一种光伏组件的热斑故障诊断方法技术

本发明专利技术提出一种光伏组件的热斑故障诊断方法，包括：获取待诊断光伏组件I

【技术实现步骤摘要】
一种光伏组件的热斑故障诊断方法

:
[0001]本专利技术涉及光伏发电
，尤其涉及一种光伏组件的热斑故障诊断方法。

技术介绍
:
[0002]近年来，绿色发展的理念渐渐深入人心，太阳能这一常见而又清洁的能源得到了众多企业的青睐，同时在国家政策的大力推动下，光伏产业的规模随之不断扩大，但在光伏电站运行过程中也存在着许多因素影响着电站的稳定运行，因此针对光伏电站故障的诊断和效率的提升越来越受到关注。热斑在实际的光伏系统运行过程中是一个比较频发的故障，根据实际情况中造成热斑的原因有很多，外部原因如组件中部分电池片发生阴影遮挡等，此时光伏组件在受到不均匀的光照强度，被遮挡的电池单元处于反向偏置状态，作为负载消耗功率产生热量，使电池的局部温度升高，长时间运行可能造成电池的永久损坏形成热斑甚至是烧穿电池背板引发火灾，内部原因如组件内部的隐裂、焊接不良、材料缺陷等都可能诱发产生热斑故障，从而降低组件的输出功率，缩短组件的使用寿命，并且存在安全隐患。由此可知，对于光伏组件热斑故障的诊断具有十分重要的意义。
[0003]目前对于光伏组件热斑的诊断方法主要应用的有基于图像分析的诊断方法和基于I
‑
V特性曲线的诊断方法等，然而这些诊断都仍或多或少的存在些许不足，基于图像分析的诊断方法应用较多的有红外图像等，这类诊断方法直观准确、原理简单，仅根据光伏组件温度图像即可实现故障诊断，但成本较高，不易于推广，而且拍照过程易受到天气影响等缺点；基于I
‑
V特性曲线的诊断方法对不同故障下I
‑r/>V曲线变化的界限没有统一的定义，因此准确性较低。而基于模型参数计算和输出特性曲线变化的故障诊断方法准确且快速，输出曲线可以直观的反映组件的状态，同时结合模型内部参数变化，确定故障诊断特征量，从而实现对组件故障的诊断和故障程度的估算，以保证光伏系统稳定、高效的运行。

技术实现思路
：
[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种诊断光伏组件热斑故障的方法，解决现有技术中热斑故障的诊断成本偏高的技术问题。
[0005]为达到上述目的，本专利技术提出一种诊断光伏组件热斑故障的方法，包括以下步骤：
[0006]步骤一：提取光伏组件输出I
‑
V特性曲线形态参数和内部模型参数，作为热斑故障诊断和程度估算的特征量：
[0007]光伏组件发生热斑故障使得组件模型参数中的并联电阻R
sh
和光生电流I
ph
减小，且由于光伏组件由若干个光伏单元串联组成，而光伏单元又由若干个太阳能电池在串联后并联一个旁路二极管构成，当光伏单元中发生不同程度的热斑故障时，由于旁路二极管的存在，导致组件中光伏单元在一定输出区域被短路，组件输出I
‑
V特性曲线呈现多峰状态，在第h(h>1)峰上，组件输出电流由热斑电池决定，而组件输出电压为组件中所有电池输出电压的叠加；
[0008]综上所述，当光伏组件发生热斑故障时，组件输出I
‑
V特性曲线呈现多峰状态，组
件的并联电阻和光生电流也会发生变化，因此综合I
‑
V曲线波峰数量k、并联电阻R
sh
和光生电流I
ph
作为热斑故障诊断和故障程度估算的特征量；
[0009]步骤二：对仿真或实验的热斑数据样本和正常组件数据样本进行特征提取，得到组件运行状态的典型值；
[0010]步骤三：计算待诊断组件特征量与组件运行状态典型值的隶属度，根据隶属度大小实现热斑故障诊断和程度估算。
[0011]进一步地，所述步骤二获取组件运行状态的典型值过程如下：
[0012]将样本组件“I
‑
V曲线波峰数量k”、“并联电阻R
sh”、“光生电流I
ph”三个特征量构成三维向量x＝(k，R
sh
，I
ph
)作为聚类算法的输入，设定模糊C均值聚类算法的聚类簇C＝4，分别代表正常组件数据簇和重度热斑组件数据簇、中度热斑组件数据簇和轻度热斑组件数据簇，同时根据数据样本的紧密程度设定模糊加权指数m和收敛阈值ε，并在保证第j个样本隶属于第i簇的
[0013]进而确定正常组件数据簇、重度热斑组件数据簇、中度热斑组件数据簇和轻度热斑组件数据簇初始聚类中心c
i
＝(k
0(i)
，R
sh0(i)
，I
ph0(i)
),i＝1,2,3,4：
[0014][0015]并根据式(2)计算目标函数：
[0016][0017]利用式(1)(3)更新聚类中心C和隶属度矩阵U，直至目标函数收敛于阈值ε，则算法停止，输出各数据簇的聚类中心；
[0018][0019]进一步地，所述步骤三实现热斑故障诊断和程度估算过程如下：
[0020]将模糊C均值聚类后得到的聚类中心作为组件运行状态的典型值，利用式(4)高斯隶属度函数分别计算待诊断组件的各特征量与聚类中心c
i
＝(k
0(i)
，R
sh0(i)
，I
ph0(i)
),i＝1,2,3,4的隶属度：
[0021][0022]式中，μ
i
(k)、μ
i
(R
sh
)、μ
i
(I
ph
)为待诊断组件各特征量与第i种组件运行状态的隶属度大小，i＝1,2,3,4；σ为标准差，由高斯函数“3σ准则”得到，采用6σ作为函数的定义域，于是：
[0023][0024]式中，k
max
、R
shmax
、I
phmax
为数据样本中各特征量的最大值，k
min
、R
shmin
、I
phmin
为数据样本中各特征量的最小值；
[0025]利用式(6)计算待诊断组件数据样本与各聚类中心的总隶属度μ
i
：
[0026][0027]若待诊断组件数据样本与正常组件数据簇聚类中心的隶属度最小，则组件被诊断为热斑故障，进而根据数据样本与重度热斑聚类中心、中度热斑聚类中心和轻度热斑聚类中心的隶属度大小，实现热斑故障程度估算。
附图说明：
[0028]图1本说明书所述的一种诊断光伏组件热斑故障的方法的流程图；
[0029]图2本说明书所述的太阳能电池单二极管模型；
[0030]图3本说明书所述的计算多峰曲线参数所需采样点示意图。
具体实施方式：
[0031]本专利技术提供了一种诊断光伏组件热斑故障的方法，为使本专利技术目的、技术方案及效果更加清晰，通过以下实例对方案进行进一步说明。本专利技术描述的具体实例仅用于解释本专利技术，不用于限定本专利技术。
[0032]下面结合附图对本专利技术作进一步描述，如图1所示是本说明书一示例本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏组件的热斑故障诊断方法，其特征具体步骤包括：步骤一：提取光伏组件输出I
‑
V特性曲线形态参数和内部模型参数，作为热斑故障诊断和程度估算的特征量：光伏组件发生热斑故障使得组件模型参数中的并联电阻R
sh
和光生电流I
ph
减小，且由于光伏组件由若干个光伏单元串联组成，而光伏单元又由若干个太阳能电池在串联后并联一个旁路二极管构成，当光伏单元中发生不同程度的热斑故障时，由于旁路二极管的存在，导致组件中光伏单元在一定输出区域被短路，组件输出I
‑
V特性曲线呈现多峰状态，在第h(h>1)峰上，组件输出电流由热斑电池决定，而组件输出电压为组件中所有电池输出电压的叠加；综上所述，当光伏组件发生热斑故障时，组件输出I
‑
V特性曲线呈现多峰状态，组件的并联电阻和光生电流也会发生变化，因此综合I
‑
V曲线波峰数量k、并联电阻R
sh
和光生电流I
ph
作为热斑故障诊断和故障程度估算的特征量；步骤二：对仿真或实验的热斑数据样本和正常组件数据样本进行特征提取，得到组件运行状态的典型值；步骤三：计算待诊断组件特征量与组件运行状态典型值的隶属度，根据隶属度大小实现热斑故障诊断和程度估算。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二获取组件运行状态的典型值过程如下：将样本组件“I
‑
V曲线波峰数量k”、“并联电阻R
sh”、“光生电流I
ph”三个特征量构成三维向量x＝(k，R
sh
，I
ph
)作为聚类算法的输入，设定模糊C均值聚类算法的聚类簇C＝4，分别代表正常组件数据簇和重度热斑组件数据簇、中度热斑组件数据簇和轻度热斑组件数据簇，同时根据数据样本的紧密程度设定模糊加权指数m和收敛阈值ε，并在保证第j个样本隶属于第i簇的隶属度u
ij
满足约束...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈佳林，顾志伟，卫东，郑乐平，王雪峰，宋姗菲，王卫，
申请(专利权)人：衢州光明电力投资集团有限公司赋腾科技分公司，
类型：发明
国别省市：