[发明专利]一种光伏电站系统健康状态分析方法

摘要

本发明公开了一种光伏电站系统健康状态分析方法，通过光伏电站系统性能测试硬件平台采集系统获取测试状态参数和气象数据，并计算得到当前辐照和温度下的参考状态参数，然后分别对测试状态和参考状态数据进行预处理和特征提取，进一步将得到的两个样本参数进行高斯混合模型训练，建立各自的GMM模型，接着通过比较参考状态模型和测试状态模型的偏差程度，获得光伏电站系统当前状态的健康指数；最后通过对健康指数进行分析，对光伏电站系统的状态是否异常做出诊断，并确定系统的健康等级和对异常健康状态进行判定。本发明的实施过程简明易实现，避免了传统评估方法存在的缺陷，能够更加科学合理的对光伏电站系统健康状态进行分析。

主权项

1.一种光伏电站系统健康状态分析方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤A:获取光伏电站系统参考状态数据和测试状态数据，具体包括：A1)通过小型光伏电站系统性能测试硬件平台采集系统获取测试状态参数和气象数据，所述测试状态参数包括光伏阵列的各串电压数据和电流数据，所述气象数据包括共面辐照度和组件背板温度；A2)以所述共面辐照度和组件背板温度为基本参数，利用光伏组件数学参数模型计算得到当前辐照和温度下的参考状态参数，所述参考状态参数包括参考状态的电压数据和电流数据；步骤B：对所述步骤A获得的测试状态参数和参考状态参数分别进行预处理及特征值提取，得到测试特征参数样本和参考特征参数样本，具体包括：B1)选取连续5min的数据，然后去除测试状态参数和参考状态参数中波动较大的异常数据点；B2)对所述步骤B2中因去除波动较大的异常数据点而存在的不完整(有缺失值)的数据，采用拉格朗日插值法对缺失数据进行插补；B3)采用经验模态分解EMD算法对光伏电站系统的测试状态参数和参考状态参数分别进行特征提取，分别得到测试状态特征参数样本和参考状态特征参数样本的平均趋势项Rtest和Rref；步骤C：分别建立光伏电站系统测试状态和参考状态的高斯混合模型(GMM)；步骤D：根据所述步骤C中得到的两个模型确定光伏电站系统的健康指数，具体包括：D1)根据所述步骤C得到的两个GMM模型(参考状态GMM模型和测试状态GMM模型)，提取两个GMM模型的均值作为模型的差异体现；D2)计算参考状态GMM模型均值向量与待测状态GMM模型均值向量间的欧式距离，并将所述欧式距离定义为当前光伏电站系统的健康指数；步骤E：根据所述步骤D中得到的健康指数判断当前光伏电站系统的健康等级；步骤F：根据所述步骤D中得到的健康指数判断当前光伏电站系统是否异常，若异常，则进行光伏电站系统健康状态异常诊断并将诊断结果输出，若不异常，则直接将系统健康等级信息输出。