CN116365705A - 一种光伏组件故障实时监测方法及系统 - Google Patents

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CN116365705A CN202310261599.3A CN202310261599A CN116365705A CN 116365705 A CN116365705 A CN 116365705A CN 202310261599 A CN202310261599 A CN 202310261599A CN 116365705 A CN116365705 A CN 116365705A
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Huaneng Xinjiang Energy Development Co Ltd New Energy Dongjiang Branch
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Abstract

本发明涉及故障监测技术领域，特别是涉及一种光伏组件故障实时监测方法及系统，包括：获取光伏组件的数据信息；对所述数据信息进行预处理，根据预处理后的所述数据信息绘制相应的第一曲线图，将所述第一曲线图与历史曲线库中的第二曲线图集进行对比，得到故障相似度，根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障；获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类，根据所述故障种类发送不同的预警信号。本发明解决了现有监测系统耗费大量的人力物力，很难保障对故障组件高效精确的监测，不能快速识别故障种类，会对人身安全造成威胁的问题。

Description

一种光伏组件故障实时监测方法及系统
技术领域
本发明涉及故障监测技术领域，特别是涉及一种光伏组件故障实时监测方法及系统。
背景技术
分布式光伏技术作为一种新兴的能源技术可以同时满足能源的需求、减少温室效应和提高供电可靠性，是未来世界能源技术发展的重要方向。随着光伏产业的蓬勃发展，如果没有对光伏电站进行监控，无法知道光伏电站是否正常运行，或许会造成无法估计的损失。对光伏电站系统进行监控，不仅能够及时发现故障并解决，还能够降低维护成本。
现有技术中，在早期，太阳能光伏电站的监控方式是效率低的人工巡查。传统的光伏组件故障诊断方法是在光伏阵列前架设红外成像仪，通过红外图像处理提取故障特征来识别故障电池组件，并需要大量的红外摄像头等硬件设备，耗费大量的人力物力，很难保障对故障组件高效精确的监测，不能快速识别故障种类，如果出现故障的光伏组件仍然工作，会对人身安全造成威胁，因此，如何提供一种光伏组件故障实时监测方法及系统，是目前有待解决的技术问题。
发明内容
针对上述现有技术存在的问题，本发明的目的是提供一种光伏组件故障实时监测方法及系统，本发明通过设置多个采集点获取光伏组件的数据信息，并根据数据信息绘制曲线图，与历史数据库中出现故障时绘制的曲线图进行对比，根据故障相似度判断光伏组件是否发生故障，分析出现故障的曲线图变化趋势，判断故障种类并发送预警信号，解决了现有技术中需要大量的红外摄像头等硬件设备，耗费大量的人力物力，很难保障对故障组件高效精确的监测，不能快速识别故障种类，如果出现故障的光伏组件仍然工作，会对人身安全造成威胁的问题，通过本发明在太阳能光伏系统发生故障时，能够及时地探测到故障的发生，进而识别故障的位置和种类。
为了实现上述目的，本发明提供了一种光伏组件故障实时监测方法及系统，所述监测方法包括：
获取光伏组件的数据信息，所述数据信息包括N个采集点处所述光伏组件的温度、电流和电压；
对所述数据信息进行预处理，根据预处理后的所述数据信息绘制相应的第一曲线图，将所述第一曲线图与历史曲线库中的第二曲线图集进行对比，得到故障相似度，根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障；
获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类，根据所述故障种类发送不同的预警信号。
在本申请的一些实施例中，所述对所述数据信息进行预处理时，包括：
将所述N个采集点中M个连续采集的数据设为数据集，将所述数据集进行一次滤波处理；
所述一次滤波处理包括去除所述数据集中的第一数据值和第二数据值，更新所述数据集，并计算得到M-2的平均值；
根据所述平均值和预设数据波动量所述数据集进行二次滤波处理；
所述二次滤波处理包括计算所述数据集中各个数据与所述平均值的差值绝对值，所述差值绝对值与所述预设数据波动量进行对比，若所述差值绝对值大于所述预设数据波动量，则去除此数据。
在本申请的一些实施例中，所述根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障时，包括：
所述第二曲线图集包括所述光伏组件出现故障时绘制的曲线，对所述第一曲线图和所述第二曲线图集中曲线进行对比分析，得到多个故障相似度Ti；
当所述故障相似度Ti处于预设故障相似度阈值区间(H1，H2)之间时，判断所述第一曲线图为故障曲线，即所述光伏组件出现故障。
在本申请的一些实施例中，所述获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类时，包括：
获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图，设定为第三曲线图，根据所述第三曲线图确定所述数据集中的极值点Q1和Q2；其中，所述极值点Q1为所述第三曲线图的极大值点，所述极值点Q2为所述第三曲线图的极小值点；
设定有预设极值点差值标准值矩阵W和预设设备故障种类矩阵C，对于所述预设极值点差值标准值矩阵W，设定W(W1，W2，W3，W4)，其中，W1为第一预设极值点差值标准值，W2为第二预设极值点差值标准值，W3为第三预设极值点差值标准值，W4为第四预设极值点差值标准值，且W1＜W2＜W3＜W4；
对于所述预故障种类矩阵C，设定C(C1，C2，C3，C4)，其中，C1为第一预设故障种类，C2为第二预设故障种类，C3为第三预设故障种类，C4为第四预设设备种类；
根据Q1与Q2的差值与所述预设极值点差值标准值矩阵W之间的关系选定相应的故障种类；
当Q1-Q2＜W1时，选定所述第一预设故障种类C1作为当前光伏组件出现的故障种类；
当W1≤Q1-Q2＜W2，选定所述第二预设故障种类C2作为当前光伏组件出现的故障种类；
当W2≤Q1-Q2＜W3，选定所述第三预设故障种类C3作为当前光伏组件出现的故障种类；
当W3≤Q1-Q2＜W4，选定所述第四预设故障种类C4作为当前光伏组件出现的故障种类。
在本申请的一些实施例中，所述根据故障种类发送不同的预警信号时，包括：
设定有预设预警信号矩阵F，对于所述预设预警信号矩阵F，设定F(F1，F2，F3，F4)，其中，F1为第一预设预警信号，F2为第二预设预警信号，F3为第三预设预警信号，F4为第四预设预警信号，且F1＜F2＜F3＜F4；
根据故障种类选定相应的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第一预设故障种类C1时，选定所述第一预设预警信号F1为当前发送的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第二预设故障种类C2时，选定所述第二预设预警信号F2为当前发送的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第三预设故障种类C3时，选定所述第三预设预警信号F3为当前发送的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第四预设故障种类C4时，选定所述第四预设预警信号F4为当前发送的预警信号；
其中，所述预警信号可根据所述所述光伏组件的故障种类判断相应的故障等级。
在本申请的一些实施例中，所述光伏组件故障实时监测方法还包括：
将出现故障的所述光伏组件的数据信息发送到运维中心，所述运维中心对所述数据信息进行维修处理，处理完后将处理的结果发送到所述运维中心。
在本申请的一些实施例中，所述获取光伏组件的数据信息时，包括：
在所述光伏组件区域布置多个数据采集点，多个数据采集点以无线自组网的方式与中心汇聚点建立数据连接；
所述中心汇聚点运行自组网通信协议，将所述数据信息发送至中继节点；
所述中继节点将所述数据信息通过无线网络传输至光伏云后台进行数据处理。
在本申请的一些实施例中，还包括一种光伏组件故障实时监测系统：
获取模块，用于获取光伏组件的数据信息，所述数据信息包括N个采集点处所述光伏组件的温度、电流和电压；
预处理模块，用于对所述数据信息进行预处理，根据预处理后的所述数据信息绘制相应的第一曲线图；
对比模块，用于将所述第一曲线图与历史曲线库中的第二曲线图集进行对比，得到故障相似度，根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障；
判断模块，用于获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类，根据所述故障种类发送不同的预警信号。
在本申请的一些实施例中，所述光伏组件故障实时监测系统还包括：
运维模块，用于将出现故障的所述光伏组件的数据信息发送到运维中心，所述运维中心对所述数据信息进行维修处理；
数据传输模块，用于将所述数据信息发送至中继节点，所述中继节点将所述数据信息通过无线网络传输至光伏云后台进行数据处理。
在本申请的一些实施例中，所述判断模块根据所述故障种类发送不同的预警信号，所述预警信号包括所述光伏组件的故障种类及故障等级，根据所述故障等级进行维修处理。
本发明提供了一种光伏组件故障实时监测方法及系统，相较现有技术，具有以下有益效果：
本发明公开了一种光伏组件故障实时监测方法及系统，本发明通过设置多个采集点获取光伏组件的数据信息，采用无线传感器自组织网络，克服了极端环境下人员无法经常到达、巡检困难、无法实时监测的难题，实现了极端环境条件下光伏组件故障信息的实时采集，结合GPRS网络传输系统，将采集到的数据传输入互联网，实现了光伏云后台的实时监测、指令派遣。对数据进行实时处理，动态显示、绘制各个光伏组件区域的温度、电压、电流的变化曲线，与历史数据库中出现故障时绘制的曲线图进行对比，根据故障相似度判断光伏组件是否发生故障，判断故障种类并发送预警信号，通过光伏云后台实时监控达到对问题组件的监测、定位，第一时间内下达运维派遣指令，减少了极端环境下一线人员的巡检压力，故障信息传递及时有效，满足了极端环境下光伏组件故障实时监测的需要分析出现故障的曲线图变化趋势，解决了现有技术中需要大量的红外摄像头等硬件设备，耗费大量的人力物力，很难保障对故障组件高效精确的监测，不能快速识别故障种类，如果出现故障的光伏组件仍然工作，会对人身安全造成威胁的问题，通过本发明在太阳能光伏系统发生故障时，能够及时地探测到故障的发生，进而识别故障的位置和种类。
附图说明
图1示出了本发明实施例中一种光伏组件故障实时监测方法的流程示意图；
图2示出了本发明实施例中一种光伏组件故障实时监测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式做进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
在本申请的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本申请的限制。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本申请的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
在本申请的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体的连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。
下文是结合附图对本发明的优选的实施例说明。
如图1所示，本发明的实施例公开了一种光伏组件故障实时监测方法及系统，所述监测方法包括：
步骤S101：获取光伏组件的数据信息，所述数据信息包括N个采集点处所述光伏组件的温度、电流和电压；
步骤S102：对所述数据信息进行预处理，根据预处理后的所述数据信息绘制相应的第一曲线图，将所述第一曲线图与历史曲线库中的第二曲线图集进行对比，得到故障相似度，根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障；
步骤S103：获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类，根据所述故障种类发送不同的预警信号。
在本实施例中，历史数据库中的第二曲线图集包括过去出现故障光伏组件的曲线图，并带有故障种类及故障位置。
在本申请的一些实施例中，所述对所述数据信息进行预处理时，包括：
将所述N个采集点中M个连续采集的数据设为数据集，将所述数据集进行一次滤波处理；
所述一次滤波处理包括去除所述数据集中的第一数据值和第二数据值，更新所述数据集，并计算得到M-2的平均值；
根据所述平均值和预设数据波动量所述数据集进行二次滤波处理；
所述二次滤波处理包括计算所述数据集中各个数据与所述平均值的差值绝对值，所述差值绝对值与所述预设数据波动量进行对比，若所述差值绝对值大于所述预设数据波动量，则去除此数据。
在本申请的一些实施例中，所述根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障时，包括：
所述第二曲线图集包括所述光伏组件出现故障时绘制的曲线，对所述第一曲线图和所述第二曲线图集中曲线进行对比分析，得到多个故障相似度Ti；
当所述故障相似度Ti处于预设故障相似度阈值区间(H1，H2)之间时，判断所述第一曲线图为故障曲线，即所述光伏组件出现故障。
在本实施例中，第一曲线图和第二曲线图集中的每条曲线都进行对比分析，得到故障相似度T1、T2、…Ti，对比多个故障相似度与预设故障相似度阈值区间之间的关系，当故障相似度处于预设故障相似度阈值区间之间，则判定第一曲线图为故障曲线，并找出对应的第二曲线图集中的曲线，获得故障种类及故障位置。
在本申请的一些实施例中，所述获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类时，包括：
获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图，设定为第三曲线图，根据所述第三曲线图确定所述数据集中的极值点Q1和Q2；其中，所述极值点Q1为所述第三曲线图的极大值点，所述极值点Q2为所述第三曲线图的极小值点；
设定有预设极值点差值标准值矩阵W和预设设备故障种类矩阵C，对于所述预设极值点差值标准值矩阵W，设定W(W1，W2，W3，W4)，其中，W1为第一预设极值点差值标准值，W2为第二预设极值点差值标准值，W3为第三预设极值点差值标准值，W4为第四预设极值点差值标准值，且W1＜W2＜W3＜W4；
对于所述预故障种类矩阵C，设定C(C1，C2，C3，C4)，其中，C1为第一预设故障种类，C2为第二预设故障种类，C3为第三预设故障种类，C4为第四预设设备种类；
根据Q1与Q2的差值与所述预设极值点差值标准值矩阵W之间的关系选定相应的故障种类；
当Q1-Q2＜W1时，选定所述第一预设故障种类C1作为当前光伏组件出现的故障种类；
当W1≤Q1-Q2＜W2，选定所述第二预设故障种类C2作为当前光伏组件出现的故障种类；
当W2≤Q1-Q2＜W3，选定所述第三预设故障种类C3作为当前光伏组件出现的故障种类；
当W3≤Q1-Q2＜W4，选定所述第四预设故障种类C4作为当前光伏组件出现的故障种类。
在本实施例中，通过故障曲线中的极值点也可判断故障种类，并与第二曲线图集中的曲线故障种类进行对比，若故障种类相同，则通过极值判断故障种类结果比较精确。
在本申请的一些实施例中，所述根据故障种类发送不同的预警信号时，包括：
设定有预设预警信号矩阵F，对于所述预设预警信号矩阵F，设定F(F1，F2，F3，F4)，其中，F1为第一预设预警信号，F2为第二预设预警信号，F3为第三预设预警信号，F4为第四预设预警信号，且F1＜F2＜F3＜F4；
根据故障种类选定相应的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第一预设故障种类C1时，选定所述第一预设预警信号F1为当前发送的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第二预设故障种类C2时，选定所述第二预设预警信号F2为当前发送的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第三预设故障种类C3时，选定所述第三预设预警信号F3为当前发送的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第四预设故障种类C4时，选定所述第四预设预警信号F4为当前发送的预警信号；
其中，所述预警信号可根据所述所述光伏组件的故障种类判断相应的故障等级。
在本申请的一些实施例中，所述光伏组件故障实时监测方法还包括：
将出现故障的所述光伏组件的数据信息发送到运维中心，所述运维中心对所述数据信息进行维修处理，处理完后将处理的结果发送到所述运维中心。
在本实施例中，运维中心将有问题的组件更改为没有问题；光伏云后台利用实时数据处理软件，通过用户数据报协议数据传输协议访问服务器上的数据库，并对数据进行实时处理，动态地显示、绘制各光伏组件区域的温度、电压、电流变化曲线；
光伏云后台通过对各故障曲线变化范围的实时监控，将故障组件信息、位置信息发送给运维中心，运维中心派遣运维人员，根据提供的位置信息到达相应地点，确认相应问题并进行维护，维护结束后将结果反馈给后台，后台将本条记录更改为已处理。
在本申请的一些实施例中，所述获取光伏组件的数据信息时，包括：
在所述光伏组件区域布置多个数据采集点，多个数据采集点以无线自组网的方式与中心汇聚点建立数据连接；
所述中心汇聚点运行自组网通信协议，将所述数据信息发送至中继节点；
所述中继节点将所述数据信息通过无线网络传输至光伏云后台进行数据处理。
在本实施例中，数据采集节点以无线自组网的方式与中心汇聚节点建立数据传输，无线自组网采用绕射能力强、传输距离远、接收灵敏度高的433MHZ技术；中心汇聚节点运行自组网通信协议，负责网络的建立、传感器节点的控制与数据汇聚等功能，并采用串口通信方式将汇聚的数据传递给GPRS数据中继节点；中继节点通过GPRS网络接入Internet网络，通过用户数据报协议数据传输协议将采集到的数据信息传输至光伏云后台。
在本申请的一些实施例中，还包括一种光伏组件故障实时监测系统：
获取模块，用于获取光伏组件的数据信息，所述数据信息包括N个采集点处所述光伏组件的温度、电流和电压；
预处理模块，用于对所述数据信息进行预处理，根据预处理后的所述数据信息绘制相应的第一曲线图；
对比模块，用于将所述第一曲线图与历史曲线库中的第二曲线图集进行对比，得到故障相似度，根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障；
判断模块，用于获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类，根据所述故障种类发送不同的预警信号。
在本申请的一些实施例中，所述光伏组件故障实时监测系统还包括：
运维模块，用于将出现故障的所述光伏组件的数据信息发送到运维中心，所述运维中心对所述数据信息进行维修处理；
数据传输模块，用于将所述数据信息发送至中继节点，所述中继节点将所述数据信息通过无线网络传输至光伏云后台进行数据处理。
在本申请的一些实施例中，所述判断模块根据所述故障种类发送不同的预警信号，所述预警信号包括所述光伏组件的故障种类及故障等级，根据所述故障等级进行维修处理。
综上，本发明公开了一种光伏组件故障实时监测方法及系统，所述监测方法包括：获取光伏组件的数据信息，所述数据信息包括N个采集点处所述光伏组件的温度、电流和电压；对所述数据信息进行预处理，根据预处理后的所述数据信息绘制相应的第一曲线图，将所述第一曲线图与历史曲线库中的第二曲线图集进行对比，得到故障相似度，根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障；获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类，根据所述故障种类发送不同的预警信号；本发明通过设置多个采集点获取光伏组件的数据信息，采用无线传感器自组织网络，克服了极端环境下人员无法经常到达、巡检困难、无法实时监测的难题，实现了极端环境条件下光伏组件故障信息的实时采集，结合GPRS网络传输系统，将采集到的数据传输入互联网，实现了光伏云后台的实时监测、指令派遣。对数据进行实时处理，动态显示、绘制各个光伏组件区域的温度、电压、电流的变化曲线，与历史数据库中出现故障时绘制的曲线图进行对比，根据故障相似度判断光伏组件是否发生故障，判断故障种类并发送预警信号，通过光伏云后台实时监控达到对问题组件的监测、定位，第一时间内下达运维派遣指令，减少了极端环境下一线人员的巡检压力，故障信息传递及时有效，满足了极端环境下光伏组件故障实时监测的需要分析出现故障的曲线图变化趋势，解决了现有技术中需要大量的红外摄像头等硬件设备，耗费大量的人力物力，很难保障对故障组件高效精确的监测，不能快速识别故障种类，如果出现故障的光伏组件仍然工作，会对人身安全造成威胁的问题，通过本发明在太阳能光伏系统发生故障时，能够及时地探测到故障的发生，进而识别故障的位置和种类。
在上述实施方式的描述中，具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
虽然在上文中已经参考实施例对本发明进行了描述，然而在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其进行各种改进并且可以用等效物替换其中的部件。尤其是，只要不存在结构冲突，本发明所披露的实施例中的各项特征均可通过任意方式相互结合起来使用，在本说明书中未对这些组合的情况进行全部的描述仅仅是出于省略篇幅和节约资源的考虑。因此，本发明并不局限于文中公开的特定实施例，而是包括落入权利要求的范围内的所有技术方案。
本领域普通技术人员可以理解：以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种光伏组件故障实时监测方法，其特征在于，包括：
获取光伏组件的数据信息，所述数据信息包括N个采集点处所述光伏组件的温度、电流和电压；
对所述数据信息进行预处理，根据预处理后的所述数据信息绘制相应的第一曲线图，将所述第一曲线图与历史曲线库中的第二曲线图集进行对比，得到故障相似度，根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障；
获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类，根据所述故障种类发送不同的预警信号。
2.根据权利要求1所述的光伏组件故障实时监测方法，其特征在于，所述对所述数据信息进行预处理时，包括：
将所述N个采集点中M个连续采集的数据设为数据集，将所述数据集进行一次滤波处理；
所述一次滤波处理包括去除所述数据集中的第一数据值和第二数据值，更新所述数据集，并计算得到M-2的平均值；
根据所述平均值和预设数据波动量所述数据集进行二次滤波处理；
所述二次滤波处理包括计算所述数据集中各个数据与所述平均值的差值绝对值，所述差值绝对值与所述预设数据波动量进行对比，若所述差值绝对值大于所述预设数据波动量，则去除此数据。
3.根据权利要求2所述的光伏组件故障实时监测方法，其特征在于，所述根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障时，包括：
所述第二曲线图集包括所述光伏组件出现故障时绘制的曲线，对所述第一曲线图和所述第二曲线图集中曲线进行对比分析，得到多个故障相似度Ti；
当所述故障相似度Ti处于预设故障相似度阈值区间(H1，H2)之间时，判断所述第一曲线图为故障曲线，即所述光伏组件出现故障。
4.根据权利要求3所述的光伏组件故障实时监测方法，其特征在于，所述获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类时，包括：
获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图，设定为第三曲线图，根据所述第三曲线图确定所述数据集中的极值点Q1和Q2；其中，所述极值点Q1为所述第三曲线图的极大值点，所述极值点Q2为所述第三曲线图的极小值点；
设定有预设极值点差值标准值矩阵W和预设设备故障种类矩阵C，对于所述预设极值点差值标准值矩阵W，设定W(W1，W2，W3，W4)，其中，W1为第一预设极值点差值标准值，W2为第二预设极值点差值标准值，W3为第三预设极值点差值标准值，W4为第四预设极值点差值标准值，且W1＜W2＜W3＜W4；
对于所述预故障种类矩阵C，设定C(C1，C2，C3，C4)，其中，C1为第一预设故障种类，C2为第二预设故障种类，C3为第三预设故障种类，C4为第四预设设备种类；
根据Q1与Q2的差值与所述预设极值点差值标准值矩阵W之间的关系选定相应的故障种类；
当Q1-Q2＜W1时，选定所述第一预设故障种类C1作为当前光伏组件出现的故障种类；
当W1≤Q1-Q2＜W2，选定所述第二预设故障种类C2作为当前光伏组件出现的故障种类；
当W2≤Q1-Q2＜W3，选定所述第三预设故障种类C3作为当前光伏组件出现的故障种类；
当W3≤Q1-Q2＜W4，选定所述第四预设故障种类C4作为当前光伏组件出现的故障种类。
5.根据权利要求4所述的光伏组件故障实时监测方法，其特征在于，所述根据故障种类发送不同的预警信号时，包括：
设定有预设预警信号矩阵F，对于所述预设预警信号矩阵F，设定F(F1，F2，F3，F4)，其中，F1为第一预设预警信号，F2为第二预设预警信号，F3为第三预设预警信号，F4为第四预设预警信号，且F1＜F2＜F3＜F4；
根据故障种类选定相应的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第一预设故障种类C1时，选定所述第一预设预警信号F1为当前发送的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第二预设故障种类C2时，选定所述第二预设预警信号F2为当前发送的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第三预设故障种类C3时，选定所述第三预设预警信号F3为当前发送的预警信号；
若当前光伏组件出现的故障种类为第四预设故障种类C4时，选定所述第四预设预警信号F4为当前发送的预警信号；
其中，所述预警信号可根据所述所述光伏组件的故障种类判断相应的故障等级。
6.根据权利要求1所述的光伏组件故障实时监测方法，其特征在于，还包括：
将出现故障的所述光伏组件的数据信息发送到运维中心，所述运维中心对所述数据信息进行维修处理，处理完后将处理的结果发送到所述运维中心。
7.根据权利要求1所述的光伏组件故障实时监测方法，其特征在于，所述获取光伏组件的数据信息时，包括：
在所述光伏组件区域布置多个数据采集点，多个数据采集点以无线自组网的方式与中心汇聚点建立数据连接；
所述中心汇聚点运行自组网通信协议，将所述数据信息发送至中继节点；
所述中继节点将所述数据信息通过无线网络传输至光伏云后台进行数据处理。
8.一种光伏组件故障实时监测系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取光伏组件的数据信息，所述数据信息包括N个采集点处所述光伏组件的温度、电流和电压；
预处理模块，用于对所述数据信息进行预处理，根据预处理后的所述数据信息绘制相应的第一曲线图；
对比模块，用于将所述第一曲线图与历史曲线库中的第二曲线图集进行对比，得到故障相似度，根据所述故障相似度判断所述光伏组件是否出现故障；
判断模块，用于获取出现故障的所述光伏组件对应曲线图的变化趋势，根据所述变化趋势判断所述光伏组件存在的故障种类，根据所述故障种类发送不同的预警信号。
9.如根据权利要求8所述的光伏组件故障实时监测系统，其特征在于，还包括：
运维模块，用于将出现故障的所述光伏组件的数据信息发送到运维中心，所述运维中心对所述数据信息进行维修处理；
数据传输模块，用于将所述数据信息发送至中继节点，所述中继节点将所述数据信息通过无线网络传输至光伏云后台进行数据处理。
10.如根据权利要求9所述的光伏组件故障实时监测系统，其特征在于，所述判断模块根据所述故障种类发送不同的预警信号，所述预警信号包括所述光伏组件的故障种类及故障等级，根据所述故障等级进行维修处理。
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