[发明专利]一种按地理区域度量光伏组件现场性能退化的方法

权利要求书

1.一种按地理区域度量光伏组件现场性能退化的方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1.收集光伏组件功率退化数据和运行地点同时期的环境因素数据；

S2.建立模型并求解模型中的未知参数；

其中模型的建立过程如下：

由于光伏组件在户外工作的过程中受到多种环境因素影响，令向量X(t)＝[X₁(t),......,X_m(t)]′表示在时刻t所有环境因素的值，m表示环境因素的个数；基于累积损伤模型，环境因素的持续作用所造成的累积退化量估计值可表示为

式(1)中:D表示时刻0至t累积的性能退化量；

f(·)表示每个环境因子作用函数形式；

β则为函数中相应的参数；

X(s)表示时刻s时m个环境因素的值；

假设所研究的光伏组件的数量为n，令向量x_i(t)＝[x_i1(t),...,x_il(t),...,x_im(t)]′表示组件i在时刻t所承受的环境因子的值，其中i＝1，...,n，l＝1，...,m；据此，式(1)可进一步表示为

式(2)中：β_ini表示组件的初始退化量，f_l(·)表示第l个环境因子的函数形式，β_l同样表示相应函数中的参数；考虑到可得的光伏组件性能退化数据和环境因素数据的离散性，将式(2)进一步变换为

以光伏组件输出功率的年退化率作为衡量其性能变化的指标，其环境因素包括：组件的最大温度T_max，高低温冲击△T，紫外线辐射UV，环境相对湿度RH和灰尘，考虑到直接度量灰尘沉积量的困难性，采用环境中PM₁₀的浓度来替代灰尘沉积量，以间接反映灰尘对组件性能退化的影响；其余未考虑的因素以及不便于度量的环境因素由余项R_Δ表示，据此给出的模型如下式

式(4)中：

在给定各参数值边界约束的情况下，采用最小二乘法可拟合出各参数的最优值；

S3.利用偏导数计算各环境因素影响光伏组件功率退化的权重；

S4.通过区域聚类分析确定计算结果适用的地理区域；

S41.环境因素面板数据的构建

将目标地理区域划分为q个最小地理单元，根据每个地理单元各个环境因素在时间0到T内的历史数据，构建面板数据，如下式

A＝{O_kp(t)|k＝1,2,L,q；p＝1,2,Lδ；t＝1,2,L,T} (5)

式(5)中：O_kp(t)表示在时刻t第k个地理单元中第p个环境因素的值；

S42.基于模糊聚类算法的区域聚类

令Ω＝{1,...k,...,q}表示q个地理单元的集合，第k个地理单元的各变量的值可由p维向量X_k＝(x_k1,...x_kj,...x_kp)表示；假设聚类中心的个数为c，令Y＝{1,...i,...,c}表示所有聚类中心的集合，第i个聚类中心同理可由p维向量Y_i＝(y_1i,...y_ji,...y_pi)表示；地理单元k对聚类中心i的隶属度由u_ki表示，u_ki满足的约束条件如下

据此建立q×c维隶属度矩阵U＝[u_ki]；根据FCM算法，进一步给出聚类的目标函数，如下式

式(7)中m表示聚类模糊度，d_ki表示聚类单元k与聚类中心i间的欧式距离，用来表征两者之间的相似程度，计算公式如下

为了更全面的挖掘面板数据中的信息，本发明中采用以下距离公式代替式(8)

式(9)中d_ki(AQED)，d_ki(ISED)，以及d_ki(VCED)分别表示聚类单元k与聚类中心i间的绝对增量距离，增速距离和波动距离，其计算公式如下

其中：

φ,γ分别表示三种距离各自的权重，其数值由熵权法计算确定；改进后的聚类目标函数如下

为了得到最小的目标函数值，FCM算法分别根据以下式子对隶属度矩阵以及聚类中心进行更新

S43.基于FPSO-FCM混合算法求解

针对FCM算法易于收敛于局部最优值的缺点，通过FPSO与FCM的混合算法，即FPSO-FCM,来对问题进行求解；在FPSO算法中，每一个粒子X_l即表示一个隶属度矩阵的可能解，如下所示

每个粒子的位置和速度更新策略如下两式所示

式中Θ，分别表示向量之间的加法，减法和乘法运算；此外，为了使更新后的粒子满足的约束条件，对粒子中元素进行标准化，如下所示

S44.基于适应度值的最佳聚类结果确定

给定聚类数目c的值，运行FPSO-FCM算法，最终可以得到在聚类数目为c的情况下最优的目标函数值J′以及对应的最优解X_l′；通过比较不同c值下的最小目标函数值，可以确定最佳的聚类数目，从而得到最佳的地理区域划分结果。

2.根据权利要求1所述的一种按地理区域度量光伏组件现场性能退化的方法，其特征在于：步骤S3所述利用偏导数计算各环境因素影响光伏组件功率退化的权重，偏导数计算过程如下：

对所得式(4)这一多元函数，采用对各变量求偏导数的方式，来确定每个环境因素对光伏组件年输出功率退化率的影响程度，各个变量的偏导数可分别表示为以及通过分析偏导数之间的比值，确定各环境因素的影响程度大小。