[发明专利]光伏组件的故障判别模型建模方法及故障判别方法

说明书

本申请提供了一种光伏组件的故障判别模型建模方法及故障判别方法，该光伏组件的故障判别模型建模方法，包括：建立光伏组件的故障判别模型的样本数据库；其中，样本数据库包括：辐照数据及相同时段内的n种故障组件运行功率数据，且每种故障组件运行功率数据的数据量均满足预设要求；n为正整数；将样本数据库中的数据，按照日时间序列分布，生成n种故障组件运行功率数据和相同时段内辐照数据的数据曲线图像集；根据数据曲线图像集，建立故障判别模型，进而用于自动识别组件的故障，相较于现有的人工经验识别，该故障判别模型识别精度更高；且建模所采用的数据量满足预设要求，有利于特征识别，能够改善现有技术中识别偏差大的问题。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种光伏组件的故障判别模型建模方法及故障判别方法。

背景技术

近年来，随着太阳能光伏发电技术的发展和节能环保理念的深入，太阳能光伏发电有了广泛的应用，但国内外光伏发电系统建设数量和规模的逐年增加的同时，组件失效问题的出现也越发频繁。而光伏组件故障识别问题也随之受到重视。

现有的光伏组件检测技术中，主要通过结合数据的统计分析对光伏组件是否发生故障进行检测。在实际应用中，结合数据统计分析的方式主要通过直接检测出的相关数据，例如I-V曲线、P-V曲线、短路电流、开路电压等数据，对所检测出的相关数据与标称数据进行对比分析，识别组件目前存在的故障类型。

但是，结合数据统计分析的方式在对组件故障类型识别时，一方面受到操作人员的经验限制，测试出的数据具有波动性，进而影响故障判别精度；另一方面，所获得的光伏组件特性并不完全，诊断过程可能存在自检故障特征提取不完全导致信息遗漏，进而判断结果存在偏差，不利于电站的运维。

发明内容

基于上述现有技术的不足，本申请提供了一种光伏组件的故障判别模型建模方法及故障判别方法，该光伏组件的故障判别模型建模方法通过辐照数据及相同时段内的n种故障组件运行功率数据，建立故障判别模型，该光伏组件的故障判别方法，通过光伏组件的故障判别模型建模方法所建立的故障判别模型进行故障判别，以解决现有的结合数据统计分析对光伏组件故障检测所得结果，精度不高和存在偏差的问题。

为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：

本发明第一方面公开了一种光伏组件的故障判别模型建模方法，包括：

建立光伏组件的故障判别模型的样本数据库；其中，所述样本数据库包括：辐照数据及相同时段内的n种故障组件运行功率数据，且每种故障组件运行功率数据的数据量均满足预设要求；n为正整数；

将所述样本数据库中的数据，按照日时间序列分布，生成n种故障组件运行功率数据和相同时段内辐照数据的数据曲线图像集；

根据所述数据曲线图像集，建立所述故障判别模型。

可选地，在上述光伏组件的故障判别模型建模方法中，建立光伏组件的故障判别模型的样本数据库，包括：

收集光伏电站历史上平稳天气条件下的n种故障组件运行功率数据和1种同时段的辐照数据；

或者，

收集实验模拟得到的平稳天气条件下的n种故障组件运行功率数据及1种同时段的辐照数据。

可选地，在上述光伏组件的故障判别模型建模方法中，所述平稳天气条件为：

天气状态满足cv＜a、|SK|＜b及|K|＜c的各天；

其中，cv为当天的辐照离散程度，a为离散阈值，SK为当天的辐照偏度系数，b为偏度阈值，K为当天的辐照峰度系数，c为峰度阈值。

可选地，在上述光伏组件的故障判别模型建模方法中，根据所述数据曲线图像集，建立所述故障判别模型，包括：