CN118017936A - 基于i-v曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统 - Google Patents

基于i-v曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN118017936A
CN118017936A CN202410162708.0A CN202410162708A CN118017936A CN 118017936 A CN118017936 A CN 118017936A CN 202410162708 A CN202410162708 A CN 202410162708A CN 118017936 A CN118017936 A CN 118017936A
Authority
CN
China
Prior art keywords
curve
photovoltaic
current
string
photovoltaic string
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
CN202410162708.0A
Other languages
English (en)
Inventor
李玥轩
惠树龙
董友富
夏永晓
韩伟
黄金亮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhu Site New Energy Technology Co ltd
Original Assignee
Wuhu Site New Energy Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhu Site New Energy Technology Co ltd filed Critical Wuhu Site New Energy Technology Co ltd
Priority to CN202410162708.0A priority Critical patent/CN118017936A/zh
Publication of CN118017936A publication Critical patent/CN118017936A/zh
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H02GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
    • H02SGENERATION OF ELECTRIC POWER BY CONVERSION OF INFRARED RADIATION, VISIBLE LIGHT OR ULTRAVIOLET LIGHT, e.g. USING PHOTOVOLTAIC [PV] MODULES
    • H02S50/00Monitoring or testing of PV systems, e.g. load balancing or fault identification
    • H02S50/10Testing of PV devices, e.g. of PV modules or single PV cells
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N20/00Machine learning
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/70Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
    • G06V10/764Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning using classification, e.g. of video objects
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02EREDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E10/00Energy generation through renewable energy sources
    • Y02E10/50Photovoltaic [PV] energy

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Testing Of Individual Semiconductor Devices (AREA)
  • Photovoltaic Devices (AREA)

Abstract

本发明提供了基于I‑V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统,方法包括:对光伏组串的实测I‑V曲线进行数据增强处理;利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照,生成当前温度和当前光照下的I‑V曲线,以得到参考I‑V曲线;根据所述实测I‑V曲线、所述参考I‑V曲线判断所述光伏组串是否故障。该方法无需在光伏组串中增加温度传感器来检测光照和温度,仅通过现有的变流器就能利用I‑V曲线识别失效的光伏组串,也不需要利用机器学习方法对I‑V曲线进行识别,提升光伏发电的可靠性与经济性。

Description

基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统
技术领域
本发明属于光伏发电及失效分析技术领域,具体涉及基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统。
背景技术
光伏发电已成为分布式发电的主要形式。但户外安装的光伏组串容易发生故障问题,如器件老化、电势诱导衰减(PID)、遮挡等,每年因故障造成的电能损失约为18.9%。因此,对光伏组串进行定期诊断至关重要。光伏组串的I-V特性曲线包含了其运行状态信息,通过检测I-V特性曲线可以判断故障类型。然而,人工检测光伏组串的方法不仅需要专业人员进行,还对测试的温度和光照条件有一定限制,增加了检测时间和成本。因此,有必要开发自动化、智能化的光伏组串诊断方法。
光伏组串通过变流器与负荷或电网相连,变流器中的电力电子开关和传感器为自动化检测提供了可能。此外,DSP还可以用于分析提取到的I-V曲线,可以在用户界面中提醒用户光伏组串的运行情况。这种方法使用户能够及时了解光伏组串是否发生失效,有针对性地进行维修更换操作,减少电能损失和维护成本,提高使用体验。但现有方法或需要在光伏组串中增加温度传感器,或需要利用机器学习的方法对整条I-V曲线进行识别,成本较高,泛用性较差。
发明内容
针对现有技术中的缺陷,本发明提供一种基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统,提升光伏发电的可靠性与经济性。
第一方面,基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法,包括:
对光伏组串的实测I-V曲线进行数据增强处理;
利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照,生成当前温度和当前光照下的I-V曲线,以得到参考I-V曲线;
根据实测I-V曲线、参考I-V曲线判断光伏组串是否故障。
进一步地,对光伏组串的实测I-V曲线进行数据增强处理具体包括:
获取实测I-V曲线与I轴、V轴的交点,以得到光伏组串的开路电压和短路电流;
根据开路电压、短路电流对实测I-V曲线进行归一化;
将归一化后的实测I-V曲线转化为极坐标系下的曲线,以得到极坐标曲线;
在极坐标曲线中0°到90°范围内等距选取多个点作为增强坐标点的θ坐标;
利用样条插值法获取增强坐标点的ρ值;
将插值后的极坐标曲线转化为直角坐标系下的曲线,并解除归一化。
进一步地,归一化后的实测I-V曲线中,V*[n]=V[n]/VOC,I*[n]=I[n]/ISC;其中,V*[n]、I*[n]分别为第n个点归一化后的电压值、电流值;V[n]、I[n]分别为实测I-V曲线中第n个点的电压值、电流值;VOC、ISC分别为开路电压、短路电流。
进一步地,利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照具体包括:
获取光伏组串的光伏等效模型;
将开路电压和短路电流带入光伏等效模型中,得到当前温度及当前光照。
进一步地,根据实测I-V曲线、参考I-V曲线判断光伏组串是否故障具体包括:
计算改进曲线填充系数FF:其中VMPP、IMPP分别为实测I-V曲线在最大功率点处的电压和电流;
当改进曲线填充系数FF不小于0.4、且当前光照和当前温度不在正常范围内时,光伏组串存在二极管短路故障;
当改进曲线填充系数FF小于0.4时,计算曲线弯折数目和平台长度;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度大于0.3VOC时,光伏组串存在遮挡故障;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度不大于0.3VOC时,光伏组串存在前板玻璃碎裂故障;
当曲线弯折数目不大于0时,分别计算实测I-V曲线、参考I-V曲线的等效串联电阻和等效热电压;
当实测I-V曲线的等效串联电阻大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在老化故障;
当实测I-V曲线的等效串联电阻不大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻、但大于1.2倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在热斑故障。
第二方面,基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断系统,包括:
后处理单元:用于对光伏组串的实测I-V曲线进行数据增强处理;
参考曲线生成单元:用于利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照,生成当前温度和当前光照下的I-V曲线,以得到参考I-V曲线;
识别单元:用于根据实测I-V曲线、参考I-V曲线判断光伏组串是否故障。
进一步地,后处理单元具体用于:
获取实测I-V曲线与I轴、V轴的交点,以得到光伏组串的开路电压和短路电流;
根据开路电压、短路电流对实测I-V曲线进行归一化;
将归一化后的实测I-V曲线转化为极坐标系下的曲线,以得到极坐标曲线;
在极坐标曲线中0°到90°范围内等距选取多个点作为增强坐标点的θ坐标;
利用样条插值法获取增强坐标点的ρ值;
将插值后的极坐标曲线转化为直角坐标系下的曲线,并解除归一化。
进一步地,归一化后的实测I-V曲线中,V*[n]=V[n]/VOC,I*[n]=I[n]/ISC;其中,V*[n]、I*[n]分别为第n个点归一化后的电压值、电流值;V[n]、I[n]分别为实测I-V曲线中第n个点的电压值、电流值;VOC、ISC分别为开路电压、短路电流。
进一步地,参考曲线生成单元具体用于:
获取光伏组串的光伏等效模型;
将开路电压和短路电流带入光伏等效模型中,得到当前温度及当前光照。
进一步地,识别单元具体用于:
计算改进曲线填充系数FF:其中VMPP、IMPP分别为实测I-V曲线在最大功率点处的电压和电流;
当改进曲线填充系数FF不小于0.4、且当前光照和当前温度不在正常范围内时,光伏组串存在二极管短路故障;
当改进曲线填充系数FF小于0.4时,计算曲线弯折数目和平台长度;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度大于0.3VOC时,光伏组串存在遮挡故障;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度不大于0.3VOC时,光伏组串存在前板玻璃碎裂故障;
当曲线弯折数目不大于0时,分别计算实测I-V曲线、参考I-V曲线的等效串联电阻和等效热电压;
当实测I-V曲线的等效串联电阻大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在老化故障;
当实测I-V曲线的等效串联电阻不大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻、但大于1.2倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在热斑故障。
由上述技术方案可知,本发明提供的基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统,无需在光伏组串中增加温度传感器来检测光照和温度,仅通过现有的变流器就能利用I-V曲线识别失效的光伏组串,也不需要利用机器学习方法对I-V曲线进行识别,提升光伏发电的可靠性与经济性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案,下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中,类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中,各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为实施例提供的光伏组串与变流器的连接结构示意图。
图2为实施例提供的实测I-V曲线的示意图。
图3为实施例提供的数据增强方法的流程图。
图4为实施例提供的光伏等效模型的示意图。
图5为实施例提供的不同失效光伏组串的实测I-V曲线的示意图。
图6为实施例提供的光伏组串故障识别方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,因此只作为示例,而不能以此来限制本发明的保护范围。需要注意的是,除非另有说明,本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解,在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样,除非上下文清楚地指明其它情况,否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样,术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地,短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
实施例:
基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法,其特征在于,包括:
对光伏组串的实测I-V曲线进行数据增强处理;
利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照,生成当前温度和当前光照下的I-V曲线,以得到参考I-V曲线;
根据实测I-V曲线、参考I-V曲线判断光伏组串是否故障。
在本实施例中,光伏组串与变流器的连接结构参见图1,变流器中包括Boost电路,Boost电路中包括输入电容CIN和开关管TDC。该方法可以在与光伏组串连接的变流器中DSP内运行,该方法可以先采集光伏组串的实测I-V曲线,由于实测I-V曲线受充放电时间、电流电压采样速率的影响,存在采样点少、采样点分布不均的问题,所以需要对实测I-V曲线进行数据增强。然后该方法可以根据光伏组串中光伏元件的串并联关系确认光伏等效模型,利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照,生成当前温度和当前光照下的参考I-V曲线。最后根据实测I-V曲线、参考I-V曲线识别失效的光伏组串,判断光伏组串是否故障。
该方法无需在光伏组串中增加温度传感器来检测光照和温度,仅通过现有的变流器就能利用I-V曲线识别失效的光伏组串,也不需要利用机器学习方法对I-V曲线进行识别,提升光伏发电的可靠性与经济性。
进一步地,在一些实施例中,参见图3,对光伏组串的实测I-V曲线进行数据增强处理具体包括:
获取实测I-V曲线与I轴、V轴的交点,以得到光伏组串的开路电压和短路电流;
根据开路电压、短路电流对实测I-V曲线进行归一化;
将归一化后的实测I-V曲线转化为极坐标系下的曲线,以得到极坐标曲线;
在极坐标曲线中0°到90°范围内等距选取多个点作为增强坐标点的θ坐标;
利用样条插值法获取增强坐标点的ρ值;
将插值后的极坐标曲线转化为直角坐标系下的曲线,并解除归一化。
在本实施例中,对实测I-V曲线进行数据扩充时,首先需要对实测I-V曲线两侧边界的3-4个点用线性拟合的方法,获取与I轴、V轴的交点,即光伏组串的开路电压和短路电流。获取开路电压和短路电流后,以此作为参考值,对整条实测I-V曲线进行归一化处理,并转化为极坐标(ρ,θ)形式。实测I-V曲线在极坐标系下呈现钟形,取值在θ∈(0,π/2)范围内,平滑,且大致关于θ=π/4直线对称。然后该方法对已知点进行三次样条插值处理,在(0,π/2)范围内等距选取固定数量(例如N+1,其中N+1为扩充的数据集长度)的坐标点,作为增强坐标点,将增强坐标点的坐标转换为直角坐标系下的坐标,利用开路电压和短路电流解除归一化即可得到数据增强处理后的实测I-V曲线。
这种方法能够在保证曲线不丢失关键特征的情况下,扩充到相对充足的数据量。此外,由于采用极坐标处理,使得I-V曲线在恒电压段(近似竖直部分)、恒功率段(曲线膝点附近)、恒电流段(近似水平部分)中参考点的分布相对合理,不会出现实测中恒电压段参考点数较多,恒电流段参考点数不足的情况。
进一步地,在一些实施例中,归一化后的实测I-V曲线中,V*[n]=V[n]/VOC,I*[n]=I[n]/ISC;其中,V*[n]、I*[n]分别为第n个点归一化后的电压值、电流值;V[n]、I[n]分别为实测I-V曲线中第n个点的电压值、电流值;VOC、ISC分别为开路电压、短路电流。
进一步地,在一些实施例中,利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照具体包括:
获取光伏组串的光伏等效模型;
将开路电压和短路电流带入光伏等效模型中,得到当前温度及当前光照。
在本实施例中,光伏等效模型参见图4,选用单二极管(ODM)模型。单二极管(ODM)模型中光伏板电流电压关系为:
其中Iph为光生电流,Vmd、Imd分别为开路电压和短路电流,ID为流经二极管D的电流,Rs和Rp分别为电阻值;
其中T、TSTC分别为当前温度及标准测试状况下的温度,G、GSTC分别为当前光照及标准测试状况下的光照,ki为短路电流温度系数,ISC.STC为标准测试状况下的短路电流;
其中NCS为光伏板中的串联单元数,IS为当前温度下二极管饱和电流,q为电荷常数,kB为玻尔兹曼常数,a为二极管理想因数。
其中IS.STC为标准测试状况下的饱和电流,Eg为半导体能量带宽,单晶硅为1.1eV。
其中VOC.STC为标准测试状况下的开路电压。
将开路电压和短路电流带入上述公式中,即可对当前光照G和当前温度T求解,而后将解算得到的当前光照G和当前温度T值带入上述方程组中,给定不同电压即可得出一一对应的电流值,得到参考I-V曲线。由于上述函数在温度T∈(200,400)范围内(约为-75℃至125℃范围内)呈现单调,故上述函数在此范围内必然存在唯一解,在求解上述函数时,可利用牛顿迭代法进行求解。实际迭代次数不会超过10次,复杂度较小,不会对DSP的选取提出较为苛刻的要求。
进一步地,在一些实施例中,根据实测I-V曲线、参考I-V曲线判断光伏组串是否故障具体包括:
计算改进曲线填充系数FF:其中VMPP、IMPP分别为实测I-V曲线在最大功率点处的电压和电流;
当改进曲线填充系数FF不小于0.4、且当前光照和当前温度不在正常范围内时,光伏组串存在二极管短路故障;
当改进曲线填充系数FF小于0.4时,计算曲线弯折数目和平台长度;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度大于0.3VOC时,光伏组串存在遮挡故障;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度不大于0.3VOC时,光伏组串存在前板玻璃碎裂故障;
当曲线弯折数目不大于0时,分别计算实测I-V曲线、参考I-V曲线的等效串联电阻和等效热电压;
当实测I-V曲线的等效串联电阻大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在老化故障;
当实测I-V曲线的等效串联电阻不大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻、但大于1.2倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在热斑故障。
在本实施例中,该方法选取曲线弯折数目、平台长度、改进曲线填充系数等效串联电阻和等效热电压判断光伏组串是否存在故障。除此之外,当前温度和当前光照也会作为光伏组串故障诊断的关键参数。该方法主要识别光伏组串是否存在遮挡、前板玻璃碎裂、老化、二极管短路、热斑等故障情况,参见图5。
该方法首先需要完成对当前光照及当前温度进行校验,确认根据开路电压和短路电流得出的当前光照及当前温度是否在合理的运行范围内。在部分故障情况下,光伏组串会出现开路电压明显降低,短路电流明显下降的情况,使得计算得到的电压/电流不在正常运行范围内。因此,该方法还可以对超限的光照及温度进行告警,提示故障的发生。
参见图6,该方法首先计算改进曲线填充系数,改进曲线填充系数表征光伏最大功率运行点相对开路电压点和短路电流点的位置,用于初步判定光伏组串是否发生失效。失效的光伏组串的改进曲线填充系数一般低于0.4,所以若改进曲线填充系数FF不小于0.4、且当前光照和当前温度在正常范围内,光伏组串没有故障;若改进曲线填充系数FF不小于0.4、且当前光照和当前温度不在正常范围内,光伏组串存在二极管短路故障。
接着该方法判别光伏组串是否发生遮挡及前板玻璃碎裂,此时可以采用曲线弯折数目和平台长度进行判断,曲线弯折数目和平台长度可以借助I-V曲线的斜率及曲率获得。如果I-V曲线的斜率发生明显变化(例如斜率变为I-V曲线平直段斜率的10倍后,再次恢复到I-V曲线平直段斜率的3倍以下)时,则认为发生弯折。如果I-V曲线的曲率近似为0,则认为此处为平台,例如当平台长度为I-V曲线的曲率两次达到平直段曲率的10倍以上,并恢复到平直段曲率水平3倍以下的间隔。如果出现弯折、且平台长度在I-V曲线中占比超过10%,光伏组串存在遮挡故障,否则光伏组串存在前板玻璃碎裂故障。
然后该方法判别光伏组串是否存在老化故障,老化故障可以通过I-V曲线的等效串联电阻体现,等效串联电阻选取I-V曲线中恒电流源段(近似水平段)的斜率表征。一般情况下,失效元件的等效串联电阻为正常元件的1.2倍以上。热斑故障可用等效热电压表征。如果实测I-V曲线的等效串联电阻大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在老化故障。如果实测I-V曲线的等效串联电阻不大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻、但大于1.2倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在热斑故障。等效串联电阻可以由数据增强后实测I-V曲线最后1/6的数据确定,对应极坐标θ为0°到15°部分,此部分曲线近似直线,利用最小二乘拟合可得到斜率,取相反数即为等效串联电阻。等效热电压Vte可以通过以下公式计算:
基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断系统,包括:
后处理单元:用于对光伏组串的实测I-V曲线进行数据增强处理;
参考曲线生成单元:用于利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照,生成当前温度和当前光照下的I-V曲线,以得到参考I-V曲线;
识别单元:用于根据实测I-V曲线、参考I-V曲线判断光伏组串是否故障。
进一步地,在一些实施例中,后处理单元具体用于:
获取实测I-V曲线与I轴、V轴的交点,以得到光伏组串的开路电压和短路电流;
根据开路电压、短路电流对实测I-V曲线进行归一化;
将归一化后的实测I-V曲线转化为极坐标系下的曲线,以得到极坐标曲线;
在极坐标曲线中0°到90°范围内等距选取多个点作为增强坐标点的θ坐标;
利用样条插值法获取增强坐标点的ρ值;
将插值后的极坐标曲线转化为直角坐标系下的曲线,并解除归一化。
进一步地,在一些实施例中,归一化后的实测I-V曲线中,V*[n]=V[n]/VOC,I*[n]=I[n]/ISC;其中,V*[n]、I*[n]分别为第n个点归一化后的电压值、电流值;V[n]、I[n]分别为实测I-V曲线中第n个点的电压值、电流值;VOC、ISC分别为开路电压、短路电流。
进一步地,参考曲线生成单元具体用于:
获取光伏组串的光伏等效模型;
将开路电压和短路电流带入光伏等效模型中,得到当前温度及当前光照。
进一步地,识别单元具体用于:
计算改进曲线填充系数FF:其中VMPP、IMPP分别为实测I-V曲线在最大功率点处的电压和电流;
当改进曲线填充系数FF不小于0.4、且当前光照和当前温度不在正常范围内时,光伏组串存在二极管短路故障;
当改进曲线填充系数FF小于0.4时,计算曲线弯折数目和平台长度;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度大于0.3VOC时,光伏组串存在遮挡故障;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度不大于0.3VOC时,光伏组串存在前板玻璃碎裂故障;
当曲线弯折数目不大于0时,分别计算实测I-V曲线、参考I-V曲线的等效串联电阻和等效热电压;
当实测I-V曲线的等效串联电阻大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在老化故障;
当实测I-V曲线的等效串联电阻不大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻、但大于1.2倍参考I-V曲线的等效串联电阻,光伏组串存在热斑故障。
本发明实施例所提供的系统,为简要描述,实施例部分未提及之处,可参考前述实施例中相应内容。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (10)

1.基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法,其特征在于,包括:
对光伏组串的实测I-V曲线进行数据增强处理;
利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照,生成当前温度和当前光照下的I-V曲线,以得到参考I-V曲线;
根据所述实测I-V曲线、所述参考I-V曲线判断所述光伏组串是否故障。
2.根据权利要求1所述基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法,其特征在于,所述对光伏组串的实测I-V曲线进行数据增强处理具体包括:
获取所述实测I-V曲线与I轴、V轴的交点,以得到所述光伏组串的开路电压和短路电流;
根据所述开路电压、所述短路电流对所述实测I-V曲线进行归一化;
将归一化后的实测I-V曲线转化为极坐标系下的曲线,以得到极坐标曲线;
在所述极坐标曲线中0°到90°范围内等距选取多个点作为增强坐标点的θ坐标;
利用样条插值法获取所述增强坐标点的ρ值;
将插值后的极坐标曲线转化为直角坐标系下的曲线,并解除归一化。
3.根据权利要求2所述基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法,其特征在于,归一化后的实测I-V曲线中,V*[n]=V[n]/VOC,I*[n]=I[n]/ISC;其中,V*[n]、I*[n]分别为第n个点归一化后的电压值、电流值;V[n]、I[n]分别为实测I-V曲线中第n个点的电压值、电流值;VOC、ISC分别为开路电压、短路电流。
4.根据权利要求2所述基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法,其特征在于,所述利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照具体包括:
获取所述光伏组串的光伏等效模型;
将所述开路电压和所述短路电流带入所述光伏等效模型中,得到当前温度及当前光照。
5.根据权利要求3所述基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法,其特征在于,所述根据所述实测I-V曲线、所述参考I-V曲线判断所述光伏组串是否故障具体包括:
计算改进曲线填充系数FF:其中VMPP、IMPP分别为所述实测I-V曲线在最大功率点处的电压和电流;
当改进曲线填充系数FF不小于0.4、且当前光照和当前温度不在正常范围内时,所述光伏组串存在二极管短路故障;
当改进曲线填充系数FF小于0.4时,计算曲线弯折数目和平台长度;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度大于0.3VOC时,所述光伏组串存在遮挡故障;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度不大于0.3VOC时,所述光伏组串存在前板玻璃碎裂故障;
当曲线弯折数目不大于0时,分别计算所述实测I-V曲线、所述参考I-V曲线的等效串联电阻和等效热电压;
当实测I-V曲线的等效串联电阻大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻,所述光伏组串存在老化故障;
当实测I-V曲线的等效串联电阻不大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻、但大于1.2倍参考I-V曲线的等效串联电阻,所述光伏组串存在热斑故障。
6.基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断系统,其特征在于,包括:
后处理单元:用于对光伏组串的实测I-V曲线进行数据增强处理;
参考曲线生成单元:用于利用光伏等效模型计算当前温度及当前光照,生成当前温度和当前光照下的I-V曲线,以得到参考I-V曲线;
识别单元:用于根据所述实测I-V曲线、所述参考I-V曲线判断所述光伏组串是否故障。
7.根据权利要求6所述基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断系统,其特征在于,所述后处理单元具体用于:
获取所述实测I-V曲线与I轴、V轴的交点,以得到所述光伏组串的开路电压和短路电流;
根据所述开路电压、所述短路电流对所述实测I-V曲线进行归一化;
将归一化后的实测I-V曲线转化为极坐标系下的曲线,以得到极坐标曲线;
在所述极坐标曲线中0°到90°范围内等距选取多个点作为增强坐标点的θ坐标;
利用样条插值法获取所述增强坐标点的ρ值;
将插值后的极坐标曲线转化为直角坐标系下的曲线,并解除归一化。
8.根据权利要求7所述基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断系统,其特征在于,归一化后的实测I-V曲线中,V*[n]=V[n]/VOC,I*[n]=I[n]/ISC;其中,V*[n]、I*[n]分别为第n个点归一化后的电压值、电流值;V[n]、I[n]分别为实测I-V曲线中第n个点的电压值、电流值;VOC、ISC分别为开路电压、短路电流。
9.根据权利要求7所述基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断系统,其特征在于,所述参考曲线生成单元具体用于:
获取所述光伏组串的光伏等效模型;
将所述开路电压和所述短路电流带入所述光伏等效模型中,得到当前温度及当前光照。
10.根据权利要求8所述基于I-V曲线特征参数的光伏组串故障诊断系统,其特征在于,所述识别单元具体用于:
计算改进曲线填充系数FF:其中VMPP、IMPP分别为所述实测I-V曲线在最大功率点处的电压和电流;
当改进曲线填充系数FF不小于0.4、且当前光照和当前温度不在正常范围内时,所述光伏组串存在二极管短路故障;
当改进曲线填充系数FF小于0.4时,计算曲线弯折数目和平台长度;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度大于0.3VOC时,所述光伏组串存在遮挡故障;
当曲线弯折数目大于0、且平台长度不大于0.3VOC时,所述光伏组串存在前板玻璃碎裂故障;
当曲线弯折数目不大于0时,分别计算所述实测I-V曲线、所述参考I-V曲线的等效串联电阻和等效热电压;
当实测I-V曲线的等效串联电阻大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻,所述光伏组串存在老化故障;
当实测I-V曲线的等效串联电阻不大于1.3倍参考I-V曲线的等效串联电阻、但大于1.2倍参考I-V曲线的等效串联电阻,所述光伏组串存在热斑故障。
CN202410162708.0A 2024-02-05 2024-02-05 基于i-v曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统 Withdrawn CN118017936A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410162708.0A CN118017936A (zh) 2024-02-05 2024-02-05 基于i-v曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410162708.0A CN118017936A (zh) 2024-02-05 2024-02-05 基于i-v曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN118017936A true CN118017936A (zh) 2024-05-10

Family

ID=90946692

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410162708.0A Withdrawn CN118017936A (zh) 2024-02-05 2024-02-05 基于i-v曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN118017936A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2018028005A1 (zh) 一种大型光伏电站中电池面板的故障检测算法
Bastidas-Rodríguez et al. Model-based degradation analysis of photovoltaic modules through series resistance estimation
US8446042B2 (en) Photovoltaic array systems, methods, and devices with improved diagnostics and monitoring
US9214894B2 (en) Evaluation method for solar power generation system, evaluation device, and evaluation program
KR101327225B1 (ko) 등가 가동시간 개념을 이용한 계통연계형 태양광발전 시스템의 고장 진단 방법 및 장치
US20230179144A1 (en) Method and apparatus for recognizing operating state of photovoltaic string and storage medium
US9876468B2 (en) Method, system and program product for photovoltaic cell monitoring via current-voltage measurements
CN113037214B (zh) 一种基于s-v曲线的光伏组件阴影遮挡故障诊断方法
JP6091391B2 (ja) 太陽電池パネルの診断方法
US20190103832A1 (en) Method of inspecting solar cell module
CN115065591A (zh) 基于状态空间模型的电动汽车充电桩故障预警系统和方法
CN115236524A (zh) 一种新能源汽车动力电池的绝缘故障检测方法及系统
CN115800916A (zh) 一种光伏电站智能i-v诊断系统
KR102159768B1 (ko) 태양광발전 어레이의 Hot Spot 진단 장치 및 방법
CN118017936A (zh) 基于i-v曲线特征参数的光伏组串故障诊断方法及系统
CN118501797A (zh) 一种电能计量箱内电能表的故障诊断方法及系统
CN116915171A (zh) 一种光伏支路故障检测方法、装置和光伏发电系统
CN117749093A (zh) 一种基于lstm的光伏组件质量检测方法
CN207339794U (zh) 一种光伏组件故障诊断工具
CN109546966A (zh) 一种光伏组件的热斑诊断方法和装置
CN111914421B (zh) 针对不同故障机理的光伏支路统一建模方法
TW201020569A (en) Method and portable device for fault diagnosis of photovoltaic power generating system
CN113189422B (zh) 一种基于用电曲线dtw的同址拆分建户识别方法
CN220673735U (zh) 一种组串的诊断电路及光伏系统
Harder et al. TOPCon module characterization at different temperatures and intensities: Revision of shunt parameterization by De Soto and PVsyst

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication
WW01 Invention patent application withdrawn after publication

Application publication date: 20240510