[发明专利]一种基于参数辨识的光伏阵列故障诊断方法

说明书

技术领域

本发明涉及光伏阵列故障诊断领域，具体涉及一种基于参数辨识的光伏阵列故障诊断方法。

背景技术

日益凸显的能源危机和环境污染，使得各国都加大了可再生能源的实施与推广，其中，光伏发电技术以其独特的发电特性取得了广泛地发展与应用。然而，由于光伏阵列组件甚多，出现各种故障的概率很大，如果不做及时的处理，很可能会导致严重的事故和危害，影响整个电站的效益，引起巨大的经济损失。所以，必须采取有效措施来及时发现故障，以保证系统可靠、稳定的运行。

各类故障对光伏组件输出特性的影响都可以等效为阴影，又可以将阴影分成硬性阴影和软性阴影；其中软性阴影的影响随时间变化，如云层、树木和建筑物的阴影等，硬性阴影形成后则不再不随时间变化，如组件表面的污垢、电池损坏、短路断路以及组件老化等，而部分软性阴影可能导致硬性阴影，如局部遮挡引起热斑效应导致的组件发热使得组件加速老化或损毁，此时软性阴影将转变成硬性阴影，造成更大的损失，所以及时排查十分重要。

目前，已有许多学者对光伏阵列的故障诊断进行了研究，提出了诸多诊断方案，如：中国专利(201611143683.1)提出了利用故障组件和正常组件工作时存在温差的现象，并通过安装有红外摄像仪的无人机实现电站的巡检，捕捉组件的红外图像并通过分析诊断故障，但是该方法故障诊断和定位的精度主要依赖于摄像仪的精度，且对于轻微故障时组件温差不大的故障则无法辨别，且无人机的操作复杂难以有效捕捉到合适的图像，实用性不大；中国专利(201611151962.2)保存各种季节天气下的组件正常工作数据，并通过比较实际值与理论正常数据进行故障的判断，但是该方法忽视了季节天气的多样性，保存的正常数据难以覆盖所有类型的天气，所以故障的诊断结果可信度不高，且该方法无法实现故障类型的判断；中国专利(201610180786.9)事先设定每个组件的温度、电压和电流的阈值，并将实时采集到的组件各类数据与阈值进行比较，若超过就认为组件故障；该方法阈值的设定过于依赖个人经验，忽视了不同季节不同气候引起的组件特性变化，诊断的准确度不高；中国专利(201310664532.0)提出了一种基于高斯回归过程的故障诊断方法，找到各组件参数和故障位置的关系，通过实时采集组件参数，即可实现故障检测和定位；但是该方法诊断的准确度和可信度较低，且无法判断故障类型，只适用于小型光伏系统；大型光伏阵列的故障诊断中，急需要提出一种实用性高、可信度高、精度高、适用于大型光伏阵列，且不但能在各种工况下判断光伏组件是否故障，还能进行故障类型判断。

发明内容

本发明的目的在于克服现有诊断方法的诊断过程复杂繁琐，诊断结果可信度不高，实用性差等缺点，提供一种结构简单，诊断过程简洁明了，诊断结果可行度较高，实用性较好的一种光伏阵列故障诊断方法。

本发明的技术方案为：

一种基于参数辨识的光伏阵列故障诊断方法，包括以下步骤：

S1，利用参数辨识算法辨识光伏组件的相关参数；

S1.1，简化通用的光伏组件U-I特性方程；

S1.2，选取标准测试条件下光伏组件的输出电压电流，并利用改进的粒子群算法辨识光伏组件U-I特性方程的相关参数：等效串联电阻R_s、光生电流I_ph、二极管反向饱和电流I_o、二极管品质因子A；所述标准测试条件为太阳辐照度S为1000W/m²，光伏组件温度T为25℃；

S1.3，改变光伏组件的工况，重复S1.2，得到不同工况下的相关参数R_s、I_ph、I_o及A的值；

S2，得到光伏组件随太阳辐照度S和温度T变化的输出特性模型；

S2.1,利用S1.3所得参数值拟合找出相关参数R_s、I_ph、I_o及A与太阳辐照度S以及光伏组件温度T之间的关系；

S2.2，将等效串联电阻R_s、光生电流I_ph、二极管反向饱和电流I_o、二极管品质因子A与太阳辐照度S以及温度T之间的关系表达式带入简化后的光伏组件U-I特性方程，得到光伏组件随太阳辐照度S和温度T变化的输出特性模型。

S3，利用故障检测算法进行故障检测，即利用上述输出特性模型结合信息采集设备所采集的数据进行有效精确的故障判断；