【技术实现步骤摘要】
本申请涉及光伏组件，特别是涉及一种光伏组件的健康程度诊断方法。
技术介绍
1、近年来，光伏产业高速发展，其中光伏组件的健康状态是光伏发电系统长期高效、稳定、安全运行的关键。一般通过专业人员定期检查，以相关行业标准、个人经验与组件实际运行状况为参考，判断光伏组件的健康状况。
2、但光伏系统在运行时是一个非稳定的复杂系统，输出特性随光照、光伏组件表面温度、湿度、风速等环境因素而改变；此外，还受系统部件状况等众多因素影响。仅仅通过人员巡检无法及时对光伏组件的运行状态进行判断，也无法及时对光伏组件的故障风险进行预警，不利于光伏组件的稳定运行。
技术实现思路
1、本申请的目的是：为解决上述技术问题，本申请提供了一种光伏组件的健康程度诊断方法，旨在提高对于光伏组件运行状态的诊断精度，实现对于光伏组件的实时监测和故障预警。
2、本申请的一些实施例中，根据历史运行参数提取多个特征指标，并根据历史环境参数生成各个特征指标的标准运行曲线，并建立标准模型，排除环境对于特征指标的扰动，从而提高对于光伏组件运行健康状态的评价精度。
3、本申请的一些实施例中，通过建立预期老化模型，当光伏组件处于异常状态时，根据光伏组件的累积运行时长和预期老化模型对光伏组件的实时健康评价值进行修正，从而判断光伏组件是否存在异常损耗问题，使得健康评价值可以更加精准地反映光伏组件的健康状态，及时对光伏组件的故障风险进行检修，保证光伏组件的稳定运行，提高光伏组件的使用寿命。
4、本申请
5、根据光伏组件参数生成多个特征指标，并建立标准模型和预期老化模型；
6、根据预设反馈时间节点获取光伏组件的运行参数，并根据运行参数生成监测数据包；
7、根据监测数据包，标准模型和预期老化模型生成光伏组件的健康评价值，根据健康评价值判断是否生成运行预警指令；
8、其中，生成多个特征指标时，包括：
9、建立特征指标数列a，a＝(a1，a2…an)，其中，ai为第i个特征指标，n为特征指标数量。
10、本申请的一些实施例中，建立标准模型和预期老化模型时，包括：
11、获取光伏组件的历史运行参数和历史环境参数；
12、根据特征指标数列a选取目标特征指标；
13、根据历史运行参数生成目标特征指标的初始标准运行区间；
14、根据历史环境参数生成目标特征指标的环境扰动曲线；
15、根据环境扰动曲线和初始标准运行区间生成目标特征指标的标准运行曲线；
16、根据全部特征指标的标准运行曲线建立标准模型；
17、建立运行时间轴；
18、根据运行时间轴和历史运行参数生成目标特征指标的老化曲线；
19、根据全部特征指标的老化曲线，建立预期老化模型。
20、本申请的一些实施例中，根据运行参数生成监测数据包时，包括：
21、获取光伏组件在当前反馈时间节点的实时运行参数；
22、提取各个特征指标的运行参考值，并建立运行参考值数列b，b＝(b1，b2…bn)，其中，bi为当前反馈时间节点第i个特征指标的运行参考值；
23、根据实时运行参数获取当前反馈时间节点的实时环境参数和累积运行时长；
24、根据实时环境参数生成环境索引标签；
25、根据累积运行时长生成时长索引标签；
26、根据运行参考值数列b，环境索引标签和时长索引标签生成当前反馈时间节点的监测数据包。
27、本申请的一些实施例中，生成光伏组件的健康评价值时，包括：
28、根据监测数据包中的环境索引标签和全部标准运行曲线生成各个特征指标的标准参考值；
29、建立标准参考值数列c，c＝(c1，c2…cn)；其中，ci为当前反馈时间节点第i个特征指标的标准参考值；
30、根据标准模型生成当前反馈时间节点的偏离评价值h；
31、
32、其中，q1为预设第一固定系数，βi为第i个特征指标的波动修正系数；αi为第i个特征指标的影响因子；
33、根据偏离评价值h设定当前反馈时间节点的健康评价值g。
34、本申请的一些实施例中，设定波动修正系数βi时，包括；
35、设定评价周期和目标特征指标；
36、根据历史监测数据生成目标特征指标在当前评价周期内各个反馈时间节点的一级监测值；
37、根据环境扰动曲线修正目标特征指标在当前评价周期内全部的一级监测值；
38、根据修正结果生成当前评价周期内各个反馈时间节点的二级监测值；
39、建立二级监测值数列f，f＝(f1，f2…fm)，其中，m为当前评价周期内的反馈时间节点数量；fi为目标特征指标在第i个反馈时间节点的二级监测值；
40、根据二级监测值数列f生成目标特征指标的波动评价值k；
41、根据波动评价值k设定目标特征指标的波动修正系数β。
42、本申请的一些实施例中，生成目标特征指标的波动评价值k时，包括：
43、k=e3*q1*(fi-f')2]+e4*q2*[（fi-fi-1）2];
44、其中，e3为预设第三权重系数，e4为预设第四权重系数；q1为预设第一固定系数；q2为预设第二固定系数；f'为二级监测值数列中全部数据的平均值。
45、
46、
47、本申请的一些实施例中，根据偏离评价值h设定当前反馈时间节点的健康评价值g时，包括：
48、预设第一偏离评价值区间(h1，h2)，第二偏离评价值区间(h2，h3)和第三偏离评价值区间(h3，h4)；
49、若偏离评价值h处于预设第一偏离评价值区间时，设定健康评价值g＝r/h，其中，r为预设转换系数；
50、若偏离评价值h处于预设第二偏离评价值区间时，根据预期老化模型生成健康评价值g；
51、若偏离评价值h处于预设第三偏离评价值区间时，生成一级运行预警指令。
52、本申请的一些实施例中，根据预期老化模型生成健康评价值g时，包括：
53、根据监测数据包中的时长索引标签和全部老化曲线生成各个特征指标的老化参考值；
54、建立老化参考值数列d，d＝(d1，d2…dn)，其中，di为当前反馈时间节点的第i个特征指标的老化参考值；
55、预期老化模型生成健康评价值g；
56、
57、其中，e1为预设第一权重系数，e2为预设第二权重系数；αi为第i个特征指标的影响因子。
58、本申请的一些实施例中，根据健康评价值判断是否生成运行预警指令时，包括：
59、预设第一健康评价值区间(g1，g2)，第二健康评价值区间(g2，g3)和第三健康评本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，建立标准模型和预期老化模型时，包括：
3.如权利要求2所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，根据运行参数生成监测数据包时，包括：
4.如权利要求3所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，生成光伏组件的健康评价值时，包括：
5.如权利要求4所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，设定波动修正系数βi时，包括；
6.如权利要求5所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，生成目标特征指标的波动评价值k时，包括：
7.如权利要求4所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，根据偏离评价值h设定当前反馈时间节点的健康评价值g时，包括：
8.如权利要求7所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，根据预期老化模型生成健康评价值g时，包括：
9.如权利要求8所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，根据健康评价值判断是否生成运行预警指令时，包括：>...
【技术特征摘要】
1.一种光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，建立标准模型和预期老化模型时，包括：
3.如权利要求2所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，根据运行参数生成监测数据包时，包括：
4.如权利要求3所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，生成光伏组件的健康评价值时，包括：
5.如权利要求4所述的光伏组件的健康程度诊断方法，其特征在于，设定波动修正系数βi时，包括；...
【专利技术属性】
技术研发人员：易伟峰，朱壮华，刘建华，史学峰，彭志忠，陈琰俊，张林旭，刘志宏，秦俊东，巩绪先，赵基勇，
申请(专利权)人：华能山西综合能源有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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