[发明专利]一种基于陆空两级光伏发电系统的故障检测方法及系统

说明书

本发明提供一种基于陆空两级光伏发电系统的故障检测方法及系统，该方法包括：获取包括光伏发电系统的故障数据以及正常数据的数据集；将数据集中的数据进行随机分类，得到训练集和测试集；基于训练集和最优路径森林算法，得到最优路径森林模型；基于测试集和最优路径森林模型，得到准确度最优的路径森林模型；获取光伏测量平台实时采集的数据；基于准确度最优的路径森林模型，对光伏测量平台实时采集的数据进行分析处理，若检测到有故障发生，上位机将检测到的故障位置信息发送给无人机；接收故障位置信息的无人机自动进行路线规划，根据路线规划算法求得最优路径。本发明提出了陆空两级对光伏发电系统检测的方法，提高了检测故障的准确性及效率。

技术领域

本发明涉及光伏发电系统的故障检测技术领域，具体而言，尤其涉及一种基于陆空两级光伏发电系统的故障检测方法及系统。

背景技术

随着化石能源的消耗和环境问题的日益突出，寻找和利用新能源已成为当今世界的一大研究热点。太阳能光伏发电以其零污染、可持续、可靠性高、灵活性好等优点受到越来越多的关注，目前世界许多国家都建立了大型光伏电站，近几年来我国的光伏发电发展也十分迅速，有着良好的发展前景。在光伏电站投入运行以后，光伏阵列的故障主要有以下四种:热斑现象、因光伏电池组件老化导致光伏阵列失配现象、因接线盒错误导致的光伏电池组件开路或短路、光伏电池组件的碎裂。这几大类故障严重影响了光伏发电站的正常工作，降低了发电效率，甚至会威胁到光伏组件的安全。目前光伏阵列的故障检测已在实验环境下研究出了一些解决方法，但现有的理论检测技术要么与实际应用脱节，要么或多或少有一定的缺陷，并不能完全满足大型光伏电站以及人工较难到达的区域(高层建筑物楼顶)的故障检测需求。目前国内的大部分大型光伏电站还采用的是效率低下、工作量巨大的人工定期排查的方法。大型光伏电站的故障检测技术空白亟需填补。

随着新能源产业的不断发展，光伏、建筑一体化和光伏并网发电将成为世纪最重要的新兴产业之一。而对于能有效检测和排除光伏列阵的故障是保证光伏板正常工作的前提。目前光伏阵列的故障检测方法主要有人工目视检测法、红外图像检测法、电信号检测法、光致发光成像检测法和电致发光成像检测法等。但是，现有光伏阵列的故障检测的主要方法不同程度的存在一定的缺点和不足：

人工目视检测法，通过直接的用人眼视觉或者借助一些光学设，如放大镜、显微镜等来观察光伏板是否发生损坏的方法。由于没有更为经济实用的检测方法，如今在光伏发电系统中大多采用人工定期检测的方法。此种方法不仅效率比较低，实时性差，还存在漏检故障的情况。

红外图像检测法，主要利用正常与故障的光伏组件在工作时存在温差，在光伏阵列前安装红外成像仪或利用无人机携带热成像相机在空中捕捉光伏组件的红外图像，通过红外图像处理提取故障特征来识别故障光伏组件。但这种方法成本过高，实时性不好且一般只能用于识别热斑现象。

多传感器方法，通过在光伏阵列中安装传感器，以此来获得光伏阵列中相关的数据，并进行处理，从而判定故障。但这种方法操作过于复杂，需要设备停止运行才能检测。

电信号检测法、时域反射法，通过向光伏电池组件中注入高频信号，然后根据反射信号的不同变化来进行光伏阵列的故障检测与定位。另外，还可以根据故障状态下光伏阵列的电流和电压变化对光伏阵列的故障点进行检测。

光致发光成像检测法，通过研究太阳能电池片被激发后能级跃迁和导电率存在的差异性为原理进行检测。由于该方法在检测过程中需要使用激光发生装置，成本较高，且该方法能检测到的缺陷类型较少，因此不适用于大规模光伏发电系统的故障检测。

电致发光成像检测法，与光致发光成像检测法的原理相似，它是通过在太阳能电池片上加载一定的偏置电压一段时间以后，电池片会辐射出微弱的红外荧光，从而得到太阳能电池片的电致发光图像。通过对太阳能电池片的发光特性的判断识别出故障光伏板。但是由于在该方法中电池片辐射出的红外荧光非常微弱，容易造成检测的精确度不高，并且该方法在检测过程中的操作复杂，费时费力，因此不适用于光伏发电系统的故障检测。

发明内容