CN113746132A - 一种基于云边协同的光伏电站及其控制方法 - Google Patents

一种基于云边协同的光伏电站及其控制方法 Download PDF

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Abstract

一种基于云边协同的光伏电站及其控制方法，光伏电站包括：云服务器，边缘计算模块，光伏发电模块，气象信息采集模块，逆变器和升压变压器，云服务器与多台边缘计算模块相连接，与气象信息采集模块相连接；每台逆变器与多个光伏发电模块相连接，多个光伏发电模块并联汇流之后，由一台逆变器将直流转换为交流；每台边缘计算模块与一台逆变器相连接，并且与该逆变器的多个光伏发电模块相连接，对每个光伏发电模块进行实时仿真映射计算，判断光伏模块是否发生故障，对故障进行定位；边缘计算模块向云服务器反馈与之相连接的光伏发电模块是否发生故障，以及故障位置，云服务器向边缘计算模块下发投切指令。

Description

一种基于云边协同的光伏电站及其控制方法
技术领域
本申请涉及光伏发电领域，更具体地，一种基于云边协同的光伏电站及其 控制方法。
背景技术
现有技术文件1(CN111983400A)提供了一种主动式光伏组串直流电弧故 障检测和故障定位系统，包括：高频信号发生与注入器、线路信号测量仪和电 弧故障分析模块；高频信号发生与注入器用于产生高频信号，并将高频信号注 入光伏组串直流母线中；线路信号测量仪用于检测注入的高频信号的输出响应 信号，并对输出响应信号进行滤波处理；电弧故障分析模块用于处理经过滤波 后的输出响应信号，并与注入的高频信号进行比较，检测光伏组串是否发生直 流电弧故障，若发生直流电弧故障则向断路器发送关断信号指令，并根据电弧 特征值与电弧检测点的电缆距离的相关性对电弧故障发生点进行定位处理。
现有技术文件1的直流电弧故障检测和故障定位系统需要单独的信号发生 和注入装置，现场需要增加新的设备，这种系统通常有两种形式，一是通过制 造编写设备的方式，通过人工携带设备到现场，开展故障诊断和检测，效率较 低，另外需要新开发设备；二是通过远端控制，在每个光伏模块附近距设置故 障检测和定位模块，这样大幅度增加了成本。并且判断故障的种类较为单一。 工程实践当中，光伏系统的故障实际较多。
现有技术文件2(CN106330095B)提供了一种大型光伏电站汇集系统内故 障定位方法，方法包括以下步骤：步骤1、结合光伏电站内实际采用的逆变器 控制方式，分析得出光伏电站汇集系统内故障电流特征规律；步骤2、光伏电 站汇集系统内的线路接线及参数离线形成节点负序阻抗矩阵，从中选取稀疏测 点所在行，并将所有元素取绝对值，构成感知矩阵；步骤3、光伏电站汇集系 统内发生不对称故障后，结合光伏电站汇集系统内光伏系统故障电流无负序分 量的特点，利用故障后测点电压信息计算得到测点负序电压幅值向量，和感知 矩阵构成求解稀疏的节点负序注入电流幅值向量的欠定方程组，利用改进的贝叶斯压缩感知重构算法求解以获得稀疏解；步骤4、统计数据窗长内节点负序 注入电流幅值向量中最大元素对应节点出现的次数，将最多的节点视作故障节 点。
现有技术文件2的特点是计算量大，并且需要将数据汇总到主站集中进行 计算，由此导致计算和通讯负担较大。
发明内容
为解决现有技术中存在的不足，本发明的目的在于，提供一种基于云边协 同的光伏电站及其控制方法。一方面解决要大量新增设备的问题，另一方面减 小计算和通信压力，提升效率和可靠性。
本发明采用如下的技术方案。本发明的第一方面一种基于云边协同的光伏 电站，包括：云服务器，边缘计算模块，光伏发电模块，气象信息采集模块， 逆变器和升压变压器，云服务器与多台边缘计算模块相连接，与用于实时采集 辐照度G的气象信息采集模块相连接；
每台逆变器与多个光伏发电模块相连接，多个光伏发电模块并联汇流之 后，由一台逆变器将直流转换为交流；
每台边缘计算模块与一台逆变器相连接，并且与该逆变器的多个光伏发电 模块相连接，对每个光伏发电模块进行实时仿真映射计算，根据仿真映射计算 结果和实测进行比较，判断光伏模块是否发生故障，对故障进行定位；
边缘计算模块向云服务器反馈与之相连接的光伏发电模块是否发生故障， 以及故障位置，云服务器向边缘计算模块下发投切指令。
优选地，光伏发电模块包括：光伏电池板、DC/DC变换器，电气量采集单 元；
DC/DC变换器包括四个功率开关、电阻器，输入电容器、输出电容器和电 感器，第一功率开关SW1与第二功率开关SW2串联连接，第三功率开关SW3与第 四功率开关SW4串联连接，串联连接后的第一功率开关与第二功率开关两端与 光伏电池板相连接，并且并联连接有输入电容器。串联连接后的第三功率开关 与第四功率开关两端为该光伏发电模块的输出端，并且并联连接有输出电容 器。第一、第二功率开关的连接点与第三、第四功率开关的连接点之间连接有 串联的电阻器和电感器。
优选地，电气采集单元包括：第一电流传感器，采集光伏电池板的输出电 流ipv(t)；第二电流传感器，采集所述电感器的电流iL(t)；第三电流传感器，采 集光伏发电模块的输出电流iload(t)；第一电压传感器，采集光伏电池板的输出 电压vpv(t)；第二电压传感器，采集输出电容两端的电压vC(t)。
本发明的第二方面提供了一种基于云边协同的光伏电站的控制方法，包括 以下步骤：
步骤1，建立光伏发电模块仿真模型，使用仿真输出向量表征光伏发电模 块的工况；
步骤2，根据光伏发电模块仿真模型的仿真输出向量，对应构建光伏发电 模块实测输出向量；
步骤3，以光伏发电模块仿真模型的仿真输出向量z(t)与光伏发电模块实测 输出向量y(t)的差构建状态判据向量γ(t)；
步骤4，实时监控状态判据向量γ(t)，将状态判据向量γ(t)的四个元素转换 为标幺值，计算状态判据向量γ(t)的范数‖γ(t)‖∞，如果状态判据向量γ(t)的范 数‖γ(t)‖∞超过设定阈值，表明相应的光伏发电模块发生故障，产告警信号；
步骤5，故障发生后，将状态判据向量γ(t)归一化，形故障定位向量f，将 故障定位向量与故障数据库中的故障特征数据进行对比，将与故障特征一致的 条目取出，完成故障定位，切除故障区域，避免设备进一步损坏。
优选地，步骤1中，将光伏发电模块包括的光伏电池板、DC/DC变换器和 电气量采集单元进行公式化表达，以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000031
式中：
x[k]表示DC/DC变换器的仿真工况，
Ipv[G,T]表示光伏电池板最大功率点运行仿真输出电流，是辐照度G和光伏 电池板温度T的函数，
Vpv[G,T]表示光伏电池板最大功率点运行仿真输出电压，是辐照度G和光伏 电池板温度T的函数，
C表示单位矩阵，表示sn传感器增益，
Figure BDA0003207291760000041
优选地，在时域中，以如下公式表示DC/DC变换器的仿真工况，
Figure BDA0003207291760000042
式中：
Figure BDA0003207291760000043
表示电感器的仿真输出电流，
Figure BDA0003207291760000044
光伏发电模块的输出电压，
iload(t)光伏发电模块的输出电流，
vpv(t)表示光伏电池板的输出电压，
R表示电阻器的电阻，
Figure BDA0003207291760000045
表示第一开关SW1的占空比，
Figure BDA0003207291760000046
表示第三开关SW3的占空比。
优选地，步骤2中，构建光伏发电模块实测输出向量，其中的元素都是电 气量采集单元的实际测量值，以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000047
式中：
iL(t)表示电感器电流，
vC(t)表示电容器电压，
ipv(t)表示光伏电池板输出电流，
vpv(t)表示光伏电池板输出电压。
优选地，步骤3中，在建模之后，建立故障数据库。具体包括：
以状态判据向量γ(t)计算故障定位向量f，以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000051
式中：
‖γ(t)‖2表示状态判据向量γ(t)的L2范数。
因建模过程为将光伏发电模块的光伏电池板、DC/DC变换器和电气量采集 单元进行公式化表达，也就是说，故障定位向量能够用于光伏电池板、DC/DC 变换器和电气量采集单元的故障进行定位。
优选地，步骤4中，根据实验条件下最大噪声水平的容忍度设置判断阈值 Γ。
优选地，步骤5中，通过最大内积检索的形式进行故障定位，以如下公式 表示，
Figure BDA0003207291760000052
式中：
W表示计算内积的窗口大小，
故障定位计算以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000053
式中：
Figure BDA0003207291760000054
表示指示的故障位置，
Λ表示经验阈值。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，提供一种基于云边协同的光伏 电站及其控制方法，一方面解决要大量新增设备的问题，另一方面减小计算和 通信压力，提升效率和可靠性。可以在现有的电站简单改造推广，而无需大量 购置新硬件。
附图说明
图1为本发明提供的一种基于云边协同的光伏电站的系统架构图；
图2为本发明提供的一种基于云边协同的光伏电站的光伏发电模块的示意 图；
图3为本发明提供的一种基于云边协同的光伏电站的控制方法的流程图。
图中：
10-边缘计算模块；
20-云服务器；
30-升压变压器；
40-电网；
50-光伏电池板。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明 本发明的技术方案，而不能以此来限制本申请的保护范围。
如图1所示，本发明的第一实施例提供了一种基于云边协同的光伏电站， 包括云服务器20，气象信息采集模块，边缘计算模块10，光伏发电模块，逆变 器和升压变压器30。
云服务器20与多台边缘计算模块10相连接，与用于实时采集辐照度G的 气象信息采集模块相连接，云服务器20获得实时采集辐照度G后，向多台边缘 计算模块10下发辐照度G。
每台逆变器与多个光伏发电模块相连接，多个光伏发电模块并联汇流之 后，由一台逆变器将直流转换为交流。
每台边缘计算模块10与一台逆变器相连接，并且与该逆变器的多个光伏发 电模块相连接，对每个光伏发电模块进行实时仿真映射计算，根据仿真映射计 算结果和实测进行比较，判断光伏模块是否发生故障，对故障进行定位。边缘 计算模块10向云服务器20反馈与之相连接的光伏发电模块是否发生故障，以 及故障位置，云服务器20向边缘计算模块10下发投切指令。
值得注意的是，现有技术中一般在每台逆变器附近就有相应的控制计算模 块，本发明可以直接将该控制计算模块中增加边缘计算功能，将其改造为边缘 计算模块10，进而解决对比文件1需要新增信号注入设备和另行开发设备的问 题。
在进一步优选但非限制性的实施例中，光伏发电模块包括：光伏电池板50、DC/DC变换器，电气量采集单元，在一个优选但非限制性的实施方式中， 电气量采集单元包括采集电压、电流和温度等参量的传感器，所属领域技术人 员可以使用现有技术中的任意合适传感器。
如图2所示，在进一步优选但非限制性的实施例中，DC/DC变换器包括四 个功率开关、电阻器，输入电容器、输出电容器和电感器，第一功率开关SW1与第二功率开关SW2串联连接，第三功率开关SW3与第四功率开关SW4串联连 接，串联连接后的第一功率开关与第二功率开关两端与光伏电池板相连接，并 且并联连接有输入电容器。串联连接后的第三功率开关与第四功率开关两端为 该光伏发电模块的输出端，并且并联连接有输出电容器。第一、第二功率开关 的连接点与第三、第四功率开关的连接点之间连接有串联的电阻器和电感器。
在进一步优选但非限制性的实施例中，电气采集单元包括：第一电流传感 器，采集光伏电池板的输出电流ipv(t)；第二电流传感器，采集所述电感器的电 流iL(t)；第三电流传感器，采集光伏发电模块的输出电流iload(t)；第一电压传 感器，采集光伏电池板的输出电压vpv(t)；第二电压传感器，采集输出电容两 端的电压vC(t)。
升压变压器30与电网40相连接。
本发明的第二实施例提供了一种基于云边协同的光伏电站的控制方法，包 括以下步骤：
步骤1，建立光伏发电模块仿真模型，表征光伏发电模块的工况。具体包 括：
以z(t)表示光伏发电模块仿真模型的仿真输出向量，是时间、辐照度G和光 伏电池板温度T的函数，以如下公式表示，
z[k,G,T]≡z(kTs,G,T)
式中：
Ts表示采样周期，
k表示采样的序列，则kTs可以表示采样的时间，
Figure BDA0003207291760000071
G表示辐照度，
T表示光伏电池板温度。
进一步地，将光伏发电模块包括的光伏电池板、DC/DC变换器和电气量采 集单元进行公式化表达，以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000081
式中：
x[k]表示DC/DC变换器的仿真工况，
Ipv[G,T]表示光伏电池板最大功率点运行仿真输出电流，是辐照度G和光伏 电池板温度T的函数，
Vpv[G,T]表示光伏电池板最大功率点运行仿真输出电压，是辐照度G和光伏 电池板温度T的函数，
C表示单位矩阵，表示sn传感器增益，
Figure BDA0003207291760000082
优选地，以电感器的电流和输出电容的电压表征DC/DC变换器的仿真工况 x[k]，以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000083
式中：
Figure BDA0003207291760000084
表示电感器电流，
Figure BDA0003207291760000085
表示输出电容器电压。
进一步优选地，在时域中，以如下公式表示DC/DC变换器的仿真工况，
Figure BDA0003207291760000086
式中：
Figure BDA0003207291760000087
表示电感器的仿真输出电流，
Figure BDA0003207291760000088
光伏发电模块的输出电压，
iload(t)光伏发电模块的输出电流，
vpv(t)表示光伏电池板的输出电压，
R表示电阻器的电阻，
Figure BDA0003207291760000089
表示第一开关SW1的占空比，
Figure BDA0003207291760000091
表示第三开关SW3的占空比，
优选地，将光伏电池板最大功率点运行仿真输出电流Ipv[G,T]表征为可实时 计算的公式，以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000092
式中：
Ipv[G,T]表示光伏电池板最大功率点电流，即入射的辐照度为G并且光伏电 池板的温度为T时最大功率点的运行电流，
Figure BDA0003207291760000093
表示入射的辐照度为参考辐照度Gref并且光伏电池板的温度为参考温度 Tref时最大功率点的运行电流，
Ki表示电流温度系数，
优选地，同样将光伏电池板最大功率点运行仿真输出电压Vpv[G,T]表征为 可实时计算的公式，以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000094
式中：
Vpv[G,T]表示入射的辐照度为G并且光伏电池板的温度为T时最大功率点的 运行电压，
Figure BDA0003207291760000095
表示入射的辐照度为参考辐照度Gref并且光伏电池板的温度为参考温 度Tref时最大功率，
Figure BDA0003207291760000096
辐照度为参考辐照度Gref并且光伏电池板的温度为参考温度Tref时最 大功率点的电压，
Kp表示光伏电池板最大功率温度系数。
由此可知，光伏发电模块仿真模型的仿真输出向量可以以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000101
由此，使用该公式，可以实时获得光伏发电模块仿真模型的仿真输出向量 z(t)。
值得注意的是，所属领域技术人员可以使用其他建模方式对光伏发电模块 进行建模，本发明的核心构思在于，要生成一个能够实时仿真光伏发电模块输 出的表达式，将这个表达式内置在边缘计算模块10中，就可以就近进行计算， 而不必将计算压力全部集中在云服务器上，既降低了计算压力，提升了计算效 率，又降低了通信压力。边缘计算模块10仅向云服务器20反馈光伏发电模块 的是否故障，故障位置即可，而不必将海量的原始数据全部上传。在故障定位 之后，为了进行深层次故障分析时，可以通过云服务器20向报告故障的边缘计 算模块10召回相关数据。
步骤2，根据光伏发电模块仿真模型的仿真输出向量，对应构建光伏发电 模块实测输出向量，其中的元素都是电气量采集单元的实际测量值，以如下公 式表示，
Figure BDA0003207291760000102
式中：
iL(t)表示电感器电流，
vC(t)表示电容器电压，
ipv(t)表示光伏电池板输出电流，
vpv(t)表示光伏电池板输出电压。
步骤3，以光伏发电模块仿真模型的仿真输出向量z(t)与光伏发电模块实测 输出向量y(t)的差构建状态判据向量γ(t)，以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000111
式中：
γ1(t),γ2(t),γ3(t),γ4(t)分别表示状态判据向量γ(t)的四个元素。
一个优选但非限制性的实施方式为，可以在建模之后，建立故障数据库。
具体包括：
以状态判据向量γ(t)计算故障定位向量f，以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000112
式中：
‖γ(t)‖2表示状态判据向量γ(t)的L2范数。
因建模过程为将光伏发电模块的光伏电池板、DC/DC变换器和电气量采集 单元进行公式化表达，也就是说，故障定位向量能够用于光伏电池板、DC/DC 变换器和电气量采集单元的故障进行定位。
值得注意的是，所属领域技术人员依照本发明的核心构思实施技术方案 时，并不一定限定在将光伏发电模块分为三个单元的形式，可以对除了这个三 个单元之外的附件单元进行建模，那么该故障定位向量就能够对更多的单元进 行故障定位。
在本发明优选的实施例中，光伏电池板可能出现的故障包括：受光面变 色、烧毁、接线盒变形、机械损伤、热斑等等；DC/DC变换器可能出现的故障 包括：功率开关开路、功率开关短路、电容器退化、电阻器退化等等；电气量 采集单元故障可能出现的故障包括：开路或参数漂移等等。每一种故障都会形 成特定的故障特征，基于此，将各种故障位置的特征进行收集，就可以形成用 于判断故障位置的故障数据库。
所属领域技术人员可以在实验条件下，仿真这些故障的情况，注入相应的 故障信号，以先验的形式获得各种故障条件下故障定位向量f，并且将这些故障 定位向量组成故障数据库，用于光伏发电系统上线后将实时计算的故障定位向 量f与故障数据库相比对，获得故障定位。
步骤4，实时监控状态判据向量γ(t)，将状态判据向量γ(t)的四个元素转换 为标幺值，计算状态判据向量γ(t)的范数‖γ(t)‖∞，如果状态判据向量γ(t)的范 数‖γ(t)‖∞超过设定阈值，表明相应的光伏发电模块发生故障，产告警信号，以 如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000121
式中：
FD表示告警信号，取值为1表示发生故障，取值为0表示没有发生故障， Γ表示判断阈值。
一个优选但非限制的实施方式为，所属领域技术人员可以根据实验条件下 最大噪声水平的容忍度设置判断阈值Γ。这是因为，本发明注意到，在未发生故 障的情况下，状态判据向量γ(t)应实时为零向量，但工程实践当中，发现该状 态判据向量γ(t)是一个时刻波动的向量，为了避免投切装置的误动作，考量设 置一个判断阈值Γ，这个判断阈值Γ主要是为了避免各种设备带来的噪声使状态 判据向量γ(t)波动的问题。
步骤5，故障发生后，将状态判据向量γ(t)归一化，形故障定位向量f，将 故障定位向量与故障数据库中的故障特征数据进行对比，将与故障特征一致的 条目取出，完成故障定位，切除故障区域，避免设备进一步损坏。
进一步优选的是，可以通过最大内积检索的形式进行故障定位，以如下公 式表示，
Figure BDA0003207291760000122
式中：
W表示计算内积的窗口大小，
故障定位计算以如下公式表示，
Figure BDA0003207291760000123
式中：
Figure BDA0003207291760000124
表示指示的故障位置，
Λ表示经验阈值。
采用该优选技术手段的意义在于，在工程实践当中发现，即使在先建立了 故障数据库，但实时计算的状态判据向量γ(t)与故障数据库中的先验条目并不 能够完全匹配，一种情况是这种故障位置在故障数据库中并不存在，是一种没 有通过先验实验考虑到的故障，一种情况是各种设备带来的噪声和计算误差。 那么就可以通过比较与哪一种故障位置最为接近，将最接近的故障位置判断出 来，上传至云服务器20，云服务器20可以通过人工或者无人机的形式到现场 核验，如果是新的故障形式，将其纳入到故障数据库中，如果是先验故障，按 照预案排除故障。
经验阈值Λ与设备架构相关，在新投运的光伏系统中，应当设置的低一 些，在运行期间，通过步进调整的方式逐渐增大，进而提升判断定位的准确 性。
值得注意的是，相较于现有技术文件2公开的计算方法，本申请的计算量 明显下降，并且在现有设备上直接置入模块，同时降低了通信压力，提升了可 靠性。
本发明的有益效果在于，与现有技术相比，提供一种基于云边协同的光伏 电站及其控制方法，一方面解决要大量新增设备的问题，另一方面减小计算和 通信压力，提升效率和可靠性。可以在现有的电站简单改造推广，而无需大量 购置新硬件。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描 述，但是本领域技术人员应该理解，以上实施示例仅为本发明的优选实施方 案，详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神，而并非对本发明保 护范围的限制，相反，任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应 当落在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于云边协同的光伏电站，包括：云服务器(20)，边缘计算模块(10)，光伏发电模块，气象信息采集模块，逆变器和升压变压器(30)，其特征在于，
云服务器(20)与多台边缘计算模块(10)相连接，与用于实时采集辐照度G的气象信息采集模块相连接；
每台逆变器与多个光伏发电模块相连接，多个光伏发电模块并联汇流之后，由一台逆变器将直流转换为交流；
每台边缘计算模块(10)与一台逆变器相连接，并且与该逆变器的多个光伏发电模块相连接，对每个光伏发电模块进行实时仿真映射计算，根据仿真映射计算结果和实测进行比较，判断光伏模块是否发生故障，对故障进行定位；
边缘计算模块(10)向云服务器(20)反馈与之相连接的光伏发电模块是否发生故障，以及故障位置，云服务器(20)向边缘计算模块(10)下发投切指令。
2.如权利要求1所述的一种基于云边协同的光伏电站，其特征在于：
光伏发电模块包括：光伏电池板(50)、DC/DC变换器，电气量采集单元；
DC/DC变换器包括四个功率开关、电阻器，输入电容器、输出电容器和电感器，第一功率开关SW1与第二功率开关SW2串联连接，第三功率开关SW3与第四功率开关SW4串联连接，串联连接后的第一功率开关与第二功率开关两端与光伏电池板相连接，并且并联连接有输入电容器。串联连接后的第三功率开关与第四功率开关两端为该光伏发电模块的输出端，并且并联连接有输出电容器。第一、第二功率开关的连接点与第三、第四功率开关的连接点之间连接有串联的电阻器和电感器。
3.如权利要求2所述的一种基于云边协同的光伏电站，其特征在于：
电气采集单元包括：第一电流传感器，采集光伏电池板的输出电流ipv(t)；第二电流传感器，采集所述电感器的电流iL(t)；第三电流传感器，采集光伏发电模块的输出电流iload(t)；第一电压传感器，采集光伏电池板的输出电压vpv(t)；第二电压传感器，采集输出电容两端的电压vC(t)。
4.一种如权利要求1-3所述的基于云边协同的光伏电站的控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，建立光伏发电模块仿真模型，使用仿真输出向量表征光伏发电模块的工况；
步骤2，根据光伏发电模块仿真模型的仿真输出向量，对应构建光伏发电模块实测输出向量；
步骤3，以光伏发电模块仿真模型的仿真输出向量z(t)与光伏发电模块实测输出向量y(t)的差构建状态判据向量γ(t)；
步骤4，实时监控状态判据向量γ(t)，将状态判据向量γ(t)的四个元素转换为标幺值，计算状态判据向量γ(t)的范数‖γ(t)‖∞，如果状态判据向量γ(t)的范数‖γ(t)‖∞超过设定阈值，表明相应的光伏发电模块发生故障，产告警信号；
步骤5，故障发生后，将状态判据向量γ(t)归一化，形故障定位向量f，将故障定位向量与故障数据库中的故障特征数据进行对比，将与故障特征一致的条目取出，完成故障定位，切除故障区域，避免设备进一步损坏。
5.如权利要求4所述的一种基于云边协同的光伏电站的控制方法，其特征在于：
步骤1中，将光伏发电模块包括的光伏电池板、DC/DC变换器和电气量采集单元进行公式化表达，以如下公式表示，
Figure FDA0003207291750000021
式中：
x[k]表示DC/DC变换器的仿真工况，
Ipv[G,T]表示光伏电池板最大功率点运行仿真输出电流，是辐照度G和光伏电池板温度T的函数，
Vpv[G,T]表示光伏电池板最大功率点运行仿真输出电压，是辐照度G和光伏电池板温度T的函数，
C表示单位矩阵，表示sn传感器增益，
Figure FDA0003207291750000022
6.如权利要求5所述的一种基于云边协同的光伏电站的控制方法，其特征在于：
在时域中，以如下公式表示DC/DC变换器的仿真工况，
Figure FDA0003207291750000031
式中：
Figure FDA0003207291750000032
表示电感器的仿真输出电流，
Figure FDA0003207291750000033
光伏发电模块的输出电压，
iload(t)光伏发电模块的输出电流，
vpv(t)表示光伏电池板的输出电压，
R表示电阻器的电阻，
Figure FDA0003207291750000034
表示第一开关SW1的占空比，
Figure FDA0003207291750000035
表示第三开关SW3的占空比。
7.如权利要求5所述的一种基于云边协同的光伏电站的控制方法，其特征在于：
步骤2中，构建光伏发电模块实测输出向量，其中的元素都是电气量采集单元的实际测量值，以如下公式表示，
Figure FDA0003207291750000036
式中：
iL(t)表示电感器电流，
vC(t)表示电容器电压，
ipv(t)表示光伏电池板输出电流，
vpv(t)表示光伏电池板输出电压。
8.如权利要求5所述的一种基于云边协同的光伏电站的控制方法，其特征在于：
步骤3中，在建模之后，建立故障数据库。具体包括：
以状态判据向量γ(t)计算故障定位向量f，以如下公式表示，
Figure FDA0003207291750000041
式中：
‖γ(t)‖2表示状态判据向量γ(t)的L2范数。
因建模过程为将光伏发电模块的光伏电池板、DC/DC变换器和电气量采集单元进行公式化表达，也就是说，故障定位向量能够用于光伏电池板、DC/DC变换器和电气量采集单元的故障进行定位。
9.如权利要求5所述的一种基于云边协同的光伏电站的控制方法，其特征在于：
步骤4中，根据实验条件下最大噪声水平的容忍度设置判断阈值Γ。
10.如权利要求5所述的一种基于云边协同的光伏电站的控制方法，其特征在于：
步骤5中，通过最大内积检索的形式进行故障定位，以如下公式表示，
Figure FDA0003207291750000042
式中：
W表示计算内积的窗口大小，
故障定位计算以如下公式表示，
Figure FDA0003207291750000043
式中：
Figure FDA0003207291750000044
表示指示的故障位置，
Λ表示经验阈值。
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