CN117544109A - 一种模块化光伏电站控制管理系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种模块化光伏电站控制管理系统，包括信息采集单元、中央处理单元、预警提示单元和控制管理单元，通过采集光伏模块信息对光伏电站的工作性能进行评估测算，通过先整体再局部的模式，先对电站整体进行监测预警，监测更全面、预警效果好，若存在整体异常情况，则深入分析生成最优整体管理方案，若整体无异常，则精细化分析光伏模块的异常情况，并深入分析生成最优局部管理方案，数据处理的精细化程度高、采集数据的资源利用率高，再通过综合分析影响因子对于光伏电站与光伏模块的影响作用模式，来精细化调整影响因子参数，实现对模块化光伏电站的最优管理，动态管理的工作效率高，进而保证光伏电站的稳定运行。
Description
技术领域
本发明涉及光伏电站技术领域，尤其涉及一种模块化光伏电站控制管理系统。
背景技术
光伏电站中设置有多个光伏模块，通过光伏模块对光照能量进行采集并转化为电能，模块化光伏电站存在电能转化和输送的损耗程度高，以及光伏模块转化效率低等问题，进而使得光伏电站的工作性能低下，导致与市电连接后的输电不稳定不安全的故障问题，光伏电站的工作性能影响因子包括光伏模块的倾斜角、方位角和模块间距等；
现有的模块化光伏电站一般采用整体统一管理的方式，当整体性能无异常则不作处理，由于多个局部光伏模块产生异常，同样会对整体性能造成一定程度的下降，因此，光伏电站在监测预警方面存在监测不精细以及预警效果差的问题；
针对上述的技术缺陷，现提出一种解决方案。
发明内容
本发明的目的在于：解决光伏电站在监测预警方面存在的监测不精细和预警效果差问题，通过对模块化光伏电站的精细化预警模式与动态最优管理，进而解决光伏电站的工作性能低下，导致与市电连接后的输电不稳定不安全的故障问题，具体是通过先整体再局部的模式，对电站整体进行监测预警，监测更全面、预警效果好，并深入分析生成最优整体管理方案和最优局部管理方案，数据处理的精细化程度高、采集数据的资源利用率高，实现对模块化光伏电站的最优管理，动态管理的工作效率高，进而保证光伏电站的稳定运行。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种模块化光伏电站控制管理系统，包括信息采集单元、中央处理单元、预警提示单元和控制管理单元，信息采集单元、中央处理单元、预警提示单元和控制管理单元之间信号连接；
信息采集单元用于采集光伏模块信息：光伏模块信息包括光电转化参数和影响因子参数；
中央处理单元用于处理光伏模块信息：通过光电转化参数测算光伏模块输出功率，进而获取光伏模块的转化效率；预设光伏电站有N个光伏模块，将N个光伏模块的输出功率相结合，获取光伏电站的预估输出功率，并将采集获取的电站实际输出功率与测算获取的预估输出功率进行对比分析，进而获取光伏电站的损耗程度；通过光伏模块的转化效率与光伏电站的损耗程度，综合评估电站的工作性能；
预警提示单元用于对电站进行预警分析：当判定电站整体异常时，则生成整体预警信号；当判定电站整体无异常时，则对光伏模块进行局部预警分析，针对性定位产生异常的光伏模块，生成局部预警信号；
控制管理单元用于自动控制光伏模块：通过建立影响因子参数与电站工作性能的影响模型，以及建立影响因子参数与异常光伏模块转化效率的影响模型，动态获取最优管理方案，实现对模块化光伏电站的最优管理。
进一步的，采集和处理光伏模块信息，获取光伏模块的转化效率的具体过程为：
A1：预设信息采集周期为Tc，通过传感器对光伏模块信息进行定时采集：
光电转化参数包括辐照度、光伏模块面积、光伏模块的输出电压、输出电流、以及电站的实际输出功率P0，影响因子参数包括光伏模块的倾斜角Dq、方位角Df和模块间距L；
A2：测算光伏模块的输出功率：
将任一个光伏模块标记为i，通过采集获取光伏模块i的输出电压为Voc、输出电流为Isc，则通过输出电压与输出电流相结合，测算光伏模块i的输出功率Pi；
A3：进而获取光伏模块的转化效率η：
通过采集获取光伏模块i的辐照度为Ee、光伏模块面积为Ar，通过辐照度和光伏模块面积相结合，测算光伏模块获取的光能，再通过光伏模块i的输出功率Pi，获取光伏模块转化输出的电能，通过测算电能与光能的比值，获取光伏模块的转化效率η。
进一步的，综合评估电站的工作性能的具体过程为：
B1：获取光伏电站的预估输出功率：
标记光伏模块i的输出功率Pi，经测算分别获取N个光伏模块的输出功率，再对N个光伏模块的输出功率分别赋予相应的转化因子系数并进行求和，获取光伏电站的预估输出功率P1；
B2：进而获取光伏电站的损耗程度：
将采集获取的电站实际输出功率与测算获取的预估输出功率进行对比分析，测算预估输出功率P1与实际输出功率P0的差值，再通过差值/>与预估输出功率P1的比值，获取光伏电站的损耗程度评估系数Xsh；
设定损耗程度评估系数Xsh的预设标准区间H1，通过区间对比，判定光伏电站的损耗程度；
B3：综合评估电站的工作性能；
对光伏模块的转化效率η与光伏电站的损耗程度评估系数Xsh分别赋予相应的权重因子系数，获取电站的工作性能评估系数Xn；
设定电站的工作性能评估系数Xn的预设标准区间H2，通过区间对比，判定光伏电站的工作性能。
进一步的，整体预警分析与局部预警分析的具体过程为：
C1：先建立曲线分析模型，具体构建过程为：
输入动态曲线S，采集动态曲线S上的全部点，预设有u个点，获取u个点的坐标及斜率，将任一个点标记为m（Xm，Ym）；
再获取u个点纵坐标的平均值,进而获取动态曲线S的波动系数σs；
将距离点m最近点标记为o（Xo，Yo），则点m的斜率标记为Km，进而获取斜率波动幅度系数σk；
再为波动系数σs和斜率波动幅度系数σk分别赋予相应的权重因子系数，将波动系数σs与动态曲线S纵坐标的平均值相结合，再综合曲线波动幅度系数σk，建立公式获取并输出预警指数Z；
C2：通过曲线分析模型，进行整体预警分析与局部预警分析：
C2-1：整体预警分析：以电站的工作性能评估系数Xn为Y轴，以信息采集周期Tc为X轴，建立动态曲线图S1，将动态曲线图S1代入曲线分析模型，生成整体预警指数Zzt，评估动态曲线S1整体风险情况；设置整体预警指数Zzt的风险阈值Q1，当整体预警指数Zzt高于风险阈值Q1，则判定电站整体异常，生成整体预警信号；
C2-2：局部预警分析：针对光伏电站中的任一个光伏模块i进行精细化分析，以光伏模块i的转化效率η为Y轴，以信息采集周期Tc为X轴，建立动态曲线图S2，将动态曲线图S2代入曲线分析模型，生成局部预警指数Zjb，评估动态曲线S2局部风险情况；设置局部预警指数Zjb的风险阈值Q2，当局部预警指数Zjb高于风险阈值Q2，则判定光伏模块i局部异常，生成局部预警信号，预设有R个异常光伏模块，将任一个异常光伏模块标记为r。
进一步的，获取最优管理方案的具体过程为：
D1：影响因子参数包括光伏模块的倾斜角Dq、方位角Df和模块间距L共计3个参数，建立参数分析模型，具体构建过程为：
输入影响因子参数中的共计c个参数、以及影响系数XUY；
将影响因子参数中的任一个参数标记为参数j，标记参数j的数值为Cj，构建参数值Cj-影响系数XUY的变化函数Fj；
将c个参数分别代入参数分析模型，获取相应的变化函数，再综合c个变化函数，分别赋予相应的权重因子系数，建立公式生成调整系数Ω；
当接收到预警信号时，通过调整影响因子参数，使得调整系数Ω逐渐降低，当调整系数Ω为最低值时，将此时的影响因子参数的参数数值整合为最优管理方案，输出最优管理方案；
D2：针对整体预警信号和局部预警信号，通过参数分析模型，生成相应的最优管理方案，具体过程为：
D2-1：当接收到整体预警信号时，通过建立影响因子参数与电站工作性能的影响模型，将影响因子参数中共计3个参数、以及电站的工作性能评估系数Xn，代入参数分析模型，构建参数值Cj-电站的工作性能评估系数Xn的变化函数F1j，建立公式生成调整系数Ω1，并输出当调整系数Ω1为最低值时的最优整体管理方案；
D2-2：当接收到局部预警信号时，通过建立影响因子参数与异常光伏模块转化效率ηr的影响模型，将影响因子参数中共计3个参数、以及异常光伏模块的转化效率ηr，代入参数分析模型，构建参数值Cj-异常光伏模块的转化效率ηr的变化函数F2j，建立公式生成调整系数Ω2,并输出当调整系数Ω2为最低值时的最优局部管理方案。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
本发明通过采集光伏模块信息对光伏电站的工作性能进行评估测算，通过先整体再局部的模式，先对电站整体进行监测预警，监测更全面、预警效果好，若存在整体异常情况，则深入分析生成最优整体管理方案，若整体无异常，则精细化分析光伏模块的异常情况，并深入分析生成最优局部管理方案，数据处理的精细化程度高、采集数据的资源利用率高，再通过综合分析影响因子对于光伏电站与光伏模块的影响作用模式，来精细化调整影响因子参数，实现对模块化光伏电站的最优管理，动态管理的工作效率高，进而保证光伏电站的稳定运行。
附图说明
图1示出了本发明的模块示意图；
图2示出了本发明的流程示意图。
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。
实施例1
如图1-2所示，一种模块化光伏电站控制管理系统，包括信息采集单元、中央处理单元、预警提示单元和控制管理单元，信息采集单元、中央处理单元、预警提示单元和控制管理单元之间信号连接；
工作步骤如下：
S1：信息采集单元采集光伏模块信息：
光伏模块信息包括光电转化参数和影响因子参数；
预设信息采集周期为Tc，通过传感器和控制器对光伏模块信息进行定时采集：光电转化参数包括辐照度、光伏模块面积、光伏模块的输出电压、输出电流、以及电站的实际输出功率P0，影响因子参数包括光伏模块的倾斜角Dq、方位角Df和模块间距L；
S2：中央处理单元处理光伏模块信息：
通过光电转化参数测算光伏模块输出功率，进而获取光伏模块的转化效率；预设光伏电站有N个光伏模块，将N个光伏模块的输出功率相结合，获取光伏电站的预估输出功率，并将采集获取的电站实际输出功率与测算获取的预估输出功率进行对比分析，进而获取光伏电站的损耗程度；通过光伏模块的转化效率与光伏电站的损耗程度，综合评估电站的工作性能；
S2-1：测算光伏模块的输出功率：
将任一个光伏模块标记为i，通过采集获取光伏模块i的输出电压为Voc、输出电流为Isc，则通过输出电压与输出电流相结合，测算光伏模块i的输出功率Pi：，其中，μ为光伏模块电池的转化因子系数，转化因子系数是通过大量实验测算进行赋值，且μ＞0；
S2-2：进而获取光伏模块的转化效率η：
通过采集获取光伏模块i的辐照度为Ee、光伏模块面积为Ar，通过辐照度和光伏模块面积相结合，测算光伏模块获取的光能，再通过光伏模块i的输出功率Pi，获取光伏模块转化输出的电能，通过测算电能与光能的比值，获取光伏模块的转化效率η：；
S2-3：获取光伏电站的预估输出功率：
标记光伏模块i的输出功率Pi，经测算分别获取N个光伏模块的输出功率，再对N个光伏模块的输出功率分别赋予相应的转化因子系数并进行求和，获取光伏电站的预估输出功率P1：，其中，ωi为输出功率Pi的转化因子系数，且ωi＞0；
S2-4：进而获取光伏电站的损耗程度：
S2-41：将采集获取的电站实际输出功率与测算获取的预估输出功率进行对比分析，测算预估输出功率P1与实际输出功率P0的差值；
S2-42：再通过差值与预估输出功率P1的比值，获取光伏电站的损耗程度评估系数Xsh：/>；
当预估输出功率P1与实际输出功率P0的差值越高，则说明电能在转化输送过程中的损耗越高，损耗程度评估系数Xsh越高；
S2-43：设定损耗程度评估系数Xsh的预设标准区间H1，通过区间对比，判定光伏电站的损耗程度：
当损耗程度评估系数Xsh低于预设标准区间H1，则判定光伏电站的损耗程度为一级；当损耗程度评估系数Xsh位于预设标准区间H1，则判定光伏电站的损耗程度为二级；当损耗程度评估系数Xsh高于预设标准区间H1，则判定光伏电站的损耗程度为三级；
S2-5：综合评估电站的工作性能；
S2-51：对光伏模块的转化效率η与光伏电站的损耗程度评估系数Xsh分别赋予相应的权重因子系数，获取电站的工作性能评估系数Xn：；
其中，λ1、λ2分别为光伏模块的转化效率η与光伏电站的损耗程度评估系数Xsh的权重因子系数，且λ1、λ2均大于0；
当光伏模块的转化效率η越高、光伏电站的损耗程度评估系数Xsh越低时，则表示电站的工作性能越好；
S2-52：设定电站的工作性能评估系数Xn的预设标准区间H2，通过区间对比，判定光伏电站的工作性能：
当电站的工作性能评估系数Xn低于预设标准区间H2，则判定光伏电站的工作性能为Ⅰ级；当电站的工作性能评估系数Xn位于预设标准区间H2，则判定光伏电站的工作性能为Ⅱ级；当电站的工作性能评估系数Xn高于预设标准区间H2，则判定光伏电站的工作性能为Ⅲ级；
S3：预警提示单元对电站进行预警分析：
当判定电站整体异常时，则生成整体预警信号；
当判定电站整体无异常时，则对光伏模块进行局部预警分析，针对性定位产生异常的光伏模块，生成局部预警信号；
整体预警分析与局部预警分析的具体过程为：
S3-1：先建立曲线分析模型，具体构建过程为：
输入动态曲线S，采集动态曲线S上的全部点，预设有u个点，获取u个点的坐标及斜率，将任一个点标记为m（Xm，Ym）；
再获取u个点纵坐标的平均值：,进而获取动态曲线S的波动系数σs：/>；
将距离点m最近点标记为o（Xo，Yo），则点m的斜率标记为Km：，进而获取斜率波动幅度系数σk：/>；
再为波动系数σs和斜率波动幅度系数σk分别赋予相应的权重因子系数，将波动系数σs与动态曲线S纵坐标的平均值相结合，再综合曲线波动幅度系数σk，建立公式获取并输出预警指数Z；
预设预警指数Z的公式为：；
其中，α1和α2分别为波动系数σs和斜率波动幅度系数σk的权重因子系数，且α1和α2均大于0；
S3-2：通过曲线分析模型，进行整体预警分析与局部预警分析：
S3-21：整体预警分析：以电站的工作性能评估系数Xn为Y轴，以信息采集周期Tc为X轴，建立动态曲线图S1，将动态曲线图S1代入曲线分析模型，生成整体预警指数Zzt，评估动态曲线S1整体风险情况，具体过程为：
采集动态曲线S1上的全部点，预设有u1个点，获取u1个点的坐标及斜率，再获取u1个点纵坐标的平均值，当平均值/>越低，则表示工作性能整体较低，性能不达标的情况较为突出；
进而获取动态曲线S1的波动系数σs1，当波动系数σs1越高，则表示工作性能越不稳定；再获取斜率波动幅度系数σk1，当斜率波动幅度系数σk1越高，则表示曲线升降变化程度越高；
再为波动系数σs1和斜率波动幅度系数σk1分别赋予相应的权重因子系数，将波动系数σs1与动态曲线S1纵坐标的平均值相结合，再综合曲线波动幅度系数σk1，建立公式获取整体预警指数Zzt，评估动态曲线S1整体风险情况；
当波动系数σs1越高、动态曲线S1纵坐标的平均值越低、曲线斜率波动幅度系数σk1越高时，则整体预警指数Zzt越高，说明电站的工作性能整体风险越高；
设置整体预警指数Zzt的风险阈值Q1，当整体预警指数Zzt高于风险阈值Q1，则判定电站整体异常，生成整体预警信号；
S3-22：局部预警分析：针对光伏电站中的任一个光伏模块i进行精细化分析，以光伏模块i的转化效率η为Y轴，以信息采集周期Tc为X轴，建立动态曲线图S2，将动态曲线图S2代入曲线分析模型，生成局部预警指数Zjb，评估动态曲线S2局部风险情况，具体过程为：
采集动态曲线S2上的全部点，预设有u2个点，获取u2个点的坐标及斜率，再获取u2个点纵坐标的平均值，当平均值/>越低，则表示光伏模块i的转化效率整体较低，光伏模块i转化效率低的情况较为突出；
进而获取动态曲线S2的波动系数σs2，当波动系数σs2越高，则表示光伏模块i的转化效率越不稳定；再获取斜率波动幅度系数σk2，当斜率波动幅度系数σk2越高，则表示曲线升降变化程度越高；
再为波动系数σs2和斜率波动幅度系数σk2分别赋予相应的权重因子系数，将波动系数σs2与动态曲线S2纵坐标的平均值相结合，再综合曲线波动幅度系数σk2，建立公式获取局部预警指数Zjb，评估动态曲线S2的风险情况；
当波动系数σs2越高、动态曲线S2纵坐标的平均值越低、曲线斜率波动幅度系数σk2越高时，则局部预警指数Zjb越高，说明光伏模块i转化风险越高；
设置局部预警指数Zjb的风险阈值Q2，当局部预警指数Zjb高于风险阈值Q2，则判定光伏模块i局部异常，生成局部预警信号，预设有R个异常光伏模块，将任一个异常光伏模块标记为r；
S4：控制管理单元自动控制光伏模块：
通过建立影响因子参数与电站工作性能的影响模型，以及建立影响因子参数与异常光伏模块转化效率的影响模型，动态获取最优管理方案，实现对模块化光伏电站的最优管理，具体过程为：
S4-1：影响因子参数包括光伏模块的倾斜角Dq、方位角Df和模块间距L共计3个参数，建立参数分析模型，具体构建过程为：
输入影响因子参数中的共计c个参数、以及影响系数XUY；
将影响因子参数中的任一个参数标记为参数j，标记参数j的数值为Cj，构建参数值Cj-影响系数XUY的变化函数Fj：；
通过测算可得：随着参数值Cj逐渐增长，影响系数XUY会随之增长，达到最优值后再随之下降，因此，Fj作为影响系数XUY曲线的斜率，会呈从0先上升再下降，再到斜率为0，再继续下降为负数的变化趋势，其中，当Fj=0时，影响系数XUY达到最高值；
将c个参数分别代入参数分析模型，获取相应的变化函数，再综合c个变化函数，分别赋予相应的权重因子系数，建立公式生成调整系数Ω：
预设调整系数Ω的公式为：，其中，εj为变化函数Fj的权重因子系数，且εj大于0，当调整系数Ω越低时，说明变化函数Fj的平方值越小，变化函数Fj越趋近于0，则表示影响因子参数的整体待调整幅度越小；
当接收到预警信号时，通过调整影响因子参数，使得调整系数Ω逐渐降低，当调整系数Ω为最低值时，将此时的影响因子参数的参数数值整合为最优管理方案，输出最优管理方案；
例如，影响因子参数包括光伏模块的倾斜角Dq、方位角Df和模块间距L，将倾斜角Dq、方位角Df和模块间距L这三个参数代入参数分析模型，获取倾斜角Dq-影响系数XUY的变化函数F1、方位角Df-影响系数XUY的变化函数F2，以及模块间距L-影响系数XUY的变化函数F3，再综合3个变化函数，分别赋予相应的权重因子系数，建立公式生成调整系数Ω：，其中，ε1、ε2和ε3分别为变化函数F1、变化函数F2和变化函数F3的权重因子系数；
通过3个参数相结合进行评估，判定影响因子参数对相应的影响系数的综合影响程度，当综合影响程度最低时，表示光伏模块及光伏电站的工作状态最佳，将调整影响因子参数调控到最佳状态，从而保证光伏模块和光伏电站的安全稳定的运行状态；
S4-2：针对整体预警信号和局部预警信号，通过参数分析模型，生成相应的最优管理方案，具体过程为：
S4-21：当接收到整体预警信号时，通过建立影响因子参数与电站工作性能的影响模型，将影响因子参数中共计3个参数、以及电站的工作性能评估系数Xn，代入参数分析模型，构建参数值Cj-电站的工作性能评估系数Xn的变化函数F1j；
随着参数值Cj逐渐增长，电站的工作性能评估系数Xn会随之增长，达到最优值后再随之下降，因此，F1j作为工作性能评估系数Xn曲线的斜率，会呈从0先上升再下降，再到斜率为0，再继续下降为负数的变化趋势，其中，当F1j=0时，电站的工作性能评估系数Xn达到最高值；
将3个参数分别代入参数分析模型，获取相应的变化函数，再综合3个变化函数，分别赋予相应的权重因子系数，建立公式生成调整系数Ω1,当接收到整体预警信号时，通过调整影响因子参数，使得调整系数Ω1逐渐降低，当调整系数Ω1为最低值时，将此时的影响因子参数的参数数值整合为最优整体管理方案；
S4-22：当接收到局部预警信号时，通过建立影响因子参数与异常光伏模块转化效率ηr的影响模型，将影响因子参数中共计3个参数、以及异常光伏模块的转化效率ηr，代入参数分析模型，构建参数值Cj-异常光伏模块的转化效率ηr的变化函数F2j；
随着参数值Cj逐渐增长，异常光伏模块的转化效率ηr会随之增长，达到最优值后再随之下降，因此，F2j作为转化效率ηr曲线的斜率，会呈先上升再下降，再到斜率为0，再继续下降为负数的变化趋势，其中，当F2j=0时，异常光伏模块的转化效率ηr达到最高值；
将3个参数分别代入参数分析模型，获取相应的变化函数，再综合3个变化函数，分别赋予相应的权重因子系数，建立公式生成调整系数Ω2,当接收到整体预警信号时，通过调整影响因子参数，使得调整系数Ω2逐渐降低，当调整系数Ω2为最低值时，将此时的影响因子参数的参数数值整合为最优局部管理方案。
综上所述，本发明通过采集光伏模块信息对光伏电站的工作性能进行评估测算，通过先整体再局部的模式，对电站整体进行监测预警，监测更全面、预警效果好，若存在整体异常情况，则深入分析生成最优整体管理方案，若整体无异常，则精细化分析光伏模块的异常情况，并深入分析生成最优局部管理方案，数据处理的精细化程度高、采集数据的资源利用率高，再通过综合分析影响因子对于光伏电站与光伏模块的影响作用模式，来精细化调整影响因子参数，实现对模块化光伏电站的最优管理，动态管理的工作效率高，进而保证光伏电站的稳定运行。
区间、阈值的大小的设定是为了便于比较，关于阈值的大小，取决于样本数据的多少及本领域技术人员对每一组样本数据设定基数数量；只要不影响参数与量化后数值的比例关系即可。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数由本领域的技术人员根据实际情况进行设置；
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种模块化光伏电站控制管理系统，其特征在于：包括信息采集单元、中央处理单元、预警提示单元和控制管理单元，信息采集单元、中央处理单元、预警提示单元和控制管理单元之间信号连接；
信息采集单元用于采集光伏模块信息：光伏模块信息包括光电转化参数和影响因子参数；
中央处理单元用于处理光伏模块信息：通过光电转化参数测算光伏模块输出功率，进而获取光伏模块的转化效率；预设光伏电站有N个光伏模块，将N个光伏模块的输出功率相结合，获取光伏电站的预估输出功率，并将采集获取的电站实际输出功率与测算获取的预估输出功率进行对比分析，进而获取光伏电站的损耗程度；通过光伏模块的转化效率与光伏电站的损耗程度，综合评估电站的工作性能；
预警提示单元用于对电站进行预警分析：当判定电站整体异常时，则生成整体预警信号；当判定电站整体无异常时，则对光伏模块进行局部预警分析，针对性定位产生异常的光伏模块，生成局部预警信号；
控制管理单元用于自动控制光伏模块：通过建立影响因子参数与电站工作性能的影响模型，以及建立影响因子参数与异常光伏模块转化效率的影响模型，动态获取最优管理方案，实现对模块化光伏电站的最优管理。
2.根据权利要求1所述的一种模块化光伏电站控制管理系统，其特征在于：采集和处理光伏模块信息，获取光伏模块的转化效率的具体过程为：
A1：预设信息采集周期为Tc，通过传感器对光伏模块信息进行定时采集：
光电转化参数包括辐照度、光伏模块面积、光伏模块的输出电压、输出电流、以及电站的实际输出功率P0，影响因子参数包括光伏模块的倾斜角Dq、方位角Df和模块间距L；
A2：测算光伏模块的输出功率：
将任一个光伏模块标记为i，通过采集获取光伏模块i的输出电压为Voc、输出电流为Isc，则通过输出电压与输出电流相结合，测算光伏模块i的输出功率Pi；
A3：进而获取光伏模块的转化效率η：
通过采集获取光伏模块i的辐照度为Ee、光伏模块面积为Ar，通过辐照度和光伏模块面积相结合，测算光伏模块获取的光能，再通过光伏模块i的输出功率Pi，获取光伏模块转化输出的电能，通过测算电能与光能的比值，获取光伏模块的转化效率η。
3.根据权利要求2所述的一种模块化光伏电站控制管理系统，其特征在于：综合评估电站的工作性能的具体过程为：
B1：获取光伏电站的预估输出功率：
标记光伏模块i的输出功率Pi，经测算分别获取N个光伏模块的输出功率，再对N个光伏模块的输出功率分别赋予相应的转化因子系数并进行求和，获取光伏电站的预估输出功率P1；
B2：进而获取光伏电站的损耗程度：
将采集获取的电站实际输出功率与测算获取的预估输出功率进行对比分析，测算预估输出功率P1与实际输出功率P0的差值，再通过差值/>与预估输出功率P1的比值，获取光伏电站的损耗程度评估系数Xsh；
设定损耗程度评估系数Xsh的预设标准区间H1，通过区间对比，判定光伏电站的损耗程度；
B3：综合评估电站的工作性能；
对光伏模块的转化效率η与光伏电站的损耗程度评估系数Xsh分别赋予相应的权重因子系数，获取电站的工作性能评估系数Xn；
设定电站的工作性能评估系数Xn的预设标准区间H2，通过区间对比，判定光伏电站的工作性能。
4.根据权利要求3所述的一种模块化光伏电站控制管理系统，其特征在于：整体预警分析与局部预警分析的具体过程为：
C1：先建立曲线分析模型，具体构建过程为：
输入动态曲线S，采集动态曲线S上的全部点，预设有u个点，获取u个点的坐标及斜率，将任一个点标记为m（Xm，Ym）；
再获取u个点纵坐标的平均值,进而获取动态曲线S的波动系数σs；
将距离点m最近点标记为o（Xo，Yo），则点m的斜率标记为Km，进而获取斜率波动幅度系数σk；
再为波动系数σs和斜率波动幅度系数σk分别赋予相应的权重因子系数，将波动系数σs与动态曲线S纵坐标的平均值相结合，再综合曲线波动幅度系数σk，建立公式获取并输出预警指数Z；
C2：通过曲线分析模型，进行整体预警分析与局部预警分析：
C2-1：整体预警分析：以电站的工作性能评估系数Xn为Y轴，以信息采集周期Tc为X轴，建立动态曲线图S1，将动态曲线图S1代入曲线分析模型，生成整体预警指数Zzt，评估动态曲线S1整体风险情况；设置整体预警指数Zzt的风险阈值Q1，当整体预警指数Zzt高于风险阈值Q1，则判定电站整体异常，生成整体预警信号；
C2-2：局部预警分析：针对光伏电站中的任一个光伏模块i进行精细化分析，以光伏模块i的转化效率η为Y轴，以信息采集周期Tc为X轴，建立动态曲线图S2，将动态曲线图S2代入曲线分析模型，生成局部预警指数Zjb，评估动态曲线S2局部风险情况；设置局部预警指数Zjb的风险阈值Q2，当局部预警指数Zjb高于风险阈值Q2，则判定光伏模块i局部异常，生成局部预警信号，预设有R个异常光伏模块，将任一个异常光伏模块标记为r。
5.根据权利要求4所述的一种模块化光伏电站控制管理系统，其特征在于：获取最优管理方案的具体过程为：
D1：影响因子参数包括光伏模块的倾斜角Dq、方位角Df和模块间距L共计3个参数，建立参数分析模型，具体构建过程为：
输入影响因子参数中的共计c个参数、以及影响系数XUY；
将影响因子参数中的任一个参数标记为参数j，标记参数j的数值为Cj，构建参数值Cj-影响系数XUY的变化函数Fj；
将c个参数分别代入参数分析模型，获取相应的变化函数，再综合c个变化函数，分别赋予相应的权重因子系数，建立公式生成调整系数Ω；
当接收到预警信号时，通过调整影响因子参数，使得调整系数Ω逐渐降低，当调整系数Ω为最低值时，将对应的影响因子参数的参数数值整合标记为最优管理方案，输出最优管理方案；
D2：针对整体预警信号和局部预警信号，通过参数分析模型，生成相应的最优管理方案，具体过程为：
D2-1：当接收到整体预警信号时，通过建立影响因子参数与电站工作性能的影响模型，将影响因子参数中共计3个参数、以及电站的工作性能评估系数Xn，代入参数分析模型，构建参数值Cj-电站的工作性能评估系数Xn的变化函数F1j，建立公式生成调整系数Ω1，并输出当调整系数Ω1为最低值时的最优整体管理方案；
D2-2：当接收到局部预警信号时，通过建立影响因子参数与异常光伏模块转化效率ηr的影响模型，将影响因子参数中共计3个参数、以及异常光伏模块的转化效率ηr，代入参数分析模型，构建参数值Cj-异常光伏模块的转化效率ηr的变化函数F2j，建立公式生成调整系数Ω2,并输出当调整系数Ω2为最低值时的最优局部管理方案。
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| CN202311547622.1A CN117544109A (zh) | 2023-11-20 | 2023-11-20 | 一种模块化光伏电站控制管理系统 |
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Citations (2)
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| CN106384015A (zh) * | 2016-09-30 | 2017-02-08 | 国网上海市电力公司 | 一种基于能耗数据采集的分布式光伏系统能效预评估方法 |
| CN107358335A (zh) * | 2017-06-02 | 2017-11-17 | 国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司 | 一种基于互联网的分布式光伏效率评估方法与系统 |
-
2023
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Patent Citations (2)
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|---|
| 郝戌京等: "基于联邦学习的光伏电站发电效率对比与低效诊断研究", 《电力大数据》, vol. 26, no. 3, 31 March 2023 (2023-03-31), pages 28 - 36 * |
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