【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏能源，具体涉及一种用于预测光伏寿命的方法、系统、设备、介质及程序。
技术介绍
1、光伏发电作为一种清洁、可再生的能源形式，其在全球能源结构中的地位日益重要。随着技术的不断进步和成本的逐渐降低，光伏发电已经成为推动全球能源转型和实现可持续发展目标的关键力量。光伏阵列，作为光伏发电系统的核心组件，承担着将太阳能转化为电能的重任。然而，光伏阵列在运行过程中会受到多种复杂因素的影响，这些因素不仅会导致其性能的逐渐退化，还会严重影响其使用寿命，进而对整个光伏发电系统的发电效率和经济效益产生深远影响。
2、环境因素是光伏阵列性能退化的主要原因之一。温度、湿度和辐照度等环境因素都会对光伏阵列的性能产生显著影响。例如，高温会导致光伏电池片的热损失增加，从而降低光电转换效率；湿度过高则可能引发光伏组件内部的腐蚀和短路问题；而辐照度的变化则直接影响光伏阵列的发电能力。这些因素在光伏阵列的长期运行过程中会不断累积，导致性能的逐渐下降。
3、光伏阵列通常安装在户外环境中，需要承受风压、雪压等自然力的作用。这些机械应力可能导致光伏组件的封装材料开裂、电池片碎裂等问题，进而影响光伏阵列的发电效率和寿命。此外，光伏阵列在安装和维护过程中也可能受到人为因素的破坏，如安装不当、过度弯曲等，这些都会加速其性能退化。光伏阵列中的光伏电池片、封装材料、连接器等部件都会随着时间的推移而逐渐老化。电池片的老化可能导致其光电转换效率降低，封装材料的老化则可能引发渗水、漏气等问题，进而损坏光伏组件的内部结构。这些老化现象不仅会降低光伏
4、更为复杂的是，这些因素之间往往存在相互作用和相互影响。例如，高温和高湿度环境可能加速光伏组件内部材料的腐蚀和老化过程；机械应力可能导致封装材料的开裂和渗水问题，进而引发电池片的老化和损坏。这些相互作用使得光伏阵列的性能退化和寿命缩短问题变得更加复杂和难以预测。此外，不同型号、不同厂商的光伏阵列在性能退化和寿命方面也存在显著差异。这主要是由于不同光伏组件在材料选择、工艺制造、结构设计等方面存在差异，导致其在面对相同环境因素和机械应力时的表现不同。这种差异性增加了光伏阵列性能退化和寿命预测的难度。
技术实现思路
1、针对现有技术中存在的光伏阵列在运行过程中因受环境因素，材料老化及污染物积累等多重复杂因素综合影响，使得光伏阵列寿命难以预测的问题。本专利技术提供了一种用于预测光伏寿命的方法，通过解决光伏阵列寿命预测难的问题，提高光伏发电系统的稳定性和可靠性，降低运维成本。
2、为了实现上述目的，本专利技术提供了如下的技术方案。
3、第一方面，本专利技术提供一种用于预测光伏寿命的方法，包括：
4、收集光伏站场中光伏阵列的历史电气数据和气象数据，并对历史电气数据和气象数据进行预处理，以获得光伏阵列的历史退化趋势分析结果；
5、基于光伏阵列的历史退化趋势分析结果，构建光伏场站的物理退化模型；
6、利用光伏场站的物理退化模型，预测光伏阵列的失效时间及其剩余寿命。
7、作为本专利技术的进一步改进，所述收集光伏站场中光伏阵列的历史电气数据和气象数据，并对历史电气数据和气象数据进行预处理，包括：
8、收集光伏站场中光伏阵列的历史电气数据和气象数据；
9、对历史电气数据和气象数据进行数据清洗、数据变换和数据归约。
10、作为本专利技术的进一步改进，所述基于光伏阵列的历史退化趋势分析结果，构建光伏场站的物理退化模型，包括：
11、基于光伏阵列的历史退化趋势分析结果，采用数据驱动的算法对现有基于物理的退化模型中的关键模型参数进行校正与更新，构建适用于特定光伏场站的个性化物理退化模型。
12、作为本专利技术的进一步改进，所述数据驱动的算法，包括机器学习算法、深度学习算法及神经网络算法。
13、作为本专利技术的进一步改进，所述利用光伏场站的物理退化模型，预测光伏阵列的失效时间及其剩余寿命，包括：
14、利用历史电气数据对物理退化模型的参数进行校正；
15、将光伏阵列数据输入到经过校正和更新的物理退化模型中；
16、物理退化模型根据光伏阵列数据计算光伏阵列的失效时间
17、根据光伏阵列的当前运行时间和失效时间，计算光伏阵列的剩余寿命。
18、作为本专利技术的进一步改进，所述光伏场站的物理退化模型，是基于历史故障数据和处置措施训练得到的。
19、第二方面，本专利技术提供一种用于预测光伏寿命的系统，包括：
20、分析结果模块：用于收集光伏站场中光伏阵列的历史电气数据和气象数据，并对历史电气数据和气象数据进行预处理，以获得光伏阵列的历史退化趋势分析结果；
21、构建模型模块：用于基于光伏阵列的历史退化趋势分析结果，构建光伏场站的物理退化模型；
22、寿命预测模块：用于利用光伏场站的物理退化模型，预测光伏阵列的失效时间及其剩余寿命。
23、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种用于预测光伏寿命的方法的步骤。
24、第四方面，本专利技术提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现所述一种用于预测光伏寿命的方法的步骤。
25、第五方面，本专利技术提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现所述一种用于预测光伏寿命的方法的步骤。
26、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：
27、本专利技术显著提高了光伏阵列寿命预测的准确性。传统方法往往依赖于经验公式或统计模型，难以全面考虑光伏阵列在运行过程中受到的多重复杂因素的影响。而本专利技术通过收集和分析历史电气数据和气象数据，能够更深入地揭示光伏阵列的退化规律，从而构建出更加准确的物理退化模型。这一模型能够更真实地反映光伏阵列在实际运行中的性能变化，使得预测结果更加可靠。其次，本专利技术有助于提升光伏发电系统的稳定性和可靠性。光伏阵列作为光伏发电系统的核心部件，其性能的稳定性直接关系到整个系统的发电能力和供电质量。通过准确预测光伏阵列的寿命，运维人员可以及时发现并解决潜在的性能问题，确保光伏发电系统能够持续稳定地运行。这不仅提高了系统的供电可靠性，还为用户提供了更加稳定、可靠的电力供应，有助于提升用户对光伏发电系统的满意度和信任度。再者，本专利技术降低了光伏发电系统的运维成本。由于能够准确预测光伏阵列的失效时间和剩余寿命，运维人员可以更加科学地制定运维计划和维护策略。在光伏阵列性能尚未出现明显下降之前，及时采取维护措施，如清洗、更换损坏部件等，可以延长光伏阵列的使用寿命，减少因故障停机造成的损失。同时，通过预测剩余寿命，运维人员还可以合理安排光伏阵列的更新换代计划，避免过度维护或过早更换造成的资源浪本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，所述收集光伏站场中光伏阵列的历史电气数据和气象数据，并对历史电气数据和气象数据进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，所述基于光伏阵列的历史退化趋势分析结果，构建光伏场站的物理退化模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，所述数据驱动的算法，包括机器学习算法、深度学习算法及神经网络算法。
5.根据权利要求1所述的一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，所述利用光伏场站的物理退化模型，预测光伏阵列的失效时间及其剩余寿命，包括：
6.根据权利要求1所述的一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，所述光伏场站的物理退化模型，是基于历史故障数据和处置措施训练得到的。
7.一种用于预测光伏寿命的系统，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一项所述一种用于预测光伏寿命的方法的步骤。
10.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，该计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-6任一项所述一种用于预测光伏寿命的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，所述收集光伏站场中光伏阵列的历史电气数据和气象数据，并对历史电气数据和气象数据进行预处理，包括：
3.根据权利要求1所述的一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，所述基于光伏阵列的历史退化趋势分析结果，构建光伏场站的物理退化模型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，所述数据驱动的算法，包括机器学习算法、深度学习算法及神经网络算法。
5.根据权利要求1所述的一种用于预测光伏寿命的方法，其特征在于，所述利用光伏场站的物理退化模型，预测光伏阵列的失效时间及其剩余寿命，包括：
6.根据权利要求1所述的一种用于...
【专利技术属性】
技术研发人员：薛尧，陈国军，王玮，刘杰，汪海军，杨博，董伟，陈雄飞，牛靖凯，周颖，
申请(专利权)人：华能嘉峪关新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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