在光伏系统中诊断发电量异常的方法技术方案

本发明专利技术涉及在光伏系统中诊断发电量异常的方法。提供直流电的组串包括串联连接的诸多光伏组件。第一时刻采集每个光伏组件的第一电压值和第一输出功率值。第二时刻采集每个光伏组件的第二电压值和第二输出功率值。每个光伏组件的第一和第二输出功率值之间的功率差值与第一和第二电压值之间的电压差值相比，得到一个数据源。所有光伏组件的数据源集合成数据集，从数据集中遴选出不符合预设规则的异常数据源，藉此判断出数据源存在着异常的光伏组件处于发电量异常的状态。

【技术实现步骤摘要】
在光伏系统中诊断发电量异常的方法
本专利技术主要涉及到光伏发电领域，更确切的说，涉及到在分布有大量光伏组件的光伏系统中诊断发电量异常的方法。
技术介绍
光伏组件也叫太阳能电池板，是太阳能发电系统中的核心部分，也是太阳能发电系统中最重要的部分，其作用是将太阳能转化为电能。光伏组件需要进行检测，当前的检测手段并未指定标准化的工艺和检测方法，往往依赖经验积累。另外光伏组件作为光伏电站最核心的发电部件，质量直接影响电站的发电效率。光伏电站建设过程中由于光伏组件数量庞大再加上施工周期短，运输和搬运等容易造成轻微损伤，需要在组件的进场卸货和安装过程中对组件质量进行外观检测复核，但这仅是表面检测。光伏组件长期工作于室外恶劣环境，对可靠性和稳定性的要求尤为严格。所以对于光伏组件的生产过程提出了较苛刻的要求。除了外观检测，新的光伏组件在上市前还需要进行大量更严格的检测和认证。但是由于材料和温度及工艺方面的原因，部分光伏组件仍然会出现一些问题，例如电池片发电量不均、焊带异常等问题，这些问题一旦出现在某片电池片上就会严重影响该电池片的正常发电，甚至影响到整个组件的正常运行。因此在检验光伏组件时需要及时找到出现异常的位置。光伏发电属于波动性和间歇性电源，相对于传统能源而言是不可控电源。光伏组件之恶劣环境会导致其运营效率受环境影响因素较大。尽管光伏组件的设计使用寿命周期大约为二十五年左右，但组件效率和电气元件性能会逐年降低。事实上光伏组件在生产出来之后就会开始衰减。只是在还未拆封时的衰减比较慢，一旦拆封受到光照之后衰减就会加快并且除了这些自然衰减的因素之外，还有组件、逆变器的质量问题，线路布局和灰尘以及串并联损失或线缆损失等多种因素，如日趋严重的雾霾天气，均不可避免地影响着光伏发电的效率和性能，甚至还会引发异常衰减。异常的衰减可能意味着光伏组件可能出现了故障而当光伏组件出现故障时，容易导致整个阵列因单个或者数个组件失配而产生二次效率下降等诸多问题。因此，如果能够对光伏系统的发电质量进行评估及能对光伏组件的衰减等问题进行预测，可以实现光伏组件的故障预测，从而方便提前做好光伏组件检修或者更换准备进而保证光伏系统的效益最大化，保证光伏系统的安全可靠。现有的检测方法主要采用两种技术：其一是电致发光检测技术。电致发光检测主要是利用电致发光原理，探测出电池片较黑的区域即说明该区域流经的电流较小，但是整个检测过程必须在全黑环境中进行，以避免可见光对检测的影响，采用的电致发光检测相机的精度对于检测结果影响也很大，使检测结果有时不尽如人意。其二是红外热像检测技术也即通过检测电池片发热的情况，找到问题电池片的位置。轻微缺陷的电池片之间的温度差异比较小以至于红外热像效果不佳，检测容易受到热传递的影响而产生误判。可见对于检测焊带或电池片等部件是否存在着异常，现有的检测方法都存在较大的缺陷，仅通过影像来判断无法从数据上直观的判断是否存在异常。因此亟待设计出一种诊断发电量异常的方法来检测光伏组件的故障以解决上述技术问题。随着计算机技术的不断发展尤其是大数据挖掘技术的广泛应用，将极大的提高光伏电站的运维水平。
技术实现思路
本申请涉及到一种在光伏系统中诊断发电量异常的方法，其中提供直流电的组串包括串联连接的多个光伏组件，所述的方法包括：在第一时刻采集每个光伏组件的第一电压值和第一输出功率值；以及在第二时刻采集每个光伏组件的第二电压值和第二输出功率值；将每个光伏组件的第一、第二输出功率值之间的功率差值与第一、第二电压值之间的电压差值相比，得到一个数据源；所有光伏组件的数据源集合成一个数据集，从所述数据集中遴选出不符合预设规则的异常数据源，藉此判断出数据源存在着异常的光伏组件处于发电量异常的状态。上述的方法，其中：所有光伏组件在第一时刻同步采集各自的第一电压值和第一输出功率值；所有光伏组件在第二时刻同步采集各自的第二电压值和第二输出功率值；使得所有光伏组件的数据源采集于同一时段，以形成数据快照格式的所述数据集。上述的方法，所述发电量异常的状态包括：数据源存在着异常的单个光伏组件的发电量低于余下其他单个光伏组件的发电量；或数据源存在着异常的光伏组件没有工作在最大功率点。上述的方法，由并联连接的多个所述组串为一个逆变器提供直流电，所述逆变器实施直流电到交流电的逆变转换，同时，所述的逆变器还用于执行最大功率追踪以使得并联的所述组串工作在最大功率点。上述的方法，判断不同的所述组串之间的故障率高低的方式为：对比并联的多个所述组串各自的异常数据源的数量，异常数据源分布量越多的所述组串所存在的故障率越高。上述的方法，筛选出存在故障的所述组串的方式为：每个所述组串的所有光伏组件的数据源相加得到一个功率点特征值对象，所有的所述组串的功率点特征值对象构成一个对象集合，从所述对象集合中遴选出与余下其他功率点特征值对象不一致的异常功率点特征值对象，藉此判断出功率点特征值对象存在着异常的组串处于故障状态。上述的方法，确认逆变器是否工作在最大功率点的方式为：单个逆变器下的所有光伏组件的数据源相加得到一个和值，将该和值与预定的目标值范围进行比较，该和值不在预定的目标值范围内则判断逆变器未工作在最大功率点。上述的方法，利用所述数据集建立起针对所有数据源的正态分布；所述的预设规则为：数据源在正态分布中的分布点处于预定的置信范围内；以及将不在置信范围内的离散型数据源定义为不符合所述预设规则的异常数据源。本申请涉及到一种在光伏系统中诊断发电量异常的方法，其中提供直流电的组串包括串联连接的多个光伏组件，所述的方法包括：周期性的采集每个光伏组件的功率变化量和电压变化量，将每个光伏组件的功率变化量与电压变化量相比并将得到的比值视为数据源；或者周期性的采集每个光伏组件的功率变化量和电流变化量，将每个光伏组件的功率变化量与电流变化量相比并将得到的比值视为数据源；所有光伏组件的数据源集合成一个数据集，从所述数据集中遴选出与余下其他数据源不一致的异常数据源，判断出数据源存在着异常的光伏组件处于发电量异常的状态。上述的方法，遴选异常数据源的方式为基于统计的异常点检测法、基于距离的异常点检测法、基于偏差的异常点检测法、基于密度的异常点检测法当中的任意一种。上述的方法，由并联连接的多个组串为一个逆变器提供直流电，逆变器实施直流电到交流电的逆变转换，逆变器还执行最大功率追踪以使所述组串工作在最大功率点。上述的方法，所述发电量异常的状态包括：数据源存在着异常的光伏组件没有工作在最大功率点。本申请涉及到一种在光伏系统中诊断发电量异常的方法，其特征在于，提供直流电的组串包括串联连接的多个光伏组件，并联连接的多个所述组串为一个逆变器提供直流电，所述逆变器实施直流电到交流电的逆变转换，同时所述逆变器还执行最大功率追踪以使所述组串工作在最大功率点，所述的方法包括：每间隔一个设定的时间段，计算一次每个光伏本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种在光伏系统中诊断发电量异常的方法，其特征在于，提供直流电的组串包括串联连接的多个光伏组件，所述的方法包括：/n在第一时刻采集每个光伏组件的第一电压值和第一输出功率值；以及/n在第二时刻采集每个光伏组件的第二电压值和第二输出功率值；/n将每个光伏组件的第一、第二输出功率值之间的功率差值与第一、第二电压值之间的电压差值相比，得到一个数据源；/n所有光伏组件的数据源集合成一个数据集，从所述数据集中遴选出不符合预设规则的异常数据源，藉此判断出数据源存在着异常的光伏组件处于发电量异常的状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种在光伏系统中诊断发电量异常的方法，其特征在于，提供直流电的组串包括串联连接的多个光伏组件，所述的方法包括：
在第一时刻采集每个光伏组件的第一电压值和第一输出功率值；以及
在第二时刻采集每个光伏组件的第二电压值和第二输出功率值；
将每个光伏组件的第一、第二输出功率值之间的功率差值与第一、第二电压值之间的电压差值相比，得到一个数据源；
所有光伏组件的数据源集合成一个数据集，从所述数据集中遴选出不符合预设规则的异常数据源，藉此判断出数据源存在着异常的光伏组件处于发电量异常的状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所有光伏组件在第一时刻同步采集各自的第一电压值和第一输出功率值；
所有光伏组件在第二时刻同步采集各自的第二电压值和第二输出功率值；
使得所有光伏组件的数据源采集于同一时段，以形成数据快照格式的所述数据集。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
所述发电量异常的状态包括：
数据源存在着异常的单个光伏组件的发电量低于余下其他单个光伏组件的发电量；或
数据源存在着异常的光伏组件没有工作在最大功率点。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
由并联连接的多个所述组串为一个逆变器提供直流电，所述逆变器实施直流电到交流电的逆变转换，同时所述逆变器还执行最大功率追踪以使所述组串工作在最大功率点。


5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：
判断不同的所述组串之间的故障率高低的方式为：
对比并联的多个所述组串各自的异常数据源的数量，异常数据源分布量越多的所述组串所存在的故障率越高。


6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：
筛选出存在故障的所述组串的方式为：
每个所述组串的所有光伏组件的数据源相加得到一个功率点特征值对象，所有的所述组串的功率点特征值对象构成一个对象集合，从所述对象集合中遴选出与余下其他功率点特征值对象不一致的异常功率点特征值对象，藉此判断出功率点特征值对象存在着异常的组串处于故障状态。


7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：
确认逆变器是否工作在最大功率点的方式为：
单个逆变器下的所有光伏组件的数据源相加得到一个和值，将该和值与预定的目标值范围进行比较，该和值不在预定的目标值范围内则判断逆变器未工作在最大功率点。


8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：
利用所述数据集建立起针对所有数据源的正态分布；
所述的预设规则为：数据源在正态分布中的分布点处于预定的置信范围内；以及
将不在置信范围内的离散型数据源定义为不符合所述预设规则的异常数据源。


9.一种在光伏系统中诊断发电量异常的方法，其特征在于，提供直流电的组串包括串联连接的多个光伏组件，所述的方法包括：
周期性的采集每个光伏组件的功率变化量和电压变化量，将每个光伏组件的功率变化量与电压变化量相比并将得到的比值视为数据源；或者
周期性的采集每个光伏组件的功率变化量和电流变化量，将每个光伏组件的功率变化量与...

【专利技术属性】
技术研发人员：张永，
申请(专利权)人：丰郅上海新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31