CN116014902B - 一种光伏并网逆变器用全自动化老化监测系统 - Google Patents

一种光伏并网逆变器用全自动化老化监测系统 Download PDF

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CN116014902B CN202310294301.9A CN202310294301A CN116014902B CN 116014902 B CN116014902 B CN 116014902B CN 202310294301 A CN202310294301 A CN 202310294301A CN 116014902 B CN116014902 B CN 116014902B
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Abstract

本发明涉及逆变器老化监测技术领域,具体为一种光伏并网逆变器用全自动化老化监测系统,包括逆变环境集分单元、逆变寿命集处单元、服务器以及逆变运行判处单元,本发明通过对光伏并网逆变器运行时周边的环境、天气相关数据进行环境的影响系数分析,将光伏并网逆变器的老化与光伏并网逆变器周边的环境、天气的变化进行结合,对自身运行时内部零件的温度变化,分析出内部零件的温度分析系数,将光伏并网逆变器的环境天气影响情况以及内部零件运行的分析影响,对光伏并网逆变器的寿命老化情况进行分析判定,实现数据选择的多样性,保证数据分析的精确性,提前对老化的光伏并网逆变器进行提前预警,增加光伏并网逆变器的使用安全性。

Description

一种光伏并网逆变器用全自动化老化监测系统
技术领域
本发明涉及逆变器老化监测技术领域,具体为一种光伏并网逆变器用全自动化老化监测系统。
背景技术
逆变器又称电源调整器、功率调节器,是光伏系统必不可少的一部分;通常,物理上把将直流电能变换成交流电能的过程称为逆变,把实现逆变过程的装置称为逆变设备或逆变器;逆变器的种类繁多,光伏并网逆变器便是其中之一。
光伏并网逆变器在使用过程中会随着使用年限的增加会出现老化的显现,针对老化现象,目前的检测方法是通过光伏逆变器的工作效率的降低来人为判断,耗费大量人力资源,无法自动对光伏并网逆变器的运行情况的相关数据进行自动数据采集,并依据采集的数据通过环境天气以及内部零件运行情况几个方面进行结合分析,从而提前对光伏并网逆变器的老化现象进行监测。
发明内容
本发明的目的在于提供一种光伏并网逆变器用全自动化老化监测系统,来解决上述提出的技术问题。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:一种光伏并网逆变器用全自动化老化监测系统,包括逆变环境集分单元、逆变寿命集处单元、服务器以及逆变运行判处单元;
所述服务器生成逆环分析信令并发送至逆变环境集分单元,通过逆变环境集分单元对光伏并网逆变器所处的相关环境数据进行光并逆环分析操作,得到环境分析系数
Figure SMS_1
所述服务器生成逆运分信令并发送至逆变运行判处单元,通过逆变运行判处单元对光伏并网逆变器在运行时的状态进行逆变运行处理操作,得到温度分析系数
Figure SMS_2
所述服务器生成逆寿处理信令并发送至逆变寿命集处单元,通过逆变寿命集处单元对光伏并网逆变器的使用寿命进行光并逆寿处理操作,得到老化警示信号,并依据老化警示信号发出警报。
进一步的,所述光并逆环分析操作的具体操作过程为:
采集到光伏并网逆变器的型号并标定为逆型数据,将逆型数据标定为i,i的取值为正整数,采集一段时间内逆型数据周边的环境温度大小标定为逆环温数据,将一段时间内的若干个逆环温数据进行均值计算,计算出逆环温均值,将逆环温均值与若干个对应的逆环温数据进行差值计算,计算出若干个逆环温差值;
采集到一段时间内逆型数据周边环境的天气数据,将天气数据中的雨雪天气标定为恶劣气象,将天气数据内除雨雪天气外的天气标定为优良气象,将恶劣气象对应的逆环温差值进行提取,将若干个恶劣气象对应的逆环温差值标定为逆环温劣差值,将若干个逆环温劣差值进行均值计算,计算出逆环温劣差均值,将优良气象对应的逆环温差值进行提取,将若干个优良气象对应的逆环温差值标定为逆环温优差值,将若干个逆环温优差值进行均值计算,计算出逆环温优差均值;
统计出逆环温劣差值以及逆环温优差值的出现次数,依据逆环温劣差值以及逆环温优差值的出现次数进行占比计算,计算出逆环温劣占比值、逆环温优占比值;
对逆环温劣占比值、逆环温优占比值、逆环温劣差均值以及逆环温优差均值进行计算处理,计算出环境分析系数
Figure SMS_3
进一步的,所处逆变运行处理操作的具体处理过程为:
获取逆型数据,将逆型数据对应的光伏并网逆变器运行的时间长短标定为运时数据,将运时数据在不同时间点时设备内的每个零部件温度标定为零温数据,依据时间将零温数据进行排列,从而排列出零温排序数据,将零温排序数据与零温阈值进行匹配标记,得到高零温值、低零温值;
选取高零温值以及低零温值对应的零温数据并进行高温处理以及低温处理,得到一高次数、二高次数、一低次数和二低次数;
依据计算式:
Figure SMS_4
,计算出温度分析系数
Figure SMS_5
,i的取值为正整数,其中,
Figure SMS_6
表示为一高次数,u1表示为一高次数的权重阈值,
Figure SMS_7
表示为二高次数,u2表示为二高次数的权重系数,
Figure SMS_8
表示为一低次数,u3表示为一低次数的权重系数,
Figure SMS_9
表示为二低次数,u4表示为二低次数的权重系数,wd表示为温度分析系数的转换调节因子。
进一步的,将零温排序数据与零温阈值进行匹配标记的具体过程为:
将零温阈值与零温排序数据进行匹配,当零温阈值与零温排序数据其中任意一个零温数据匹配结果一致时,则将该零温数据标定为零温划分数据,将零温排序数据中排序在零温划分数据前的零温数据标定为高零温值,将零温排序数据中排序在零温划分数据前的零温数据标定为低零温值;
当零温阈值与零温排序数据其中任意一个零温数据匹配结果均不一致时,则选取零温排序数据中的两个数值,且两个数值满足第一零温数据大于零温阈值大于第二零温数据,将第一零温数据以及零温排序数据中排序在第一零温数据之前的零温数据标定为高零温值,将第二零温数据以及零温排序数据中排序在第二零温数据之后的零温数据标定为低零温值。
进一步的,所述高温处理以及低温处理的具体过程为:
进行高温处理为:将高零温值对应的若干个零温数据进行均值计算,计算出高零温均值,将若干个零温数据分别与高温均值进行高温等级划分,当零温数据大于等于高温均值,则判定该零温数据为一级高温数据,当零温数据小于温均值,则判定该零温数据为二级高温数据,识别出一级高温数据以及二级高温数据出现的次数并依次标定为一高次数和二高次数;
进行低温处理为:将低零温值对应的若干个零温数据进行均值计算,计算出低零温均值,将若干个零温数据分别与低温均值进行低温等级划分,当零温数据大于等于低温均值,则判定该零温数据为一级低温数据,当零温数据小于温均值,则判定该零温数据为二级低温数据,识别出一级低温数据以及二级低温数据出现的次数并依次标定为一低次数和二低次数。
进一步的,光并逆寿处理操作的具体处理过程为:
采集到光伏并网逆变器投入到实际使用时的逆型数据对应的运行时间数据,将运行时间数据标定为逆运时值,将逆运时值划分为若干个时间段并标定为时划数据;
依据逆运时值选取时划数据对应的环境分析系数
Figure SMS_10
,将若干个时划数据对应的环境分析系数
Figure SMS_11
进行排列,将选取的若干个环境分析系数
Figure SMS_12
与环境分析阈值进行比较,得到环符次值、环高次值以及环低次值;
依据逆运时值选取若干个运行时间点对应的温度分析系数
Figure SMS_13
,将温度分析系数
Figure SMS_14
与温度分析阈值进行比较,得到温符次值以及零异次值;
依据计算式:
Figure SMS_15
,计算出老化评价值
Figure SMS_16
,其中,
Figure SMS_17
表示为环符次值,e1表示为环符次值的权重系数,
Figure SMS_18
表示为环高次值,e2表示为环高次值的权重系数,
Figure SMS_19
表示为环低次值,e3表示为环低次值的权重系数,
Figure SMS_20
表示为温符次值,e4表示为温符次值的权重系数,
Figure SMS_21
表示为零异次值,e5表示为零异次值的权重系数,t1表示为环境转化因子,t2表示为零温转化因子,且e5>e2>e4>e1>e3;
将老化评价值与老化阈值进行比对,当老化评价值大于等于老化阈值,则判定光伏并网逆变器存在老化现象,生成老化警示信号,并发出警报,当老化评价值小于老化阈值,则判定光伏并网逆变器未存在老化现象,生成安全信号,并进行显示。
进一步的,将选取的若干个环境分析系数
Figure SMS_22
与环境分析阈值进行比较的具体过程为:
当环境分析系数
Figure SMS_23
属于环境分析阈值的上下浮动安全范围值时,则判定当前时划数据对应的环境符合要求,生成环符信号,当环境分析系数
Figure SMS_24
大于环境分析阈值的上下浮动安全范围值得最大值时,则判定当前时划数据对应的环境高于标准要求,生成环高信号,当环境分析系数
Figure SMS_25
小于环境分析阈值的上下浮动安全范围值的最小值时,则判定当前时划数据对应的环境低于标准要求,生成环高信号,其中,环境分析阈值与环境分析阈值的上下浮动安全范围值均为预设值;
提取环符信号、环高信号以及环高信号,并对其进行出现次数的识别,将识别后的次数依次标定为环符次值、环高次值以及环低次值。
进一步的,将温度分析系数
Figure SMS_26
与温度分析阈值进行比较的具体过程为:
将选取的若干个温度分析系数
Figure SMS_27
与温度分析阈值进行比较,当温度分析系数
Figure SMS_28
小于等于温度分析阈值时,则判定当前运行时间点对应的零件温度符合要求,生成温符信号,当温度分析系数
Figure SMS_29
大于温度分析阈值时,则判定当前时划数据对应的零件温度不符合标准要求,生成零异信号,其中,温度分析阈值为预设值;
提取温符信号以及零异信号,并对其进行出现次数的识别,将识别到的温符信号以及零异信号的出现次数依次标记为温符次值以及零异次值。
本发明的有益效果:
本发明通过对光伏并网逆变器运行时周边的环境相关温度以及天气相关数据进行数据的分析处理,从而来分析出环境的影响系数,通过对环境的影响分析,从而将光伏并网逆变器的老化与光伏并网逆变器周边的环境、天气的变化进行结合,从环境以及天气方面进行分析,通过对光伏并网逆变器自身运行时内部零件的温度变化,从而分析出内部零件的温度分析系数,结合零件的运行状况进行分析光伏并网逆变器老化,将光伏并网逆变器的环境天气影响情况以及内部零件运行的分析影响,对光伏并网逆变器的寿命老化情况进行分析判定,实现数据选择的多样性,保证数据分析的精确性,从而提前对老化的光伏并网逆变器进行提前预警,增加光伏并网逆变器的使用安全性。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明的系统框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明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发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1所示,本发明为一种光伏并网逆变器用全自动化老化监测系统,包括逆变环境集分单元、逆变寿命集处单元、服务器以及逆变运行判处单元;
所述服务器生成逆环分析信令并发送至逆变环境集分单元,通过服务器对逆变环境集分单元的运行下达指令,从而实现单元的数据处理,通过逆变环境集分单元对光伏并网逆变器所处的相关环境数据进行采集,并依据采集的相关环境数据进行光并逆环分析操作,从而了解光伏并网逆变器周围的环境数值变化对光伏并网逆变器的老化所产生的影响,从而直观了解到光伏并网逆变器的老化的环境影响;
采集到光伏并网逆变器的型号并标定为逆型数据,将逆型数据标定为i,i的取值为正整数,采集一段时间内逆型数据周边的环境温度大小标定为逆环温数据,将一段时间内的若干个逆环温数据进行均值计算,计算出逆环温均值,将逆环温均值与若干个对应的逆环温数据进行差值计算,计算出若干个逆环温差值;
采集到一段时间内逆型数据周边环境的天气数据,且天气数据与逆环温数据一一对应,将天气数据中的雨雪天气标定为恶劣气象,将天气数据内除雨雪天气外的天气标定为优良气象,将恶劣气象对应的逆环温差值进行提取,将若干个恶劣气象对应的逆环温差值标定为逆环温劣差值,将若干个逆环温劣差值进行均值计算,计算出逆环温劣差均值,将优良气象对应的逆环温差值进行提取,将若干个优良气象对应的逆环温差值标定为逆环温优差值,将若干个逆环温优差值进行均值计算,计算出逆环温优差均值,一段时间界定为前一天的零点到前一天的二十四点之间的时间段;
统计出逆环温劣差值以及逆环温优差值的出现次数,依据逆环温劣差值以及逆环温优差值的出现次数进行占比计算,计算出逆环温劣占比值、逆环温优占比值,具体计算式为:逆环温劣占比值=逆环温劣差值的出现次数/(逆环温劣差值的出现次数+逆环温优差值的出现次数);逆环温优占比值=逆环温优差值的出现次数/(逆环温劣差值的出现次数+逆环温优差值的出现次数);
依据计算式:
Figure SMS_30
,计算出环境分析系数
Figure SMS_31
Figure SMS_32
表示为逆环温劣差均值,
Figure SMS_33
表示为逆环温劣占比值,
Figure SMS_34
表示为逆环温优差均值,
Figure SMS_35
表示为逆环温优占比值,kv表示为环境分析系数的偏差纠正因子,其中,i的取值为正整数;
所述服务器生成逆运分信令并发送至逆变运行判处单元,通过服务器对逆变运行判处单元进行运行指令下达,通过逆变运行判处单元对光伏并网逆变器在运行时的状态进行逆变运行处理操作,从而对光伏并网逆变器的运行情况进行数据的分析与判定,从而判定给出光伏并网逆变器的运行变化,从光伏并网逆变器的自身运行方向进行数据分析,从而了解到光伏并网逆变器自身运行对老化的影响;
获取逆型数据,将逆型数据对应的光伏并网逆变器运行的时间长短标定为运时数据,将运时数据在不同时间点时设备内的每个零部件温度标定为零温数据,依据时间将零温数据进行排列,从而排列出零温排序数据,将零温排序数据与零温阈值进行匹配标记,具体为:
将零温阈值与零温排序数据进行匹配,当零温阈值与零温排序数据其中任意一个零温数据匹配结果一致时,则将该零温数据标定为零温划分数据,将零温排序数据中排序在零温划分数据前的零温数据标定为高零温值,将零温排序数据中排序在零温划分数据前的零温数据标定为低零温值;
当零温阈值与零温排序数据其中任意一个零温数据匹配结果均不一致时,则选取零温排序数据中的两个数值,且两个数值满足第一零温数据大于零温阈值大于第二零温数据,(此处的第一零温数据、第二零温数据指代两个相邻的零温数据,不代表他们的排序),将第一零温数据以及零温排序数据中排序在第一零温数据之前的零温数据标定为高零温值,将第二零温数据以及零温排序数据中排序在第二零温数据之后的零温数据标定为低零温值;
选取高零温值对应的零温数据并进行高温处理,具体为:将高零温值对应的若干个零温数据进行均值计算,计算出高零温均值,将若干个零温数据分别与高温均值进行高温等级划分,当零温数据大于等于高温均值,则判定该零温数据为一级高温数据,当零温数据小于温均值,则判定该零温数据为二级高温数据,识别出一级高温数据以及二级高温数据出现的次数并依次标定为一高次数和二高次数;
选取低零温值对应的零温数据并进行低温处理,具体为:将低零温值对应的若干个零温数据进行均值计算,计算出低零温均值,将若干个零温数据分别与低温均值进行低温等级划分,当零温数据大于等于低温均值,则判定该零温数据为一级低温数据,当零温数据小于温均值,则判定该零温数据为二级低温数据,识别出一级低温数据以及二级低温数据出现的次数并依次标定为一低次数和二低次数;
将一高次数、二高次数、一低次数和二低次数代入到计算式:
Figure SMS_36
计算出温度分析系数
Figure SMS_37
,i的取值为正整数,其中,
Figure SMS_38
表示为一高次数,u1表示为一高次数的权重阈值,
Figure SMS_39
表示为二高次数,u2表示为二高次数的权重系数,
Figure SMS_40
表示为一低次数,u3表示为一低次数的权重系数,
Figure SMS_41
表示为二低次数,u4表示为二低次数的权重系数,wd表示为温度分析系数的转换调节因子;
所述服务器生成逆寿处理信令并发送至逆变寿命集处单元,通过逆变寿命集处单元对光伏并网逆变器的使用时长进行监测,并依据监测得到的使用时长对光伏并网逆变器的寿命进行光并逆寿处理操作,从而了解光伏并网逆变器的寿命耗损情况;
采集到光伏并网逆变器投入到实际使用时的逆型数据对应的运行时间数据,将运行时间数据标定为逆运时值,将逆运时值划分为若干个时间段并标定为时划数据,且若干个时间段的划分单位为天,即当前的零点到二十四点之间的时间段;
依据逆运时值选取时划数据对应的环境分析系数
Figure SMS_42
,将若干个时划数据对应的环境分析系数
Figure SMS_43
进行排列,(且排列方式随机,无需估计大小顺序),将选取的若干个环境分析系数
Figure SMS_44
与环境分析阈值进行比较,当环境分析系数
Figure SMS_45
属于环境分析阈值的上下浮动安全范围值时,则判定当前时划数据对应的环境符合要求,生成环符信号,当环境分析系数
Figure SMS_46
大于环境分析阈值的上下浮动安全范围值得最大值时,则判定当前时划数据对应的环境高于标准要求,生成环高信号,当环境分析系数
Figure SMS_47
小于环境分析阈值的上下浮动安全范围值的最小值时,则判定当前时划数据对应的环境低于标准要求,生成环高信号,其中,环境分析阈值与环境分析阈值的上下浮动安全范围值均为预设值;
提取环符信号、环高信号以及环高信号,并对其进行出现次数的识别,将识别后的次数依次标定为环符次值、环高次值以及环低次值;
依据逆运时值选取若干个运行时间点对应的温度分析系数
Figure SMS_48
,将温度分析系数
Figure SMS_49
与温度分析阈值进行比较,将选取的若干个温度分析系数
Figure SMS_50
与温度分析阈值进行比较,当温度分析系数
Figure SMS_51
小于等于温度分析阈值时,则判定当前运行时间点对应的零件温度符合要求,生成温符信号,当温度分析系数
Figure SMS_52
大于温度分析阈值时,则判定当前时划数据对应的零件温度不符合标准要求,生成零异信号,其中,温度分析阈值为预设值;
提取温符信号以及零异信号,并对其进行出现次数的识别,将识别到的温符信号以及零异信号的出现次数依次标记为温符次值以及零异次值;
将环符次值、环高次值、环低次值、温符次值以及零异次值代入到计算式:
Figure SMS_53
计算出老化评价值
Figure SMS_54
,其中,
Figure SMS_55
表示为环符次值,e1表示为环符次值的权重系数,
Figure SMS_56
表示为环高次值,e2表示为环高次值的权重系数,
Figure SMS_57
表示为环低次值,e3表示为环低次值的权重系数,
Figure SMS_58
表示为温符次值,e4表示为温符次值的权重系数,
Figure SMS_59
表示为零异次值,e5表示为零异次值的权重系数,t1表示为环境转化因子,t2表示为零温转化因子,且e5>e2>e4>e1>e3;
将老化评价值与老化阈值进行比对,当老化评价值大于等于老化阈值,则判定光伏并网逆变器存在老化现象,生成老化警示信号,并发出警报,当老化评价值小于老化阈值,则判定光伏并网逆变器未存在老化现象,生成安全信号,并进行显示。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明,所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代,只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围,均应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种光伏并网逆变器用全自动化老化监测系统,其特征在于,包括逆变环境集分单元、逆变寿命集处单元、服务器以及逆变运行判处单元;
所述服务器生成逆环分析信令并发送至逆变环境集分单元,通过逆变环境集分单元对光伏并网逆变器所处的相关环境数据进行光并逆环分析操作,得到环境分析系数
Figure QLYQS_1
所述服务器生成逆运分信令并发送至逆变运行判处单元,通过逆变运行判处单元对光伏并网逆变器在运行时的状态进行逆变运行处理操作,得到温度分析系数
Figure QLYQS_2
所述服务器生成逆寿处理信令并发送至逆变寿命集处单元,通过逆变寿命集处单元对光伏并网逆变器的使用寿命进行光并逆寿处理操作,得到老化警示信号,并依据老化警示信号发出警报;
所述光并逆环分析操作的具体操作过程为:
采集到光伏并网逆变器的型号并标定为逆型数据,将逆型数据标定为i,i的取值为正整数,采集一段时间内逆型数据周边的环境温度大小标定为逆环温数据,将一段时间内的若干个逆环温数据进行均值计算,计算出逆环温均值,将逆环温均值与若干个对应的逆环温数据进行差值计算,计算出若干个逆环温差值;
采集到一段时间内逆型数据周边环境的天气数据,将天气数据中的雨雪天气标定为恶劣气象,将天气数据内除雨雪天气外的天气标定为优良气象,将恶劣气象对应的逆环温差值进行提取,将若干个恶劣气象对应的逆环温差值标定为逆环温劣差值,将若干个逆环温劣差值进行均值计算,计算出逆环温劣差均值,将优良气象对应的逆环温差值进行提取,将若干个优良气象对应的逆环温差值标定为逆环温优差值,将若干个逆环温优差值进行均值计算,计算出逆环温优差均值;
统计出逆环温劣差值以及逆环温优差值的出现次数,依据逆环温劣差值以及逆环温优差值的出现次数进行占比计算,计算出逆环温劣占比值、逆环温优占比值;
对逆环温劣占比值、逆环温优占比值、逆环温劣差均值以及逆环温优差均值进行计算处理,计算出环境分析系数
Figure QLYQS_3
所处逆变运行处理操作的具体处理过程为:
获取逆型数据,将逆型数据对应的光伏并网逆变器运行的时间长短标定为运时数据,将运时数据在不同时间点时设备内的每个零部件温度标定为零温数据,依据时间将零温数据进行排列,从而排列出零温排序数据,将零温排序数据与零温阈值进行匹配标记,得到高零温值、低零温值;
选取高零温值以及低零温值对应的零温数据并进行高温处理以及低温处理,得到一高次数、二高次数、一低次数和二低次数;
依据计算式:
Figure QLYQS_4
,计算出温度分析系数
Figure QLYQS_5
,i的取值为正整数,其中,
Figure QLYQS_6
表示为一高次数,u1表示为一高次数的权重阈值,
Figure QLYQS_7
表示为二高次数,u2表示为二高次数的权重系数,
Figure QLYQS_8
表示为一低次数,u3表示为一低次数的权重系数,
Figure QLYQS_9
表示为二低次数,u4表示为二低次数的权重系数,wd表示为温度分析系数的转换调节因子;
将零温排序数据与零温阈值进行匹配标记的具体过程为:
将零温阈值与零温排序数据进行匹配,当零温阈值与零温排序数据其中任意一个零温数据匹配结果一致时,则将该零温数据标定为零温划分数据,将零温排序数据中排序在零温划分数据前的零温数据标定为高零温值,将零温排序数据中排序在零温划分数据前的零温数据标定为低零温值;
当零温阈值与零温排序数据其中任意一个零温数据匹配结果均不一致时,则选取零温排序数据中的两个数值,且两个数值满足第一零温数据大于零温阈值大于第二零温数据,将第一零温数据以及零温排序数据中排序在第一零温数据之前的零温数据标定为高零温值,将第二零温数据以及零温排序数据中排序在第二零温数据之后的零温数据标定为低零温值;
所述高温处理以及低温处理的具体过程为:
进行高温处理为:将高零温值对应的若干个零温数据进行均值计算,计算出高零温均值,将若干个零温数据分别与高温均值进行高温等级划分,当零温数据大于等于高温均值,则判定该零温数据为一级高温数据,当零温数据小于温均值,则判定该零温数据为二级高温数据,识别出一级高温数据以及二级高温数据出现的次数并依次标定为一高次数和二高次数;
进行低温处理为:将低零温值对应的若干个零温数据进行均值计算,计算出低零温均值,将若干个零温数据分别与低温均值进行低温等级划分,当零温数据大于等于低温均值,则判定该零温数据为一级低温数据,当零温数据小于温均值,则判定该零温数据为二级低温数据,识别出一级低温数据以及二级低温数据出现的次数并依次标定为一低次数和二低次数;
光并逆寿处理操作的具体处理过程为:
采集到光伏并网逆变器投入到实际使用时的逆型数据对应的运行时间数据,将运行时间数据标定为逆运时值,将逆运时值划分为若干个时间段并标定为时划数据;
依据逆运时值选取时划数据对应的环境分析系数
Figure QLYQS_10
,将若干个时划数据对应的环境分析系数
Figure QLYQS_11
进行排列,将选取的若干个环境分析系数
Figure QLYQS_12
与环境分析阈值进行比较,得到环符次值、环高次值以及环低次值;
依据逆运时值选取若干个运行时间点对应的温度分析系数
Figure QLYQS_13
,将温度分析系数
Figure QLYQS_14
与温度分析阈值进行比较,得到温符次值以及零异次值;
依据计算式:
Figure QLYQS_15
,计算出老化评价值
Figure QLYQS_16
,其中,
Figure QLYQS_17
表示为环符次值,e1表示为环符次值的权重系数,
Figure QLYQS_18
表示为环高次值,e2表示为环高次值的权重系数,
Figure QLYQS_19
表示为环低次值,e3表示为环低次值的权重系数,
Figure QLYQS_20
表示为温符次值,e4表示为温符次值的权重系数,
Figure QLYQS_21
表示为零异次值,e5表示为零异次值的权重系数,t1表示为环境转化因子,t2表示为零温转化因子,且e5>e2>e4>e1>e3;
将老化评价值与老化阈值进行比对,当老化评价值大于等于老化阈值,则判定光伏并网逆变器存在老化现象,生成老化警示信号,并发出警报,当老化评价值小于老化阈值,则判定光伏并网逆变器未存在老化现象,生成安全信号,并进行显示;
将选取的若干个环境分析系数
Figure QLYQS_22
与环境分析阈值进行比较的具体过程为:
当环境分析系数
Figure QLYQS_23
属于环境分析阈值的上下浮动安全范围值时,则判定当前时划数据对应的环境符合要求,生成环符信号,当环境分析系数
Figure QLYQS_24
大于环境分析阈值的上下浮动安全范围值得最大值时,则判定当前时划数据对应的环境高于标准要求,生成环高信号,当环境分析系数
Figure QLYQS_25
小于环境分析阈值的上下浮动安全范围值的最小值时,则判定当前时划数据对应的环境低于标准要求,生成环高信号,其中,环境分析阈值与环境分析阈值的上下浮动安全范围值均为预设值;
提取环符信号、环高信号以及环高信号,并对其进行出现次数的识别,将识别后的次数依次标定为环符次值、环高次值以及环低次值;
将温度分析系数
Figure QLYQS_26
与温度分析阈值进行比较的具体过程为:
将选取的若干个温度分析系数与温度分析阈值进行比较,当温度分析系数
Figure QLYQS_27
小于等于温度分析阈值时,则判定当前运行时间点对应的零件温度符合要求,生成温符信号,当温度分析系数
Figure QLYQS_28
大于温度分析阈值时,则判定当前时划数据对应的零件温度不符合标准要求,生成零异信号,其中,温度分析阈值为预设值;
提取温符信号以及零异信号,并对其进行出现次数的识别,将识别到的温符信号以及零异信号的出现次数依次标记为温符次值以及零异次值。
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