CN117724006B - 一种卫星电源异常状态检测方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种卫星电源异常状态检测方法及系统，包括：根据每个电池板的输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据；对所有电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到每个时刻的每个电池板区域；获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度以及每个电池板的每个时刻的自身异常程度，进而得到每个电池板在每个时刻的最终异常程度，获取每个电池板的异常评估参数，进而得到异常电池板以及正常电池板；获取异常电池板的功率修正系数，对异常电池块的输出功率进行调整，进而得到理想输出功率，本发明对异常电池块的输出功率进行调整，使其能满足卫星的能量需求。

Description

一种卫星电源异常状态检测方法及系统

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种卫星电源异常状态检测方法及系统。

背景技术

卫星电源是维持卫星系统运行的核心组成部分，负责为卫星的各种设备和系统提供所需的电能，通过安装在卫星表面的多个太阳能电池帆板，捕获太阳光并将其转化为电能为卫星供电，用以满足卫星的能量需求，太阳能电池板的输出功率与光照条件有关，而最大功率点追踪算法根据实时光照与理想输出功率需求，计算太阳能电池板捕获太阳光的角度，利用卫星系统调整转动导电滑环控制光照和电池帆板之间的匹配角度，以确保太阳能电池板在给定的光照条件下以合适的效率输出功率。

太阳能电池帆板的电池板可能受到宇宙射线、微陨石碎片等的损坏，以及冰晶或灰尘的积累造成转化效能的降低，使得部分电池板的输出功率下降，导致卫星电源输出功率无法满足卫星的能量需求，因此需要检测出太阳能电池帆板上的异常电池板，即输出功率下降的电池板，并通过消除异常电池板的输出功率，获取太阳能帆板的理想输出功率，根据太阳能帆板的理想输出功率结合最大功率点追踪算法获取系统调整太阳能电池帆板的角度。

发明内容

本发明提供一种卫星电源异常状态检测方法及系统，以解决现有的问题。

本发明的一种卫星电源异常状态检测方法采用如下技术方案：

本发明一个实施例提供了一种卫星电源异常状态检测方法，该方法包括以下步骤：

获取每个电池板的输出功率数据；

根据每个电池板的输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据；对所有电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到每个时刻的若干电池板区域；根据每个时刻的不同电池板区域中的功率数据，获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度；

根据每个电池板及邻接电池板的功率数据，获取每个电池板的每个时刻的自身异常程度；根据每个电池板的每个时刻的自身异常程度以及每个时刻的每个电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度；

根据每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数，根据每个电池板的异常评估参数，获取异常电池板以及正常电池板；

根据异常电池板与正常电池板在相同时刻的功率数据，获取异常电池板的功率修正系数；根据异常电池板的功率修正系数以及正常电池板，获取理想输出功率；根据理想输出功率结合最大功率点追踪算法获取系统调整太阳能电池帆板的角度。

优选的，所述根据每个电池板的输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据，包括的具体步骤如下：

预设数据个数，以/>个输出功率为一段，依次对每个电池板的所有输出功率进行分段，得到每个电池板的每个段，记为每个电池板的每个时刻，并获取每个电池板在每个时刻下的输出功率均值，记为每个电池板在每个时刻的功率数据。

优选的，所述对所有电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到每个时刻的若干电池板区域，包括的具体步骤如下：

；

式中，代表第/>时刻的初始聚类基准阈值；/>代表预设初始化参数；/>代表第时刻的所有功率数据中的最大功率数据；/>代表第/>时刻的所有功率数据中的最小功率数据；/>表示向上取整；

将作为阈值，对所有电池板的第/>时刻的所有功率数据使用层次聚类算法进行聚类，得到多个第一次聚类簇，获取每个第一次聚类簇中功率数据的熵值，并得到熵值的均值；将/>作为阈值，对所有电池板的第/>时刻的所有功率数据使用层次聚类算法进行聚类，得到多个第二次聚类簇，获取每个第二次聚类簇中功率数据的熵值，并得到熵值的均值；以此类推，直至/>时，或者/>时停止，此时最优层次聚类阈值为；/>代表所有第/>次聚类簇中功率数据的熵值的均值；/>代表所有第次聚类簇中功率数据的熵值的均值，并且/>；

根据最优层次聚类阈值，使用层次聚类算法对所有电池板在第时刻的功率数据进行聚类，得到多个聚类簇，每个聚类簇中功率数据对应的电池板构成一个电池板区域，得到第/>时刻的多个电池板区域。

优选的，所述获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度，包括的具体步骤如下：

；

式中，为第/>时刻的第/>个电池板区域的异常系数，/>为第/>时刻的第/>个电池板区域的功率数据个数，/>为第/>时刻下除第/>个电池板区域之外的第/>个电池板区域的功率数据个数，/>为第/>时刻的第/>个电池板区域的功率数据均值，/>代表第/>时刻除第/>个电池板区域之外的第/>个电池板区域的功率数据均值，/>为第/>时刻的电池板区域个数，表示求绝对值；/>代表以自然常数为底数的指数函数；

获取第时刻的每个电池板区域的异常系数，对所有异常系数进行线性归一化，得到的结果记为每个电池板区域的异常程度。

优选的，所述获取每个电池板的每个时刻的自身异常程度，包括的具体步骤如下：

预设邻接个数；

；

式中，为第/>个电池板的第/>时刻的自身异常程度，/>为第/>个电池板在第/>时刻的功率数据，/>代表第/>个电池板的/>个邻接电池板在第/>时刻下的功率数据均值，/>表示求绝对值，/>表示sigmoid归一化函数。

优选的，所述根据每个电池板的每个时刻的自身异常程度以及每个时刻的每个电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度，包括的具体步骤如下：

；

式中，为第/>个电池板在第/>时刻的最终异常程度，/>为第/>个电池板在第/>时刻的自身异常程度，/>为第/>个电池板在第/>时刻的所属电池板区域的异常程度。

优选的，所述根据每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数，根据每个电池板的异常评估参数，获取异常电池板以及正常电池板，包括的具体步骤如下：

；

式中，代表第/>个电池板的异常评估参数，/>为第/>个电池板在第/>时刻的最终异常程度，/>为时刻个数，预设参数阈值/>，若/>，第/>个电池板为异常电池板，否则第/>个电池板为正常电池板；获取每个电池板的异常评估参数并根据参数阈值判断，得到太阳能电池帆板中所有异常电池板以及正常电池板。

优选的，所述获取异常电池板的功率修正系数，包括的具体步骤如下：

获取电池板的任一时刻记为分析时刻；

；

式中，代表异常电池板的数量，/>代表第/>个异常电池板在分析时刻的功率数据，代表所有正常电池板在分析时刻的功率数据均值；/>代表异常电池板的功率修正系数。

优选的，所述根据异常电池板的功率修正系数以及正常电池板，获取理想输出功率，包括的具体步骤如下：

；

式中，代表所有正常电池板在分析时刻的功率数据之和；/>代表异常电池板的功率修正系数；/>代表所有异常电池板在分析时刻的功率数据之和；/>代表理想输出功率。

本发明实施例提供了一种卫星电源异常状态检测系统，所述系统包括以下模块：

输出功率获取模块，用于获取每个电池板的输出功率数据；

异常程度获取模块，用于根据每个电池板的输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据；对所有电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到若干时刻的每个电池板区域；根据每个时刻的不同电池板区域中的功率数据，获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度；根据每个电池板及邻接电池板的功率数据，获取每个电池板的每个时刻的自身异常程度；根据每个电池板的每个时刻的自身异常程度以及每个时刻的每个电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度；

异常电池板获取模块，用于根据每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数；根据每个电池板的异常评估参数，获取异常电池板以及正常电池板；

理想输出功率获取模块，用于根据异常电池板与正常电池板在相同时刻的功率数据，获取异常电池板的功率修正系数；根据异常电池板的功率修正系数以及正常电池板，获取理想输出功率；根据理想输出功率结合最大功率点追踪算法获取系统调整太阳能电池帆板的角度。

本发明的技术方案的有益效果是：本发明首先根据每个电池板的输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据；对所有电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到每个时刻的每个电池板区域；获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度以及每个电池板的每个时刻的自身异常程度，进而得到每个电池板在每个时刻的最终异常程度；根据每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数，进而得到异常电池板，获取异常电池板的功率修正系数进而得到理想输出功率，根据理想输出功率结合最大功率点追踪算法获取系统调整太阳能电池帆板的角度，本发明通过对具有异常输出功率的电池块进行检测，获取异常电池块，并及时调整异常电池块的输出功率得到理想输出功率，根据理想输出功率结合最大功率点追踪算法获取太阳能电池帆板捕获太阳光的角度，利用卫星/>系统调整转动导电滑环控制光照和太阳能电池帆板之间的匹配角度，避免太阳能电池板的输出功率相较于预设功率较低，造成的无法满足卫星的能量需求问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种卫星电源异常状态检测方法的步骤流程图。

具体实施方式

为了更进一步阐述本发明为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明提出的一种卫星电源异常状态检测方法，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如下。在下述说明中，不同的“一个实施例”或“另一个实施例”指的不一定是同一实施例。此外，一或多个实施例中的特定特征、结构或特点可由任何合适形式组合。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。

下面结合附图具体的说明本发明所提供的一种卫星电源异常状态检测方法的具体方案。

请参阅图1，其示出了本发明一个实施例提供的一种卫星电源异常状态检测方法的步骤流程图，该方法包括以下步骤：

S001．采集输出功率数据。

需要说明的是，为了避免太阳能电池帆板的整体输出功率相较于理想输出功率较低，而造成的无法满足卫星的能量需求，因此需要采集太阳能电池帆板上的各个电池板的输出功率进行分析，在本发明实施例中，预设采集时长为秒，通过布设传感器采集每个电池板每秒下的输出电流和输出电压，通过功率计算公式获取每个电池板每秒下的输出功率，在本发明实施例中，预设采集时长为/>，在其他实施例中，实施人员可根据具体实施情况设置/>的值。

至此，得到了太阳能帆板中每个电池板的输出功率数据。

S002．根据输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据，对每个电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到每个时刻的若干电池板区域，获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度。

需要说明的是，太阳能电池帆板的电池板可能受到宇宙射线、微陨石碎片等的损坏，以及冰晶或灰尘的积累造成转化效能的降低，使得部分电池板的输出功率下降，导致卫星电源输出功率无法满足卫星的能量需求，因此需要检测出太阳能电池帆板上的异常电池板，即输出功率下降的电池板，并通过消除异常电池板的输出功率，获取太阳能帆板的理想输出功率，根据太阳能帆板的理想输出功率结合最大功率点追踪算法获取系统调整太阳能电池帆板的角度，又由于太阳能电池帆板上的电池板通过阵列排列，因此输出功率低的电池板，即异常电池板是以区域性存在，因此本发明实施例，通过层次聚类算法对各个电池板的输出功率进行聚类，将各个电池板聚类为多个电池板区域，便于后续分析每个电池板区域的异常程度。

需要进一步说明的是，由于电池板并非恒流源，因此可能使得获取的电流或者电压并不稳定，而导致输出功率不稳定，如果根据各个电池板在同一秒下的输出功率进行聚类不准确，因此在本发明实施例中，通过分段来获取功率数据并进行后续聚类。

预设数据个数，本发明实施例采用/>进行叙述，以/>个输出功率为一段，依次对每个电池板的所有输出功率进行分段，得到每个电池板的每个段，记为每个电池板的每个时刻，并获取每个电池板在每个时刻下的输出功率均值，记为每个电池板在每个时刻的功率数据。

需要进一步说明的是，在对每个电池板在每个时刻的功率数据使用层次聚类算法进行聚类时，为了尽可能的将正常电池板的功率数据聚为一类，将异常电池板的功率数据聚为一类，需要获取最优层次聚类阈值，又由于正常电池板的功率数据较为一致，异常电池板的功率数据较为一致，因此如果聚类结果中所有聚类簇的熵值均值达到最优，此时聚类结果所对应的阈值为最优阈值，因此本发明实施例中，首先通过设置较大的阈值对功率数据进行聚类，并不断地缩小阈值对功率数据进行聚类，并依次比较前后两次聚类结果中所有聚类簇中功率数据的熵值均值的差异，如果后一次聚类结果中所有聚类簇中的功率数据的熵值均值大于等于前一次聚类结果中所有聚类簇的功率数据的熵值均值，说明此时前一次聚类结果对应的阈值为最优的阈值。

在本发明实施例中，对所有电池板在第时刻的功率数据进行聚类的过程为：

首先获取初始聚类基准阈值：

；

式中，代表第/>时刻的初始聚类基准阈值；/>代表预设初始化参数，在本发明实施例中，设置/>，在其他实施例中，实施人员可根据具体实施情况设置/>的值；/>代表第/>时刻的所有功率数据中的最大功率数据；/>代表第/>时刻的所有功率数据中的最小功率数据；/>表示向上取整。

将作为阈值，对所有电池板的第/>时刻的所有功率数据使用层次聚类算法进行聚类，得到多个第一次聚类簇，获取每个第一次聚类簇中功率数据的熵值，并得到熵值的均值；

将作为阈值，对所有电池板的第/>时刻的所有功率数据使用层次聚类算法进行聚类，得到多个第二次聚类簇，获取每个第二次聚类簇中功率数据的熵值，并得到熵值的均值；以此类推，直至/>时，或者/>时停止，此时最优层次聚类阈值为；/>代表所有第/>次聚类簇中功率数据的熵值的均值；/>代表所有第次聚类簇中功率数据的熵值的均值，并且/>；

根据最优层次聚类阈值，使用层次聚类算法对所有电池板在第时刻的功率数据进行聚类，得到多个聚类簇，每个聚类簇中功率数据对应的电池板构成一个电池板区域，得到第/>时刻的多个电池板区域。

需要说明的是，通过聚类将相似的功率数据的电池板聚为了一个电池板区域，得到了每个时刻的多个电池板区域，即就是将正常电池板聚为区域，将异常电池板聚为一个区域，因此需要获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度，已知异常电池板的输出功率较低，因此当任一电池板区域与其它电池板区域之间功率数据差异较大时，说明该电池板区域可能为异常电池板构成，并且当任一电池板区域的范围较小且其它电池板的范围较大时，说明该电池板区域可能为异常电池板构成，根据上述特征获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度。

在本发明实施例中，获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度：

；

式中，为第/>时刻的第/>个电池板区域的异常系数，/>为第/>时刻的第/>个电池板区域的功率数据个数，/>为第/>时刻下除第/>个电池板区域之外的第/>个电池板区域的功率数据个数，/>为第/>时刻的第/>个电池板区域的功率数据均值，/>代表第/>时刻除第/>个电池板区域之外的第/>个电池板区域的功率数据均值，/>为第/>时刻的电池板区域个数，表示求绝对值；/>取值越大，说明第/>时刻的第/>个电池板区域的范围较大，说明第/>时刻第/>个电池板区域越可能为正常区域，也就是该电池板区域的输出功率正常，/>取值越大，说明第/>时刻第/>个电池板区域的范围越大，第/>个区域越可能属于正常区域，则对分析第/>个电池板的区域的异常程度的参考程度越高，/>表示第/>时刻除第/>个电池板区域之外的第/>个电池板区域的功率数据均值与第/>时刻第/>个电池板区域的功率数据均值的差值，差值越大，说明第/>时刻的第/>个电池板区域与第/>时刻的第/>个电池板区域的差异越大，越可能是异常区域；按照上述方法获取第/>时刻的每个电池板区域的异常系数，对所有异常系数进行线性归一化，得到的结果记为每个电池板区域的异常程度；按照上述方法对每个时刻的每个电池板区域获取异常程度。

S003．获取每个电池板在每个时刻的自身异常程度，根据每个电池板在每个时刻的自身异常程度以及每个时刻的每个电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度。

需要说明的是，电池板本身的异常导致输出功率存在异常，但这种异常呈现离群性与孤立性，即每个电池板相较于周围电池板的输出功率在极小范围内差异较大，因此本发明实施例中，结合每个电池板与其周围电池板在同一时刻下的功率数据差异，获取每个电池板在每个时刻的自身异常程度。

在本发明实施例中，获取每个电池板的第时刻的自身异常程度：

；

式中，为第/>个电池板的第/>时刻的自身异常程度，/>为第/>个电池板在第/>时刻的功率数据，/>代表第/>个电池板的/>个邻接电池板在第/>时刻下的功率数据均值，/>表示求绝对值，/>表示sigmoid归一化函数；/>的取值越大，第/>时刻第/>个电池板呈现离群性与孤立性，则第/>个电池板的第/>时刻的自身异常程度越大，其越可能是异常电池板，在本发明实施例中，预设邻接个数/>，即参照像素点的八邻域获取该电池板的8个邻接电池板，在其他实施例中，实施人员可根据具体实施情况设置/>的值。

需要说明的是，步骤S002获取了每个时刻的每个电池板区域的异常程度，而任一时刻的任一电池板区域的异常程度可以代表该电池板区域中的每个电池板在该时刻下所属电池板区域的异常程度，因此在本发明实施例中，结合每个电池板在每个时刻的自身异常程度以及每个电池板在每个时刻所属的电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度。

在本发明实施例中，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度：

；

式中，为第/>个电池板在第/>时刻的最终异常程度，/>为第/>个电池板在第/>时刻的自身异常程度，/>为第/>个电池板在第/>时刻的所属电池板区域的异常程度。

至此，获取每个电池板在每个时刻的自身异常程度，根据每个电池板在每个时刻的自身异常程度以及每个时刻每个电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度。

S004．根据每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数；根据每个电池板的异常评估参数，获取异常电池板。

需要说明的是，如果一个电池板在所有时刻的最终异常程度都比较高，那么说明该电池板可能为异常电池板，若在仅部分或较少时刻下的异常程度较高，但其他时刻的异常程度较低，那么说明说明该电池板为正常的，因此结合每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数，进而得到正常电池板和异常电池板。

在本发明实施例中，获取每个电池板的异常评估参数：

；

式中，代表第/>个电池板的异常评估参数，/>为第/>个电池板在第/>时刻的最终异常程度，/>为时刻个数，预设参数阈值/>，若/>，说明第/>个电池板在每个时刻下的功率数据都呈现为异常状态，那么第/>个电池板为异常电池板；若/>，说明在第/>个电池板在仅部分或较少时刻下的功率数据为异常，第/>个电池板为正常电池板；按照上述方法获取每个电池板的异常评估参数并根据参数阈值判断，得到太阳能电池帆板中所有异常电池板以及正常电池板，在本发明实施例中，预设参数阈值/>，在其他实施例中，实施人员可根据具体实施情况设置参数阈值/>的值。

S005．根据所有电池板在任一时刻的功率数据，获取异常电池板的功率修正系数；根据异常电池板的功率修正系数，获取理想输出功率。

需要说明的是，上述步骤获取了异常电池块以及正常电池块，已知异常电池板的输出功率较低，导致卫星电源输出功率无法满足卫星的能量需求，因此需要对异常电池块的输出功率进行调大，因此在本发明实施例中，将电池板在任一时刻记为分析时刻，首先根据异常电池板与正常电池板的在分析时刻的功率数据比值，来获取异常电池板的功率修正系数，当比值越小时，异常电池板相较于正常电池板的功率数据差异越大，对于异常电池板的功率数据需要增加的越多，因此异常电池板的功率修正系数较大。

在本发明实施例中，获取电池板的任一时刻记为分析时刻，获取异常电池板的功率修正系数：

；

式中，代表异常电池板的数量，/>代表第/>个异常电池板在分析时刻的功率数据，代表所有正常电池板在分析时刻的功率数据均值；/>代表异常电池板的功率修正系数；/>代表第/>个异常电池板的修正因子，其值越小时，说明第/>个异常电池板在分析时刻下的功率数据较小，需要将异常电池板的功率数据进行调大，需要说明的是，/>的取值范围为/>，当所有异常电池板在分析时刻下的功率数据较小时，/>的值较大。

在本发明实施例中，根据异常电池板的功率修正系数，获取理想输出功率：

；

式中，代表所有正常电池板在分析时刻的功率数据之和；/>代表所有异常电池板的功率修正系数；/>代表异常电池板在分析时刻的功率数据之和；/>代表理想输出功率，当的值越大时，对/>调大的程度越大。

根据理想输出功率结合最大功率点追踪算法，获取太阳能电池帆板捕获太阳光的角度，利用卫星/>系统调整转动导电滑环控制光照和太阳能电池帆板之间的匹配角度，以确保太阳能电池帆板在给定的光照条件下以合适的效率输出功率，使得卫星电源输出功率能够满足卫星的能量需求。

本发明实施例提供了一种卫星电源异常状态检测系统，该系统包括以下模块：

输出功率获取模块，用于获取每个电池板的输出功率数据；

异常程度获取模块，用于根据每个电池板的输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据；对所有电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到每个时刻的若干电池板区域；根据每个时刻的不同电池板区域中的功率数据，获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度；根据每个电池板及邻接电池板的功率数据，获取每个电池板的每个时刻的自身异常程度；根据每个电池板的每个时刻的自身异常程度以及每个时刻的每个电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度；

异常电池板获取模块，用于根据每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数；根据每个电池板的异常评估参数，获取异常电池板以及正常电池板；

理想输出功率获取模块，用于根据异常电池板与正常电池板在相同时刻的功率数据，获取异常电池板的功率修正系数；根据异常电池板的功率修正系数以及正常电池板，获取理想输出功率；根据理想输出功率结合最大功率点追踪算法获取系统调整太阳能电池帆板的角度。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种卫星电源异常状态检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取每个电池板的输出功率数据；

根据每个电池板的输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据；对所有电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到每个时刻的若干电池板区域；根据每个时刻的不同电池板区域中的功率数据，获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度；

所述对所有电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到每个时刻的若干电池板区域，包括的具体步骤如下：

；

式中，代表第/>时刻的初始聚类基准阈值；/>代表预设初始化参数；/>代表第/>时刻的所有功率数据中的最大功率数据；/>代表第/>时刻的所有功率数据中的最小功率数据；/>表示向上取整；

将作为阈值，对所有电池板的第/>时刻的所有功率数据使用层次聚类算法进行聚类，得到多个第一次聚类簇，获取每个第一次聚类簇中功率数据的熵值，并得到熵值的均值；将/>作为阈值，对所有电池板的第/>时刻的所有功率数据使用层次聚类算法进行聚类，得到多个第二次聚类簇，获取每个第二次聚类簇中功率数据的熵值，并得到熵值的均值；以此类推，直至/>时，或者/>时停止，此时最优层次聚类阈值为；/>代表所有第/>次聚类簇中功率数据的熵值的均值；/>代表所有第次聚类簇中功率数据的熵值的均值，并且/>；

根据最优层次聚类阈值，使用层次聚类算法对所有电池板在第时刻的功率数据进行聚类，得到多个聚类簇，每个聚类簇中功率数据对应的电池板构成一个电池板区域，得到第时刻的多个电池板区域；

所述获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度，包括的具体步骤如下：

；

式中，为第/>时刻的第/>个电池板区域的异常系数，/>为第/>时刻的第/>个电池板区域的功率数据个数，/>为第/>时刻下除第/>个电池板区域之外的第/>个电池板区域的功率数据个数，/>为第/>时刻的第/>个电池板区域的功率数据均值，/>代表第/>时刻除第/>个电池板区域之外的第/>个电池板区域的功率数据均值，/>为第/>时刻的电池板区域个数，/>表示求绝对值；/>代表以自然常数为底数的指数函数；

获取第时刻的每个电池板区域的异常系数，对所有异常系数进行线性归一化，得到的结果记为每个电池板区域的异常程度；

根据每个电池板及邻接电池板的功率数据，获取每个电池板的每个时刻的自身异常程度；根据每个电池板的每个时刻的自身异常程度以及每个时刻的每个电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度；

所述根据每个电池板的每个时刻的自身异常程度以及每个时刻的每个电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度，包括的具体步骤如下：

；

式中，为第/>个电池板在第/>时刻的最终异常程度，/>为第/>个电池板在第/>时刻的自身异常程度，/>为第/>个电池板在第/>时刻的所属电池板区域的异常程度；

根据每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数，根据每个电池板的异常评估参数，获取异常电池板以及正常电池板；

所述根据每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数，根据每个电池板的异常评估参数，获取异常电池板以及正常电池板，包括的具体步骤如下：

；

式中，代表第/>个电池板的异常评估参数，/>为第/>个电池板在第/>时刻的最终异常程度，/>为时刻个数，预设参数阈值/>，若/>，第/>个电池板为异常电池板，否则第/>个电池板为正常电池板；获取每个电池板的异常评估参数并根据参数阈值判断，得到太阳能电池帆板中所有异常电池板以及正常电池板；

根据异常电池板与正常电池板在相同时刻的功率数据，获取异常电池板的功率修正系数；根据异常电池板的功率修正系数以及正常电池板，获取理想输出功率；根据理想输出功率结合最大功率点追踪算法获取系统调整太阳能电池帆板的角度。

2.根据权利要求1所述的一种卫星电源异常状态检测方法，其特征在于，所述根据每个电池板的输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据，包括的具体步骤如下：

预设数据个数，以/>个输出功率为一段，依次对每个电池板的所有输出功率进行分段，得到每个电池板的每个段，记为每个电池板的每个时刻，并获取每个电池板在每个时刻下的输出功率均值，记为每个电池板在每个时刻的功率数据。

3.根据权利要求1所述的一种卫星电源异常状态检测方法，其特征在于，所述获取每个电池板的每个时刻的自身异常程度，包括的具体步骤如下：

预设邻接个数；

；

式中，为第/>个电池板的第/>时刻的自身异常程度，/>为第/>个电池板在第/>时刻的功率数据，/>代表第/>个电池板的/>个邻接电池板在第/>时刻下的功率数据均值，/>表示求绝对值，/>表示sigmoid归一化函数。

4.根据权利要求1所述的一种卫星电源异常状态检测方法，其特征在于，所述获取异常电池板的功率修正系数，包括的具体步骤如下：

获取电池板的任一时刻记为分析时刻；

；

式中，代表异常电池板的数量，/>代表第/>个异常电池板在分析时刻的功率数据，/>代表所有正常电池板在分析时刻的功率数据均值；/>代表异常电池板的功率修正系数。

5.根据权利要求1所述的一种卫星电源异常状态检测方法，其特征在于，所述根据异常电池板的功率修正系数以及正常电池板，获取理想输出功率，包括的具体步骤如下：

；

式中，代表所有正常电池板在分析时刻的功率数据之和；/>代表异常电池板的功率修正系数；/>代表所有异常电池板在分析时刻的功率数据之和；/>代表理想输出功率。

6.一种卫星电源异常状态检测系统，是实现如权利要求1-5任一项所述的一种卫星电源异常状态检测方法的系统，其特征在于，所述系统包括：

输出功率获取模块，用于获取每个电池板的输出功率数据；

异常程度获取模块，用于根据每个电池板的输出功率数据，获取每个电池板在每个时刻的功率数据；对所有电池板在每个时刻的功率数据进行聚类，得到若干时刻的每个电池板区域；根据每个时刻的不同电池板区域中的功率数据，获取每个时刻的每个电池板区域的异常程度；根据每个电池板及邻接电池板的功率数据，获取每个电池板的每个时刻的自身异常程度；根据每个电池板的每个时刻的自身异常程度以及每个时刻的每个电池板区域的异常程度，获取每个电池板在每个时刻的最终异常程度；

异常电池板获取模块，用于根据每个电池板在每个时刻的最终异常程度获取每个电池板的异常评估参数；根据每个电池板的异常评估参数，获取异常电池板以及正常电池板；

理想输出功率获取模块，用于根据异常电池板与正常电池板在相同时刻的功率数据，获取异常电池板的功率修正系数；根据异常电池板的功率修正系数以及正常电池板，获取理想输出功率；根据理想输出功率结合最大功率点追踪算法获取系统调整太阳能电池帆板的角度。