CN116054742B - 一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法及系统 - Google Patents

一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法及系统，属于光伏组串技术领域。该监测方法包括光伏组串电流的获取、计算光伏组串的下降程度、绘制下降程度曲线、提出草木阴影遮挡的分类并进行光伏组串的草木阴影遮挡故障的诊断。该监测方法及系统利用光伏电站云端的实时数据，实现在线故障诊断的目的。本发明提出的光伏组串的草木阴影遮挡的监测方法及系统，可以根据光伏组串的输出电流，计算光伏组串的下降程度，准确地实时地监测光伏组串的草木阴影遮挡故障，以达到在线故障诊断的目的，从而指导人工运维。

Description

一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法及系统
技术领域
本发明涉及光伏组串技术领域，具体涉及一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法及系统。
背景技术
当前，光伏产业发展迅速，光伏电站装机容量不断增加。由于绝大多数光伏电站都建在户外，环境比较恶劣，所以经常会出现各种故障。如果不及时解决，这些故障会大大降低光伏电站的运行效率。在这些故障中，由建筑物、草木、灰尘堆积等引起的阴影是造成电力损失的重要因素。虽然一些光伏电站建设在非沙漠地区，但自然植被生长仍然是不可避免的，预防性维护是唯一的解决办法。阴影遮挡通常会导致组串电流下降，光伏组串的电流减小，进而导致光伏电站整体输出效率下降。据了解，目前还没有针对光伏电站的草木阴影遮挡诊断的研究。因此，在光伏电站效率下降到一定程度之前，对光伏组串的草木阴影遮挡进行监测、诊断和维护至关重要。本发明旨在提出一种针对光伏组串的阴影遮挡故障的监测方法及系统，通过准确实时地计算光伏组串的下降程度，监测光伏组串的草木阴影遮挡状况，并诊断出不同的草木阴影遮挡类型，以达到在线检测光伏组串的故障诊断的目的，从而更好的指导人工运维。
文献“Fault detection and diagnosis based on C4.5 decision treealgorithm for grid connected PV system”.2018，173: 610-34.（“基于C4.5决策树算法的并网光伏系统故障检测与诊断”，2021年173卷610-634页）使用KNN方法对故障进行检测和分类以及定位故障组串，但该方法并没有单独研究光伏电站的草木阴影遮挡。
文献“光伏系统故障诊断方法综述”，2013,37(09):1700-1705.说明了各种光伏电站的诊断方法，只采用光伏组串电流的方法没有被提出。
文献“Reliable fault detection and diagnosis of photovoltaic systemsbased on statistical monitoring approaches”.2018, 116: 22-37. （“基于统计监测方法的光伏系统可靠故障检测和诊断”，2018年116卷22-37页）建立时间参考序列模型，比较输出与实际的差异性，从而进行故障诊断，但该方法对于草木阴影遮挡故障诊断不适用。
综上所述，现有技术还存在以下问题：
1、目前没有提出一种针对光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法及系统；
2、目前的光伏电站的故障监测方法需要考虑辐照度等其他因素，诊断的输入不止一个变量；
3、现有光伏电站的阴影故障监测方法是基于实验构造的规则阴影，并不适用于草木阴影遮挡。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于解决以上现有技术中存在的问题，具体的，提供一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法及系统，根据光伏组串的电流计算下降程度曲线，准确地实时地判断光伏电站草木阴影遮挡类型。
本发明的目的是这样实现的，本发明提供了一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法，所述监测方法涉及一个光伏电站中的任一个逆变器，该逆变器包括A个相同的光伏组串，所述光伏组串由N个结构相同的光伏组件串联而成，每个光伏组件由三个结构相同的光伏子串串联构成，每个光伏子串包括N S个光伏电池单元和一个旁路二极管，N S个光伏电池单元串联后与旁路二极管反并联；
所述监测方法包括以下步骤：
步骤1，电流数据的提取
令提取月份为3个月，并设3个月中共包括m个晴朗天气，将其中任意一个晴朗天气记为晴朗天气i，i=1,2,...,m；设定每天的提取时段，并以B分钟为等间隔设定了f个提取时刻，将其中任意一个提取时刻记为提取时刻tn，n=1，2,...,f；
按照上述设置，通过光伏电站终端对A个光伏组串进行电流数据的提取，得到A个光伏组串的电流数据；将其中任意一个光伏组串的电流数据记为集合I,I=[I1,I2,...,Ii,...,Im],其中，Ii为任意一个光伏组串在一个晴朗天气i时的电流数据集合，Ii=[Ii(t1),Ii(t2),...,Ii(tn),...,Ii(tf)],Ii(tn)为任意一个光伏组串在晴朗天气i的提取时刻tn时的光伏组串电流；
按照步骤2-步骤4的方法对A个光伏组串中的任意一个光伏组串的草木阴影遮挡状况逐一进行监测，并进行故障诊断；
步骤2，计算任意一个光伏组串的电流下降程度
将任意一个光伏组串电流Ii(tn)在晴朗天气i的提取时刻tn时的电流下降比例记为电流下降比例Di is(tn)，其计算式如下：
Figure SMS_1
式中，Iimax(tn)为晴朗天气i的提取时刻tn时的A个光伏组串电流中的最大值；
将电流数据集合Ii中f个提取时刻对应的f个电流下降比例组成一个集合Di is,Di is=[Di is(t1),Di is(t2),...,Di is(tn),...,Di is(tf)]；
计算该光伏组串在晴朗天气i下的电流下降程度Di，其表达式如下：
Figure SMS_2
对应m个晴朗天气，得到该光伏组串在m个晴朗天气下的m个电流下降程度Di，并记为集合D，D=[D1,D2,...,Di,...,Dm]；
步骤3，根据步骤2得到的集合D绘制光伏组串的T-D曲线
根据步骤2得到的集合D,以晴朗日期T为横坐标、以电流下降程度Di为纵坐标，在平面坐标系中绘制出一条光伏组串的电流下降程度特征曲线，并记为T-D曲线；
步骤4，根据步骤3得到的T-D曲线进行草木阴影遮挡故障的诊断
将草木分为可维护性草木和不可维护性草木，所述可维护性草木为藤蔓和杂草，所述不可维护性草木为不可砍伐的树木，将诊断方法的输出类型设为可维护性草木、不可维护性草木和正常，具体判断步骤为：
步骤4.1，按照预设的阈值在T-D曲线的同坐标系上画出一条与横坐标平行的阈值比较直线L；
步骤4.2，按照i=1,2,...,m的顺序，逐一将T-D曲线上的数据点与直线L进行比较：
若T-D曲线的全部数据点均位于直线L之下，则判定为正常，结束本次诊断；
若T-D曲线的全部数据点均位于直线L之上，则判定为不可维护性草木遮挡，结束本次诊断；
若T-D曲线的数据点部分位于直线L之上，部分位于直线L之下，即T-D曲线与直线L相交，进入步骤4.3；
步骤4.3，若T-D曲线先低于直线L，后高于直线L，则判定为可维护性草木遮挡，结束本次诊断，否则，判定为其他故障，结束本次诊断。
本发明还提供了一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测系统，包括相互连接的微处理器和存储器，所述微处理器被编程或配置以执行所述一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法的步骤，所述存储器包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行所述一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法的计算机程序。
与现有技术相比，本发明的有益效果体现在：
1、基于光伏电站云端获得逆变器的光伏组串电流数据，构建了光伏组串的下降程度特征曲线；
2、将光伏组串的草木类型以维护性角度划分为可维护性草木和不可维护性草木；
3、通过光伏组串的下降程度特征曲线与阈值曲线比较，区分草木阴影遮挡类型；
4、该方法可以准确的在线实时地诊断光伏组串的草木阴影遮挡，为光伏组串实时在线监测以及指导运维提供基础，具有很高的实用价值。
附图说明
图1为本发明实施例中光伏组件结构示意图。
图2为本发明实施例中光伏组串结构示意图。
图3为本发明实施例中草木阴影遮挡实景示意图。
图4为本发明实施例中草木阴影遮挡故障的T-D曲线示意图。
图5为本发明监测方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图对本发明作进一步的说明：
图1为本发明实施例中光伏组件结构示意图，图2为本发明实施例中光伏组串结构示意图。由图1和图2可见，本发明所述监测方法涉及一个光伏电站中的任一个逆变器，该逆变器包括A个相同的光伏组串，所述光伏组串由N个结构相同的光伏组件串联而成，每个光伏组件由三个结构相同的光伏子串串联构成，每个光伏子串包括N S个光伏电池单元和一个旁路二极管，N S个光伏电池单元串联后与旁路二极管反并联。另外，由图1和图2可见，在本实施例中，N个结构相同的光伏组件串联构成光伏组串，光伏组串的输出端连接逆变器的输入端，逆变器输出端连接电网，逆变器输出端数据通过信号上传至云端。
在本实施例中，N为22，N S为20。
图5为本发明监测方法的流程框图，由图5可见，所述监测方法包括以下步骤：
步骤1，电流数据的提取
令提取月份为3个月，并设3个月中共包括m个晴朗天气，将其中任意一个晴朗天气记为晴朗天气i，i=1,2,...,m；设定每天的提取时段，并以B分钟为等间隔设定了f个提取时刻，将其中任意一个提取时刻记为提取时刻tn，n=1，2,...,f。
按照上述设置，通过光伏电站终端对A个光伏组串进行电流数据的提取，得到A个光伏组串的电流数据；将其中任意一个光伏组串的电流数据记为集合I,I=[I1,I2,...,Ii,...,Im],其中，Ii为任意一个光伏组串在一个晴朗天气i时的电流数据集合，Ii=[Ii(t1),Ii(t2),...,Ii(tn),...,Ii(tf)],Ii(tn)为任意一个光伏组串在晴朗天气i的提取时刻tn时的光伏组串电流。
在本实施例中，所述每天的提取时段为9:00—14:55，所述B分钟为5分钟，即所述提取时刻f=72。
按照步骤2-步骤4的方法对A个光伏组串中的任意一个光伏组串的草木阴影遮挡状况逐一进行监测，并进行故障诊断。
步骤2，计算任意一个光伏组串的电流下降程度
将任意一个光伏组串电流Ii(tn)在晴朗天气i的提取时刻tn时的电流下降比例记为电流下降比例Di is(tn)，其计算式如下：
Figure SMS_3
式中，Iimax(tn)为晴朗天气i的提取时刻tn时的A个光伏组串电流中的最大值。
将电流数据集合Ii中f个提取时刻对应的f个电流下降比例组成一个集合Di is,Di is=[Di is(t1),Di is(t2),...,Di is(tn),...,Di is(tf)]。
计算该光伏组串在晴朗天气i下的电流下降程度Di，其表达式如下：
Figure SMS_4
对应m个晴朗天气，得到该光伏组串在m个晴朗天气下的m个电流下降程度Di，并记为集合D，D=[D1,D2,...,Di,...,Dm]。
步骤3，根据步骤2得到的集合D绘制光伏组串的T-D曲线
根据步骤2得到的集合D,以晴朗日期T为横坐标、以电流下降程度Di为纵坐标，在平面坐标系中绘制出一条光伏组串的电流下降程度特征曲线，并记为T-D曲线。
步骤4，根据步骤3得到的T-D曲线进行草木阴影遮挡故障的诊断
将草木分为可维护性草木和不可维护性草木，所述可维护性草木为藤蔓和杂草，所述不可维护性草木为不可砍伐的树木，将诊断方法的输出类型设为可维护性草木、不可维护性草木和正常，具体判断步骤为：
步骤4.1，按照预设的阈值在T-D曲线的同坐标系上画出一条与横坐标平行的阈值比较直线L。
步骤4.2，按照i=1,2,...,m的顺序，逐一将T-D曲线上的数据点与直线L进行比较。
若T-D曲线的全部数据点均位于直线L之下，则判定为正常，结束本次诊断；
若T-D曲线的全部数据点均位于直线L之上，则判定为不可维护性草木遮挡，结束本次诊断；
若T-D曲线的数据点部分位于直线L之上，部分位于直线L之下，即T-D曲线与直线L相交，进入步骤4.3。
步骤4.3，若T-D曲线先低于直线L，后高于直线L，则判定为可维护性草木遮挡，结束本次诊断，否则，判定为其他故障，结束本次诊断。
在本实施例中，通过光伏电站600组草木阴影遮挡样本和400组正常样本分别计算出600m组和400m组下降程度，然后通过四分位法确定草木阴影遮挡和正常下降程度的中间值作为阈值。
所述其他故障包括热斑、灰尘遮挡和鸟粪遮挡等。
图3为本发明实施例中草木阴影遮挡实景示意图，图4为本发明实施例中草木阴影遮挡故障的T-D曲线示意图。
本发明还提供了一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测系统，包括相互连接的微处理器和存储器，所述微处理器被编程或配置以执行所述一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法的步骤，所述存储器包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行所述一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法的计算机程序。

Claims (2)

1.一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法，所述监测方法涉及一个光伏电站中的任一个逆变器，该逆变器包括A个相同的光伏组串，所述光伏组串由N个结构相同的光伏组件串联而成，每个光伏组件由三个结构相同的光伏子串串联构成，每个光伏子串包括N S个光伏电池单元和一个旁路二极管，N S个光伏电池单元串联后与旁路二极管反并联；
其特征在于，所述监测方法包括以下步骤：
步骤1，电流数据的提取
令提取月份为3个月，并设3个月中共包括m个晴朗天气，将其中任意一个晴朗天气记为晴朗天气i，i=1,2,...,m；设定每天的提取时段，并以B分钟为等间隔设定了f个提取时刻，将其中任意一个提取时刻记为提取时刻tn，n=1，2,...,f；
按照上述设置，通过光伏电站终端对A个光伏组串进行电流数据的提取，得到A个光伏组串的电流数据；将其中任意一个光伏组串的电流数据记为集合I,I=[I1,I2,...,Ii,...,Im],其中，Ii为任意一个光伏组串在一个晴朗天气i时的电流数据集合，Ii=[Ii(t1),Ii(t2),...,Ii(tn),...,Ii(tf)], Ii(tn)为任意一个光伏组串在晴朗天气i的提取时刻tn时的光伏组串电流；
按照步骤2-步骤4的方法对A个光伏组串中的任意一个光伏组串的草木阴影遮挡状况逐一进行监测，并进行故障诊断；
步骤2，计算任意一个光伏组串的电流下降程度
将任意一个光伏组串电流Ii(tn)在晴朗天气i的提取时刻tn时的电流下降比例记为电流下降比例Di is(tn)，其计算式如下：
Figure QLYQS_1
式中，Iimax(tn)为晴朗天气i的提取时刻tn时的A个光伏组串电流中的最大值；
将电流数据集合Ii中f个提取时刻对应的f个电流下降比例组成一个集合Di is, Di is=[Di is(t1),Di is(t2),...,Di is(tn),...,Di is(tf)]；
计算该光伏组串在晴朗天气i下的电流下降程度Di，其表达式如下：
Figure QLYQS_2
对应m个晴朗天气，得到该光伏组串在m个晴朗天气下的m个电流下降程度Di，并记为集合D，D=[D1,D2,...,Di,...,Dm]；
步骤3，根据步骤2得到的集合D绘制光伏组串的T-D曲线
根据步骤2得到的集合D,以晴朗日期T为横坐标、以电流下降程度Di为纵坐标，在平面坐标系中绘制出一条光伏组串的电流下降程度特征曲线，并记为T-D曲线；
步骤4，根据步骤3得到的T-D曲线进行草木阴影遮挡故障的诊断
将草木分为可维护性草木和不可维护性草木，所述可维护性草木为藤蔓和杂草，所述不可维护性草木为不可砍伐的树木，将诊断方法的输出类型设为可维护性草木、不可维护性草木和正常，具体判断步骤为：
步骤4.1，按照预设的阈值在T-D曲线的同坐标系上画出一条与横坐标平行的阈值比较直线L；
步骤4.2，按照i=1,2,...,m的顺序，逐一将T-D曲线上的数据点与直线L进行比较：
若T-D曲线的全部数据点均位于直线L之下，则判定为正常，结束本次诊断；
若T-D曲线的全部数据点均位于直线L之上，则判定为不可维护性草木遮挡，结束本次诊断；
若T-D曲线的数据点部分位于直线L之上，部分位于直线L之下，即T-D曲线与直线L相交，进入步骤4.3；
步骤4.3，若T-D曲线先低于直线L，后高于直线L，则判定为可维护性草木遮挡，结束本次诊断，否则，判定为其他故障，结束本次诊断。
2.一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测系统，包括相互连接的微处理器和存储器，其特征在于，所述微处理器被编程或配置以执行权利要求1所述一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法的步骤，所述存储器包括计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行权利要求1所述一种光伏组串的草木阴影遮挡故障的监测方法的计算机程序。
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