[发明专利]基于时空分布特性的光伏阵列故障诊断方法及装置

权利要求书

1.一种基于时空分布特性的光伏阵列故障诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1.收集光伏电站历史运行数据及历史环境数据；

S2.建立光伏阵列出力的时间和空间分布函数；

S3.通过光伏出力的时间和空间分布函数对历史运行数据及历史环境数据信息进行计算得出光伏出力的时间分量和空间分量，得到训练数据集，以训练数据集对概率神经网络进行训练，得出光伏阵列故障诊断模型；

S4.利用时间和空间分布函数对具有光伏阵列的电站实时运行数据进行时间和空间分量计算，并将计算得到的时间和空间分量数据输入到光伏阵列故障诊断模型中对光伏阵列进行故障诊断；

所述历史运行数据包括光伏电站历史组串电流数据，历史环境数据包括光伏电站所对应的历史辐照度数据；

所述步骤S2包括：

S21.建立时间分量理论参考电流值I_pre,T,S：

I_pre,T,S＝a·R_T+b；

其中，I_pre,T,S为T时刻S组串的理论参考电流值，a、b为对于历史数据进行拟合得到的系数；R_T为T时刻的辐照度；

S22.根据同一阵列的各组串实时运行电流数据建立空间分量标准参考电流

其中，为T时刻汇流箱的标准参考电流值，I_T,S为T时刻S组串的实测电流值，n为汇流箱中的组串数；

S23.建立光伏阵列电流的包括时间分量函数和空间分量函数的时间和空间分布函数；

时间分量函数为：

D_T(x_T,x_S)＝I_T,S-I_pre,T,S；

D_T(x_T,x_S)为T时刻S组串的时间分量；I_T,S为T时刻S组串的实测电流值；I_pre,T,S为T时刻S组串的理论参考电流值，

空间分量函数为：

其中，D_S(x_T,x_S)为T时刻S组串的空间分量；为T时刻汇流箱的参考电流值。

2.根据权利要求1所述的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S3包括：

S31.利用得到的时间分量函数与空间分量函数计算出光伏阵列历史电流时间分量与空间分量；

S32.将得到的数据进行分类，得出正常运行条件训练数据集与不同故障条件下训练数据集；

S33.将光伏阵列的时间分量与空间分量数据作为训练数据利用概率神经网络建立光伏阵列故障诊断模型；

S34.以诊断精度最高的模型作为最终的神经网络故障诊断模型。

3.根据权利要求2所述的故障诊断方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S41.利用时间分量函数与空间分量函数计算出光伏阵列运行电流的时间分量与空间分量，将时间分量与空间分量作为输入数据，输入到故障诊断模型；

S42.通过故障诊断模型的判断得出故障诊断结果，判断光伏阵列的运行状态。