[发明专利]一种基于损失电量特征参数的光伏电站运行状态辨识方法

摘要

一种基于损失电量特征参数的光伏电站运行状态辨识方法，所述方法首先利用光伏电站能量管理系统（EMS）的历史数据计算得到光伏电站各发电单元的损失电量信息，然后通过支持向量机方法建立各光伏发电单元的运行状态辨识模型，拟合损失电量信息特征参数与运行状态之间的映射关系，最后利用这些运行状态辨识模型对各光伏发电单元的运行状态进行识别，进而得到整个光伏电站的运行状态集合。本发明可减少光伏发电单元监测的工作量，帮助运行人员及时发现组件和系统故障，为光伏电站的运行和维护提供了重要的科学依据。

主权项

一种基于损失电量特征参数的光伏电站运行状态辨识方法，其特征是，所述方法首先利用光伏电站能量管理系统EMS的历史数据计算得到电站各发电单元的损失电量信息，然后通过支持向量机方法建立各发电单元的运行状态辨识模型，拟合该单元损失电量特征参数与运行状态之间的映射关系，最后利用这些运行状态辨识模型对各发电单元的运行状态进行识别，进而得到整个光伏电站的运行状态集合，所述方法包括以下步骤：①计算损失系数a、对于每个光伏电站，按照气象条件划分成若干个区，在每个区安装一个标准组件，并将其功率出力采集记录到EMS系统中；通过各个发电单元的归一化出力与同区内标准光伏组件出力之比是否大于设定的阈值来判断该单元的出力是否为理论出力；b、通过EMS系统的历史数据库获取各发电单元包括太阳辐照度、环境温度、组件温度、风速、风向、气压、湿度在内的气象环境数据与各发电单元的输出功率数据；通过步骤a中所述方法，从历史数据中筛选出理论出力建模所需的功率数据；以筛选得到的功率数据作为输出，对应时刻的气象环境数据作为输入，利用统计建模方法建立反映发电单元输入变量与输出功率之间关系映射的数学模型，该模型即为理论出力计算模型；c、以光伏电站实时运行条件信息作为输入，利用理论出力的计算模型计算得到每一采样时刻各光伏发电单元的理论出力数值；d、从EMS系统获取各光伏发电单元在每一采样时刻的实际出力并计算理论出力与实际出力值之差，然后分别将每个光伏发电单元在某一指定时间段内的各采样点的理论出力与实际出力值之差乘以采样周期后累加，得到每个光伏发电单元在该时间段的损失电量，同时将每个光伏发电单元在该时间段内各采样点的理论出力乘以采样周期后累加，得到每个光伏发电单元在该时间段内的理论电量；e、用每个光伏发电单元在该时间段的损失电量分别除以对应的理论电量，得到每个光伏发电单元在该时间段的损失系数；②确定光伏发电单元的运行状态辨识参数指标集表征光伏发电单元运行状态的特征参数包括常规特征参数和自定义特征参数：a、常规特征参数表征光伏发电单元运行状态变化规律的常规特征参数包括：光伏发电单元在指定时间段内的损失系数的最大值、最小值、平均值、方差和累计值；b、定义特征参数表征光伏发电单元运行状态信息的自定义特征参数包括相关系数和离散差，一个光伏发电单元在某指定时间段内的相关系数rQq定义为：rQq=1N-1Σi=1N(Qi-Q‾)(qi-q‾)1N-1Σi=1N(Qi-Q‾)21N-1Σi=1N(qi-q‾)2,]]>其中，Qi为第i个采样周期的理论电量，即第i个采样点的理论出力与采样周期的乘积；qi为第i个采样周期的损失电量，即第i个采样点的理论出力与实际出力值之差与采样周期的乘积，N为采样点的个数；为理论电量均值；为损失电量均值；离散差LS定义为：LS=1NΣi=1N(Qi-qi)2,]]>③建立支持向量机运行状态辨识模型将步骤②确定的光伏发电单元运行状态识别参数指标集中的变量作为支持向量机模型的输入，光伏发电单元的运行状态信息作为支持向量机模型的理想输出，对每一个光伏发电单元建立基于支持向量机的运行状态辨识模型；④训练和验证支持向量机运行状态辨识模型针对已知光伏光伏发电单元运行状态的历史数据，分别计算运行状态辨识参数指标集中的各项特征参数，然后选择其中的一部分数据作为支持向量机辨识模型的训练样本，训练该模型，其余部分作为验证数据，对模型的辨识效果进行校验；⑤辨识光伏电站的运行状态集合针对待识别的时间段Δt，分别计算每个光伏发电单元的运行状态辨识参数指标集中的各项特征参数，然后将上述参数序列输入步骤④训练好的支持向量机辨识模型，得到该时间段内各个发电单元的运行状态，从而得到整个光伏电站的运行状态集合。