【技术实现步骤摘要】
本申请涉及故障检测，尤其涉及一种漂浮式光伏发电系统中逆变器的故障检测方法及装置。
技术介绍
1、近年来，国内外海上漂浮式光伏发展迅速，光伏正在逐渐替代传统能源，成为全球主力能源。逆变器作为海上漂浮式光伏发电系统中的关键设备，逆变器的是否正常运行关系到整个发电系统的稳定性。
2、在相关技术中，海上光伏发电系统中的逆变器的监控方式主要依赖与人工巡检，不仅难以实现实时监测，而且需要耗费大量的人力。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提供了一种漂浮式光伏发电系统中逆变器的故障检测方法及装置。
2、根据本申请的第一方面，提供了一种漂浮式光伏发电系统中逆变器的故障检测方法，包括：
3、获取所述漂浮式光伏发电系统中每个逆变器当前的运行状态数据；
4、基于模糊综合评判算法，根据所述运行状态数据，确定每个所述逆变器的故障检测结果。
5、在本申请的一些实施例中，所述基于模糊综合评判算法，根据所述运行状态数据，确定每个所述逆变器的故障检测结果，包括：
6、确定多个评价因素；
7、确定预设的多个故障评价级别所对应的隶属度函数；
8、根据所述运行状态数据和所述隶属度函数，确定模糊综合评判矩阵；
9、基于每个所述评价因素的权重和所述模糊综合评判矩阵，确定每个所述逆变器的故障检测结果。
10、作为一种可能的实现方式，所述根据所述状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵，包括：
11、确定所述运行状态数据中每组数据与预设的故障状态数据集中每组数据之间的欧氏距离；
12、根据所述欧氏距离，确定所述运行状态数据中每组数据与所述故障状态数据集中每组数据之间的相似度；
13、根据所述相似度，从所述运行状态数据中确定第一目标运行状态数据；
14、根据所述第一目标运行状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵。
15、作为另一种可能的实现方式，所述根据所述运行状态数据和所述隶属度函数，确定模糊综合评判矩阵，包括：
16、基于copula函数，对所述运行状态数据中的异常数据进行剔除处理，获得处理后的运行状态数据；
17、根据所述处理后的运行状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵。
18、其中，所述基于copula函数，对所述运行状态数据中的异常数据进行剔除处理，获得处理后的运行状态数据，包括：
19、获取历史时间段内辐照度样本数据及每个所述逆变器的功率样本数据；
20、基于所述copula函数，根据所述辐照度样本数据和所述功率样本数据，构建概率分布曲线；
21、根据所述概率分布曲线，确定所述运行状态数据中的异常数据；
22、将所述运行状态数据中的所述异常数据进行剔除处理，获得所述处理后的运行状态数据。
23、作为一种示例，所述根据所述处理后的运行状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵，包括：
24、确定所述处理后的运行状态数据中每组数据与预设的故障状态数据集中每组数据之间的欧氏距离；
25、根据所述欧氏距离，确定所述处理后的运行状态数据中每组数据与所述故障状态数据集中每组数据之间的相似度；
26、根据所述相似度，从所述处理后的运行状态数据中第二目标运行状态数据；
27、根据所述第二目标运行状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵。
28、根据本申请的第二方面，提供了一种漂浮式光伏发电系统中逆变器的故障检测装置，包括：
29、获取模块，用于获取所述漂浮式光伏发电系统中每个逆变器的运行状态数据；
30、确定模块，用于基于模糊综合评判算法，根据所述运行状态数据，确定每个所述逆变器的故障检测结果。
31、在本申请的一些实施例中，确定模块包括：
32、第一确定单元，用于确定多个评价因素；
33、第二确定单元，用于确定预设的多个故障评价级别所对应的隶属度函数；
34、第三确定单元，用于根据所述运行状态数据和所述隶属度函数，确定模糊综合评判矩阵；
35、第四确定单元，用于基于每个所述评价因素的权重和所述模糊综合评判矩阵，确定每个所述逆变器的故障检测结果。
36、作为一种可能的实现方式，第三确定单元具体用于：
37、确定所述运行状态数据中每组数据与预设的故障状态数据集中每组数据之间的欧氏距离；
38、根据所述欧氏距离，确定所述运行状态数据中每组数据与所述故障状态数据集中每组数据之间的相似度；
39、根据所述相似度，从所述运行状态数据中确定第一目标运行状态数据；
40、根据所述第一目标运行状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵。
41、作为另一种可能的实现方式，第三确定单元还用于：
42、基于copula函数，对所述运行状态数据中的异常数据进行剔除处理，获得处理后的运行状态数据；
43、根据所述处理后的运行状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵。
44、在本申请的一些实施例中，第三确定单元还用于：
45、获取当前的辐照度，并基于所述运行状态数据，确定每个所述逆变器当前的功率；
46、获取历史时间段内辐照度样本数据及每个所述逆变器的功率样本数据；
47、基于所述copula函数，根据所述辐照度样本数据和所述功率样本数据，构建概率分布曲线；
48、基于所述概率分布曲线，根据所述辐照度和每个所述逆变器当前的功率，确定所述运行状态数据中的异常数据；
49、将所述运行状态数据中的所述异常数据进行剔除处理，获得所述处理后的运行状态数据。
50、作为一种示例，第三确定单元还用于：
51、确定所述处理后的运行状态数据中每组数据与预设的故障状态数据集中每组数据之间的欧氏距离；
52、根据所述欧氏距离，确定所述处理后的运行状态数据中每组数据与所述故障状态数据集中每组数据之间的相似度；
53、根据所述相似度，从所述处理后的运行状态数据中第二目标运行状态数据；
54、根据所述第二目标运行状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵。
55、根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：处理器；用于存储所述处理器的可执行指令的存储器；其中，所述处理器被配置为执行所述指令，以实现上述第一方面所述的方法。
56、根据本申请的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行上述第一方面所述的方法。
57、根据本申请的技术方案，通过获取漂浮式光伏发电系统中每个逆变器的运行状态本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种漂浮式光伏发电系统中逆变器的故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于模糊综合评判算法，根据所述运行状态数据，确定每个所述逆变器的故障检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行状态数据和所述隶属度函数，确定模糊综合评判矩阵，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于Copula函数，对所述运行状态数据中的异常数据进行剔除处理，获得处理后的运行状态数据，包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述处理后的运行状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵，包括：
7.一种漂浮式光伏发电系统中逆变器的故障检测装置，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器；用于存储所述处理器的
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得电子设备能够执行如权利要求1-6中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种漂浮式光伏发电系统中逆变器的故障检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于模糊综合评判算法，根据所述运行状态数据，确定每个所述逆变器的故障检测结果，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述状态数据和所述隶属度函数，确定所述模糊综合评判矩阵，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述运行状态数据和所述隶属度函数，确定模糊综合评判矩阵，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于copula函数，对所述运行状态数据中的异常数据进行剔除处理，获得处理后的运行状态数据，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：练继建，孔祥玉，靳泽龙，王春杰，张德隆，林宝玉，孙慧丽，闫帅，张亚萍，
申请(专利权)人：天津绿动未来能源管理有限公司，
类型：发明
国别省市：
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