[发明专利]基于三级诊断的大型光伏阵列故障诊断定位方法

摘要

本发明公开了一种基于三级诊断的大型光伏阵列故障诊断定位方法，其特征是：在光伏阵列为串并联的构成方式下，将光伏阵列的故障分为组件短路、组件开路、阴影和多重故障四种类型，执行第一级故障诊断过程，通过功率增量比法判别光伏并网逆变器所在支路是否发生故障及故障类型；执行第二级故障诊断过程，通过电流电压相似度法判别故障光伏并网逆变器支路下各光伏组件串是否发生故障；执行第三级故障诊断过程，在故障光伏组件串中利用已训练完成的三层BP故障诊断神经网络进行光伏组件串内部故障组件的定位。本发明通过三级诊断对大型光伏阵列的运行状态进行在线实时检测，实现准确快速的识别故障类型及故障定位。

主权项

一种基于三级诊断的大型光伏阵列故障诊断定位方法,其特征是按如下步骤进行： (1)、所述光伏阵列为串并联的构成方式，是指由各光伏组件串联构成光伏组件串，各光伏组件串互相并联构成光伏阵列，所述各光伏组件均布置有旁路二极管，各光伏组件串均安装有阻塞二极管，各光伏阵列经汇流箱与光伏并网逆变器的直流侧相连接，所述光伏阵列、汇流箱和光伏并网逆变器构成光伏电站； (2)、将所述光伏阵列的故障类型分类为：组件短路、组件开路、阴影和多重故障共四种类型，所述多重故障是指组件短路、组件开路和阴影中任意两种或三种故障类型的组合情形，同时将所述四种故障分为硬故障和软故障，硬故障是指故障不随时间变化且需要及时排除的故障；软故障是指故障会随时间变化而自动恢复，其具有暂时性而无需排除，上述四种故障类型中组件短路、组件开路及同时发生组件短路和组件开路的多重故障为硬故障，而阴影及包含阴影的多重故障为软故障； (3)、由光伏组件用户手册得到光伏组件在标准测试条件下的短路电流I_sc、开路电压V_oc、最大输出功率P_m、最大功率点对应的电压V_m、最大功率点对应的电流I_m，光伏组件的额定工作温度N_ot； (4)、执行第一级故障诊断过程 按式(1)计算得到在光照强度G和环境温度T_a下、光伏并网逆变器下连接的所有光伏阵列的交流输出功率P_PVac(G,T_a)： P_PVac(G,T_a)＝P_array·η_connect·η_mppt·η_inverter   (1) 式(1)中： P_array是根据光伏阵列直流输出功率计算模型计算获得的在光照强度G和环境温度T_a下、光伏并网逆变器下连接的所有光伏阵列的直流输出功率总和； η_connect为光伏组件的连接效率； η_mppt为光伏并网逆变器最大功率点跟踪效率； η_inverter为光伏并网逆变器逆变效率； 实时测量在光照强度G和环境温度T_a下光伏并网逆变器交流侧的输出电压V_acinv和输出电流I_acinv，则由式(2)计算获得光伏并网逆变器的实测交流输出功率P_acinv为： P_acinv＝V_acinv·I_acinv；   (2) 由式(3)计算得到光伏并网逆变器的交流输出功率增量ΔP， ΔP＝P_PVac(G,T_a)‑P_acinv   (3)； 由式(4)计算光伏并网逆变器的功率增量比R_P， 式(4)中，R_P的数值范围为[0,1]，由R_P的数值大小判别光伏并网逆变器所在支路是否发生故障及故障类型，当光伏并网逆变器所在支路发生故障时转入步骤(5)，否则返回步骤(4)； (5)、执行第二级故障诊断过程 令故障光伏并网逆变器支路下所连接的汇流箱共有M个，分别为H₁、H₂、…、H_i、…、H_M；连接在汇流箱H_i下的光伏组件串共有N串，分别为S_i1、S_i2、…、S_ij、…、S_iN，其中S_ij为连接在汇流箱H_i下的第j串光伏组件串，令连接在光伏组件串S_ij中的光伏组件共有W个，分别为L_ij1、L_ij2、…、L_ijk、…、L_ijW,其中L_ijk为连接在汇流箱H_i下的光伏组件串S_ij中的第k个光伏组件，由式(5)计算光伏组件串S_ij的电流电压相似度D_ij： 式(5)中，I_measij和V_measij分别为光伏组件串S_ij的测量电流和测量电压，所述I_measij和V_measij是由光伏组件串S_ij所连接的汇流箱H_i直接采集获得；I_seriesij和V_seriesij分别为光伏组件串S_ij的输出电流和输出电压的理论计算值，并有： V_seriesij＝V_m·ln(e+bΔG)·(1‑cΔT)·W ΔG＝G‑G_refΔT＝T_cell‑T_ref式中G_ref和T_ref分别为光伏组件的参考光照强度和参考温度，取G_ref＝1kW/m²，T_ref＝25℃，e为自然对数的底数，取为2.71828，系数a、b和c为常数，取a＝0.0025、b＝0.0005和c＝0.00288；设定相似度阈值δ＝10％，当D_ij＞δ时判断光伏组件串S_ij为故障光伏组件串 并转入步骤(6)，否则返回步骤(4)； (6)、执行第三级故障诊断过程，在故障光伏组件串S_ij内利用已训练完成的三层BP故障诊断神经网络进行光伏组件串S_ij内部故障组件的定位； (7)、循环步骤4‑6，实现对大型光伏阵列的在线实时监测，并进行故障位置的准确快速定位。