟踪系统是否出现异常。
正常工况数据数量是处于正常工况数据区间的目标工况数据的数量，此时目标工况数据对应的目标时间段可以是任意的预设时间段，可以是一个时间段，也可以是多个时间段；在光伏跟踪系统正常运行时，正常工况数据的数量较多，在光伏跟踪系统出现异常时，正常工况数据的数量较少，从而可以根据正常工况数据的数量检测光伏发电跟踪系统是否出现异常。
步骤S30，根据所述异常检测信息，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常。
可以根据工况数据变化量，和/或正常工况数据数量检测光伏发电跟踪系统是否异常，其中，在一个或者两个以上工况数据变化量在预设异常区间内时，可以确定光伏发电跟踪系统出现异常，或者，在正常工况数据数量小于预设数量阈值时，确定光伏发电跟踪系统出现异常，或者，也可以在工况数据变化量在预设异常区间内，且正常工况数据数量小于预设数量阈值时，确定光伏发电跟踪系统出现异常。
在本实施例中，通过通过获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据，根据目标工况数据确定异常检测信息，根据异常检测信息，检测光伏发电跟踪系统是否出现异常，其中，异常检测信息包括目标时间段内的相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量，和/或目标工况数据中的正常工况数据数量，光伏发电跟踪系统在异常的情况下，其在相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量较大，并且正常工况数据数量较少，从而能够基于工况数据变化量，和/或正常工况数据数量检测光伏发电跟踪系统是否出现异常，检测期间不需要人工到现场对光伏发电跟踪系统进行异常检测，因此避免了耗费的人工资源较高的技术问题。
参照图3，本发明第二实施例提供一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤S20包括：
步骤S21，获取正常工况数据区间，所述正常工况数据区间为预设区间，或者所述正常工况数据区间根据预设核密度估计函数以及所述目标工况数据得到；
正常工况数据区间是光伏发电跟踪系统正常工作时的工况数据的范围；不同气象条件下，工况数据会受到风负载的影响，使得工况数据会发生变化，但光伏发电跟踪系统正常运行时的工况数据维持在一定阈值范围内，从而可以得到正常工况数据区间。
正常工况数据区间可以是预设区间，该预设区间预先设定并保存，在设定该预设区间时，可以采集特定时间段内的工况数据，比如电流，并根据工况数据结合专家经验定性定量分析工况数据的特性，设置最小正常工况数据以及最大正常工况数据，最小正常工况数据至最大正常工况数据构成的区间即为预设区间；比如，最小正常电流为Imin，最大正常电流为Imax，则预设区间为[Imin，Imax]；此外，还可以基于天气情况、地势地貌定期更新该预设区间。
或者，正常工况数据区间可以根据预设核密度估计函数以及目标工况数据得到，其中，可以先获取当前时间段内同一发电站的至少两个光伏发电跟踪系统对应的目标工况数据，同一个发电站一般包括至少两个光伏发电跟踪系统，为了提升所确定的正常工况数据区间的准确性，本实施例中通过两个以上光伏发电跟踪系统的工况数据确定正常工况数据区间，其中，两个光伏发电跟踪系统中可以包括所要检测是否异常的光伏发电跟踪系统；目标时间段为当前时间段，当前时间段为当天内的预设时间段，根据预设核密度估计函数；在获取目标工况数据之后，确定当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的目标工况数据，根据各个时刻高斯分布密度峰值对应的目标工况数据，确定最大正常工况数据以及最小正常工况数据，根据最大正常工况数据以及最小正常工况数据，确定正常工况数据区间。
在根据预设核密度估计函数，确定当前时间段内各个时刻高私密度分布峰值对应的目标工况数据的过程中，可以先确定目标工况数据的标准差，进而根据标准差，确定预设核密度估计函数的目标带宽，最后根据目标带宽以及预设核密度估计函数，确定当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的目标工况数据。
以目标工况数据为电流数据为例，可以取真太阳时9点后Δt时间段作为目标时间段，并获取Δt内至少两个光伏发电跟踪系统对应的电流，并且所述的光伏发电跟踪系统的朝向可以相同，所采用的预设核密度估计函数示例如下：
Figure BDA0003217999230000121
其中，h为目标带宽，n为光伏发电跟踪系统的总数，xi为i时刻的电流，其中，h采取下述公式计算得到：
Figure BDA0003217999230000122
其中，σ为标准差，
Figure BDA0003217999230000123
为Δt内所有光伏发电跟踪系统的电流数据的平均值。
基于上述方式，可以根据f(x)得到各时刻高斯密度分布状态，并取各时刻高斯密度分布峰值对应的电流得到I＝[I1,I2,K,In]，取其中的电流最大值和电流最小值，从而得到正常电流区间。
采用上述方式相同的原理，还可以得到电压数据、功率数据以及支架角度数据对应的正常工况数据区间。
步骤S22，确定位于所述正常工况数据区间内的所述目标工况数据的目标数量；
步骤S23，根据所述目标数量，确定所述正常工况数据数量，所述异常检测信息为所述正常工况数据数量。
可以将目标数量确定为正常工况数据数量，此外，在本实施例中，异常检测信息为正常工况数据数量。
在得到正常工况数据数量之后，可以将正常工况数据数量与预设数量阈值进行比较，以检测光伏发电跟踪系统是否异常，或者，也可以根据正常工况数据数量所在的区间检测光伏发电跟踪系统是否异常。
在本实施例中，通过获取正常工况数据区间，确定位于正常工况数据区间内的目标工况数据的数量，根据目标数量确定正常工况数据数量，其中，正常工况数据区间为预设区间，或者，正常工况数据区间根据预设核密度估计函数以及目标工况数据得到，从而确定了正常工况数据数量，一方面可以直接按照预设区间确定正常工况数据数量，以简化确定正常工况数据数量的步骤，或者另一方面也可以基于目标工况数据得到正常工况数据区间，以使得正常工况数据区间更匹配于光伏发电跟踪系统的工况。
参照图4，本发明第三实施例提供一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤S20包括：
步骤S24，分别确定每个所述历史检测时间段对应的所述目标工况数据的平均值，所述目标时间段包括至少两个相邻的所述历史检测时间段；
历史检测时间段为当前时间点之前的时间段，目标时间段包括至少两个相邻的历史检测时间段，相邻指在时间上较为接近，但不一定连续，比如，两个历史检测时间段分别为两日的9:00-15:00，或者如，三个历史时间段分别为三日的9:00-15:00。
步骤S25，确定相邻所述历史检测时间段对应的所述目标工况数据的平均值的差值；
在确定工况数据变化量时，需要先确定每个历史检测时间段对应的工况数据，由于在历史检测时间段内的工况数据可能有多个，因此本实施例中取该历史检测时间段对应的目标工况数据的平均值用于衡量该历史检测时间段的工况数据，并确定相邻历史检测时间段对应的目标工况数据的平均值的差值。
比如，以目标工况数据为电流数据为例，第一个历史检测时间段内电流数据的均值为I1，相邻的第二个历史检测时间段内电流数据的均值为I2，且第二个历史检测时间段中任一时刻均晚于第一个历史检测时间段中的任一时刻，相邻历史检测时间段内的电流差值为ΔI＝I1-I2。
步骤S26，根据所述差值确定所述工况数据变化量，所述异常检测信息为所述工况数据变化量。
可以将差值作为工况数据变化量，或者，也可以将差值的绝对值作为工况数据变化量。
在得到工况数据变化量之后，可以将工况数据变化量与预设异常阈值进行比较，以确定光伏发电跟踪系统是否出现异常，或者也可以根据工况数据变化量所在的区间，确定光伏发电跟踪系统是否出现异常。
在本实施例中，先分别确定每个历史检测时间段对应的目标工况数据的平均值，目标时间段包括至少两个相邻的历史检测时间段，进而确定相邻历史检测时间段对应的目标工况数据的平均值的差值，并根据差值确定工况数据变化量，异常检测信息为工况数据变化量，从而得到了工况数据变化量，该过程不需要耗费人工资源，从而避免对光伏发电跟踪系统进行检测时，耗费人工资源较多的问题。
参照图5，本发明第四实施例提供一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤S30之后，还包括：
步骤S40，根据所述异常检测信息对应的目标区间，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常；
为了使得运维人员了解异常情况，在本实施例中，还根据异常检测信息对应的目标区间，检测到光伏发电跟踪系统出现异常时，输出提醒信息，并且，还进一步针对不同的异常情况输出不同的提醒信息，从而能够便于运维人员了解具体的异常情况。
对于异常检测信息为工况数据变化量，相邻两个历史检测时间段之间的电流数据变化量ΔI为例，并且ΔI对应的区间为[N，+∞)，即大于或者等于预设异常变化量阈值N，此时可以确定检测到光伏发电跟踪系统出现异常，或者，ΔI对应的区间为(-∞，-N]，此时也可以确定检测到光伏发电跟踪系统出现异常。
对于异常检测信息为正常工况数据数量，以检测当天10:00-12:00之间的正常电流数据数量m为例，以10:00-12:00之间的所有电流数据的数量的一半作为异常数据数量阈值，在m处于[0，n/2]时，则可以确定光伏发电跟踪系统异常，其中，n/2为所有电流数据的数量的一半。
步骤S50，在所述光伏发电跟踪系统出现异常时，输出提醒信息。
为了更清楚的便于运维人员了解异常的具体情况，在光伏发电系出现异常时，还确定目标区间对应的提醒信息，并输出目标区间对应的提醒信息。
比如，对于异常检测信息为工况数据变化量，分别根据异常程度的不同设置不同的预设区间，比如，对于较为严重的异常，则可以设置第一区间，第一区间比如包括(M，+∞)以及(-M，+∞)，M为正数，对于程度较轻的异常，可以设置第二区间，第二区间为[N，M]以及[-M，-N]，N为正数，其中，M大于N，相应地，在工况数据变化量处于第一区间时，所输出的提醒信息为告警信息，或者严重异常信息，即在提醒信息中指示光伏发电跟踪系统已经存在较为严重的异常，提醒运维人员及时查看并针对异常进行处理，或者，在工况数据变化量处于第二区间内时，所输出的提醒信息为预警信息，或者普通异常信息，即在提醒信息中指示光伏发电跟踪系统存在程度较轻的异常，提醒运维人员关注光伏发电跟踪系统的异常发展趋势，将被动运维转变为主动运维，在还未真正达到严重异常时实现进行预警，使得运维人员根据实际情况确定是否需要进行维护并安排维护时间。
对于异常检测信息为正常工况数据数量，分别根据异常程度的不同设置不同的区间，比如，对于较为严重的异常，可以设置第三区间，第三区间中可以仅包括0，即正常工况数据数量为0的情况下，属于严重异常，此时输出的提醒信息中包括告警信息，或者严重异常信息，以提醒运维人员及时进行维修，控制单元中的告警模块发出告警，运维人员根据后台监控系统告警信息及时定位并检修告警的光伏发电跟踪系统，或者，对于程度较轻的异常，可以设置第四区间，第四区间比如包括(0，n/2]，n/2为目标工况数据的数量的一半，在正常工况数据数量处于第四区间内的情况下，属于程度较轻的异常，此时输出的提醒信息中包括预警信息，或者普通异常信息，以使运维人员根据实际情况决定是否需要维护以及进行维护的时间，将被动运维转变为主动运维，将异常消除在萌芽阶段。
为了便于运维人员对异常进行处理，所输出的提醒信息中还包括出现异常的原因，使得运维人员根据提醒信息中异常的原因准备相关的维护工具。
对于异常检测信息为工况数据变化量，在目标区间为第一区间时，获取第一预设时间段内的目标工况数据，第一预设时间段位于目标时间段内，在第一预设时间段内的目标工况数据均小于预设值时，输出第一提醒信息，第一提醒信息包括组件脱落信息、组件松动信息以及严重异常信息中的至少一个；在第一预设时间段内的目标工况数据均大于预设值时，输出第二提醒信息，第二提醒信息包括摩擦力异常信息和/或严重异常信息；在目标区间为第二区间时，输出第三提醒信息，第三提醒信息包括普通异常信息，第二区间中数值的绝对值高于所述第一区间中数值的绝对值。
在光伏发电跟踪系统传动机构发生零部件松动脱落异常时，第一预设时间段内的目标工况数据持续小于正常工况数据阈值，即持续小于预设值，预设值为预设的正常工况数据的阈值；当光伏发电跟踪系统发生异物侵蚀、支架开裂、年久失修等故障导致摩擦力异常增加，则第一预设时间段内的目标工况数据持续大于正常工况数据阈值，即持续大于预设值；因此，可以按照上述方式将第一预设时间段内的目标工况数据与预设值进行比对，以得到提醒信息中所包括的异常的原因或者类型，指示运维人员根据组件脱落信息、组件松动信息或者摩擦力异常信息携带相关工具进行处理，比如携带零部件进行维修或者携带机油降低摩擦力。
对于异常检测信息为正常工况数据数量，在光伏发电跟踪系统异常时，获取第二预设时间段内低于最小正常工况数据的目标工况数据的的第一数量，以及第二预设时间段内高于最大正常工况数据的工况数据的第二数量，第二预设时间段位于目标时间段内，异常检测信息包括第一数量以及第二数量，在第一数量大于或者等于预设数量阈值时，输出第四提醒信息，第四提醒信息包括组件脱落信息和/或组件松动信息，和/或，在第二数量大于或者等于预设数量阈值时，输出第五提醒信息，第五提醒信息包括摩擦力异常信息。
预设数量阈值是预先设定的用于指示工况数据异常的数量阈值，在第一数量大于预设数量阈值时，表明小于最小正常工况数据的目标工况数据数量过多，此时可能是传动机构发生零部件松动脱落等异常，因而输出第四提醒信息，在第二数量大于预设数量阈值时，表明大于最大正常工况数据的目标工况数据数量过多，此时可能是传动机构发生异物侵蚀、支架开裂、年久失修等故障导致摩擦力异常增加，因此输出第五提醒信息。
在本实施例中，通过根据异常检测信息对应的目标区间，检测光伏发电跟踪系统是否出现异常，在光伏发电跟踪系统出现异常时，输出提醒信息，从而能够便于运维人员了解异常情况，同时还在提醒信息中包括异常原因等信息，便于运维人员根据异常原因筹划相关的维修措施及准备工具。
参照图6，本发明第五实施例提供一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法，基于上述图2所示的第一实施例，所述步骤S10包括：
步骤S11，获取所述目标时间段内所述光伏发电跟踪系统的原始工况数据；
为了提升异常检测的准确率，本实施例中，还对获取的光伏发电跟踪系统的原始工况数据进行预处理，避免噪声数据的存在降低光伏发电跟踪系统的异常检测的准确率。
需要采集原始工况数据，按照光伏发电站设计规范，光伏方阵各阵列应当保证在当地的每天真太阳时的时段内，前后左右互不遮挡，该时段内光伏发电跟踪系统受干扰较少，工况数据特性较为一致，同时为避免系统启动时刻的冲击电流影响，本实施例中选取光伏发电跟踪系统当地真太阳时的时段内的原始工况数据，并在预处理后，进一步得到光伏发电根据系统当地真太阳时的时段内的目标工况数据。
其中，某地区真太阳时的计算方式如下：
LST＝LT+(TC/60)
LST为当地真太阳时，LT为当地时间，当地时间可以取北京时间，TC为时间校正因子，时间校正因子TC的计算方式如下：
TC＝4*(l-120)+t
其中，l为光伏发电跟踪系统所在位置的经度，t为时间方程，时间方程t的公式如下：
t＝9.87*sind(2E)-7.53*cosd(E)-1.5*sind(E)；
时间方程中E的求解公式为：
E＝360*(N-81)/365
其中，N表示目标工况数据的采集日期属于一年中的第几天。
步骤S12，确定每个所述原始工况数据对应的变化率；
在采集得到原始工况数据之后，确定每个原始工况数据对应的变化量，每个原始工况数据均对应有采集时刻点，结合该采集时刻点的上一时刻点对应的原始工况数据，可以得到每个原始工况数据相对于上一时刻的的变化量。
比如，原始工况数据为电流数据，某一时刻点的电流数据为In，前一时刻点的电流数据为In-1，则某一时刻点的电流数据变化量为：
λ＝|(In-In-1)/In|
λ>ε，则In为异常值，λ≤ε，则In为正常值，ε为预设变化率。
步骤S13，对所述变化率大于预设变化率的所述原始工况数据进行平滑滤波处理；
对于变化率从大于预设变化率的原始工况数据，采用如下方式计算对应的平滑滤波处理后的值：
Figure BDA0003217999230000181
其中，In,k为平滑滤波处理后的电流数据，a为向前取点，b为向后取点，k表示第几个数据，n表示当前时刻。
采用上述平滑滤波方式相同的原理，还可以对功率数据、支架角度数据以及电压数据进行平滑滤波处理。
步骤S14，根据所述变化率小于或者等于所述预设变化率的所述原始工况数据，以及平滑滤波处理的所述原始工况数据，确定所述目标工况数据。
在进行平滑滤波处理后，将平滑滤波处理后的原始工况数据以及变化率小于或者等于预设变化率的原始工况数据，作为目标工况数据，从而避免了噪声的干扰。
在本实施例中，通过获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的原始工况数据，确定每个原始工况数据对应的变化率，对变化率大于预设变化率的原始工况数据进行平滑滤波处理，根据变化率小于或者等于预设变化率的原始工况数据，以及平滑滤波处理后的原始工况数据，确定目标工况数据，从而对变化率过高的原始工况数据进行处理后，得到了更为可靠的工况数据，以进一步提升光伏发电跟踪系统的异常检测的准确性。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。
上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。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如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台光伏发电跟踪系统的异常检测装置执行本发明各个实施例所述的方法。
以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (12)

1.一种光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据；
根据所述目标工况数据确定异常检测信息，所述异常检测信息包括所述目标时间段内的相邻历史检测时间段之间的工况数据变化量，和/或所述目标工况数据中的正常工况数据数量；
根据所述异常检测信息，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常。
2.如权利要求1所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述根据所述目标工况数据确定异常检测信息的步骤包括：
获取正常工况数据区间，所述正常工况数据区间为预设区间，或者所述正常工况数据区间根据预设核密度估计函数以及所述目标工况数据得到；
确定位于所述正常工况数据区间内的所述目标工况数据的目标数量；
根据所述目标数量，确定所述正常工况数据数量，所述异常检测信息为所述正常工况数据数量。
3.如权利要求2所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述获取正常工况数据区间的步骤包括：
获取当前时间段内同一发电站的至少两个所述光伏发电跟踪系统对应的所述目标工况数据，所述目标时间段为所述当前时间段，所述当前时间段为当天内的预设时间段；
根据所述预设核密度估计函数，确定所述当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据；
根据各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据，确定最大正常工况数据以及最小正常工况数据；
根据所述最大正常工况数据以及所述最小正常工况数据，确定所述正常工况数据区间。
4.如权利要求3所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述根据所述预设核密度估计函数，确定所述当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据的步骤包括：
确定所述目标工况数据的标准差；
根据所述标准差，确定所述预设核密度估计函数的目标带宽；
根据所述目标带宽以及所述预设核密度估计函数，确定所述当前时间段内各个时刻高斯分布密度峰值对应的所述目标工况数据。
5.如权利要求1所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述根据所述目标工况数据确定异常检测信息的步骤包括：
分别确定每个所述历史检测时间段对应的所述目标工况数据的平均值，所述目标时间段包括至少两个相邻的所述历史检测时间段；
确定相邻所述历史检测时间段对应的所述目标工况数据的平均值的差值；
根据所述差值确定所述工况数据变化量，所述异常检测信息为所述工况数据变化量。
6.如权利要求1所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述根据所述异常检测信息，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常的步骤之后，还包括：
根据所述异常检测信息对应的目标区间，检测所述光伏发电跟踪系统是否出现异常；
在所述光伏发电跟踪系统出现异常时，输出提醒信息。
7.如权利要求6所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述在所述光伏发电跟踪系统出现异常时，输出提醒信息的步骤包括：
在所述光伏发电系出现异常时，确定所述目标区间对应的提醒信息；
输出所述提醒信息。
8.如权利要求7所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述确定所述目标区间对应的提醒信息的步骤包括：
在所述目标区间为第一区间时，获取第一预设时间段内的所述目标工况数据，所述第一预设时间段位于所述目标时间段内，所述异常检测信息为所述工况数据变化量；
在所述第一预设时间段内的所述目标工况数据均小于预设值时，输出第一提醒信息，所述第一提醒信息包括组件脱落信息、组件松动信息以及严重异常信息中的至少一个；
在所述第一预设时间段内的所述目标工况数据均大于所述预设值时，输出第二提醒信息，所述第二提醒信息包括摩擦力异常信息和/或所述严重异常信息；
在所述目标区间为第二区间时，输出第三提醒信息，所述第三提醒信息包括普通异常信息，所述第二区间中数值的绝对值高于所述第一区间中数值的绝对值。
9.如权利要求6所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述在所述光伏发电跟踪系统出现异常时，输出所述提醒信息的步骤包括：
在所述光伏发电跟踪系统异常时，获取第二预设时间段内低于最小正常工况数据的所述目标工况数据的的第一数量，以及所述第二预设时间段内高于最大正常工况数据的所述工况数据的第二数量，所述第二预设时间段位于所述目标时间段内，所述异常检测信息包括所述第一数量以及所述第二数量；
在所述第一数量大于或者等于预设数量阈值时，输出第四提醒信息，所述第四提醒信息包括组件脱落信息和/或组件松动信息；
和/或，在所述第二数量大于或者等于所述预设数量阈值时，输出第五提醒信息，所述第五提醒信息包括摩擦力异常信息。
10.如权利要求1所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法，其特征在于，所述获取目标时间段内光伏发电跟踪系统的目标工况数据的步骤包括：
获取所述目标时间段内所述光伏发电跟踪系统的原始工况数据；
确定每个所述原始工况数据对应的变化率；
对所述变化率大于预设变化率的所述原始工况数据进行平滑滤波处理；
根据所述变化率小于或者等于所述预设变化率的所述原始工况数据，以及平滑滤波处理后的所述原始工况数据，确定所述目标工况数据。
11.一种光伏发电跟踪系统的异常检测装置，其特征在于，所述光伏发电跟踪系统的异常检测装置包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的光伏发电跟踪系统的异常检测程序，所述光伏发电跟踪系统的异常检测程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法的步骤。
12.一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上存储有光伏发电跟踪系统的异常检测程序，所述光伏发电跟踪系统的异常检测程序被处理器执行时实现如权利要求1至10中任一项所述的光伏发电跟踪系统的异常检测方法的步骤。
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