[发明专利]一种光伏组件的故障预测方法

说明书

本发明属于光伏发电技术领域，提供一种光伏组件的故障预测方法，采用的技术方案是：一种光伏组件的故障预测方法，所述方法包括以下步骤：（1）收集光伏组件在标准条件下的历史功率数据；（2）建立GM（1,1）灰度模型，计算光伏组件功率数据预测序列；（3）基于灰色模型进行边值优化，得到修正后的预测序列；（4）将所得修正后的预测序列与对应额定数据比对，两者相对误差大于2%时，预警该故障。有益效果是：本发明提供的光伏组件的故障预测方法可根据较少的历史数据准确预测，模型清晰、优化科学，不仅可以对光伏组件的发展规律进行预测，还能精确预测其发生故障的时段，预测精度高。

技术领域

本发明涉及光伏发电技术领域，具体涉及一种光伏组件的故障预测方法。

背景技术

近年来，随着石油，煤炭等不可再生能源的日益减少，开发以光伏发电为代表的清洁能源成为了国家政策性扶持的产业方向。

光伏发电属于波动性和间歇性电源，相对于传统发电来说是一个不可控电源，光伏组件常年处于室外环境中，甚至恶劣环境中，其运营效率受环境影响因素较大，光伏组件的的寿命周期为25年左右，组件效率、电气元件性能会逐渐降低，事实上，光伏组件在刚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，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、灰尘、串并联损失、线缆损失等多种因素，如日趋严重的雾霾天气，均不可避免地影响光伏发电的效率，组件的效率和性能也会出现效率衰减，逐年降低；还甚至引发异常衰减，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组件失配而产生二次效率下降等诸多问题。因此，如果对光伏系统运行状态进行评估及对对光伏组件的衰减曲线进行预测，可以实现光伏组件的故障预测，从而方便我们提前做好光伏组件检修或者更换准备，进而有效提高和保证光伏发电的效益最大化，保证光伏系统的安全可靠。

CN106204332A的发明专利公开了一种光伏电站效率衰减预测方法，通过采集实测样本和仿真样本，再用EMD方法处理，通过效率衰减预测模型计算最终的预测值。对于光伏组件的故障预测问题，通常是基于统计分析的时间序列预测方法对光伏组件的损耗率趋势进行预测，但该方法要求数据是按照时间序列排列的且数据具有相同的时间间隔，而故障预测需要标准条件(1000W/m²，25℃)下的功率数据，一年中一般6-8 月才能达到标准条件，因此适用并不合理。由于条件限制，当光伏组件运行后的样本数据较少、信息不完全情形下对未来事件发展规律或对异常状态发生的时段进行预测，则困难较大，准确度帝，因此，急需根据光伏组件的特定运行环境和特定选择模型、科学运用看，以达到精确预测，从而避免光伏组件异常故障带来的损失。

发明内容

为解决现有光伏组件故障易异常故障引起发电效率降低的技术问题，本发明提供一种光伏组件的故障预测方法，采用合理选择历史数据，利用灰色模型对光伏组件的损耗率情况进行预测，并进一步优化边值形成拟合曲线的技术方案，实现了精确预测光伏组件出故障的时段，有效保障了发电效率。

本发明采用的技术方案是：一种光伏组件的故障预测方法，所述方法包括以下步骤：

(1)收集光伏组件在标准条件下的历史功率数据；

(2)建立GM(1,1)灰度模型，计算光伏组件功率数据预测序列；

(3)基于灰色模型进行边值优化，得到修正后的预测序列；

(4)将所得修正后的预测序列与对应额定数据比对，两者相对误差大于2％时，预警该故障。

进一步的，所述步骤(1)收集光伏组件在标准条件下的历史功率数据是首先对一定时间周期内光伏组件在标准条件下的历史功率数据提取整理为集合；然后去除集合中异常值，所述异常值大于或小于去除该异常值后集合内其余数据平均值的30％。