光伏组件的故障类型判定方法及装置与流程
本发明属于光伏发电技术领域，尤其涉及一种光伏组件的故障类型判定方法及装置。
背景技术：
光伏发电以其清洁高效的优势推动了新能源发电领域的迅速发展，装机容量不断提高、不同地域的运行环境和不同的并网结构等因素均给电站和光伏组件的评估、维护与故障检测带来了挑战。
从天气条件、安装环境以及组件与逆变器之间的配置等外部因素考虑，影响光伏组件和逆变器的发电功率的主要影响因素包括：硬性阴影、软性阴影和限制功率。其中，硬性阴影主要是指光伏组件长时间遭受阴影遮挡；软性阴影是指光伏组件出现短时性遮挡；限制功率表现为逆变器输出功率受到自身容量或者限电政策的限制，而使其保持在额定最大输出功率或者某一限定功率。
目前，没有一种有效的判定方法准确判定出光伏组件是否存在硬性阴影、软性阴影和限制功率。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种光伏组件的故障类型判定方法及装置，能够有效区分光伏组件是否存在硬性阴影、软性阴影和限制功率状态。其具体技术方案如下：
第一方面，本申请提供了一种光伏组件的故障类型判定方法，包括：
判断待测光伏组件在同一时刻对应的最大功率与有效辐照之间的线性相关度是否符合预设条件；
若所述线性相关度不符合所述预设条件，则确定该待测光伏组件在该时刻所对应的功率变化率；
若所述功率变化率大于预设功率阈值，则确定该待测光伏组件在该时刻存在硬性阴影；若该功率变化率小于或等于所述预设功率阈值，则确定该待测光伏组件在该时刻处于限制功率状态；
若所述线性度符合所述预设条件，则确定该待测光伏组件在该时刻对应的有效辐照变化率；
若所述有效辐照变化率大于预设辐照阈值，则确定该待测光伏组件存在软性阴影；若该有效辐照变化率小于或等于该预设辐照阈值，则确定该待测光伏组件在该时刻正常工作。
可选地，所述判断待测光伏组件在同一时刻对应的最大功率与有效辐照之间的线性相关度是否符合预设条件，包括：
计算该判定日内各个时刻的有效辐照所对应的拟合功率；
计算该待测光伏组件在同一时刻对应的拟合功率与实际的最大功率之间的功率相对误差；
若该时刻的所述功率相对误差绝对值小于或等于预设误差阈值，则确定该待测光伏组件在该时刻的最大功率与有效辐照之间的线性相关度符合预设条件；
若所述功率相对误差绝对值大于所述预设误差阈值，则确定该待测光伏组件在该时刻的最大功率与有效辐照之间的线性相关度不符合所述预设条件。
可选地，所述确定该待测光伏组件在该时刻所对应的功率变化率，包括：
计算所述待测光伏组件在该时刻的最大功率与该时刻的上一时刻对应的最大功率之间的差值绝对值，得到所述功率变化率。
可选地，所述确定该待测光伏组件在该时刻对应的有效辐照变化率，包括：
计算所述待测光伏组件该时刻的有效辐照与该时刻的上一时刻对应的有效辐照之间的差值，得到该时刻对应的辐照一阶差分，以及，计算所述待测光伏组件在该时刻的上一时刻对应的辐照一阶差分；
计算该时刻对应的辐照一阶差分与该时刻的上一时刻对应的辐照一阶差分之间的差值绝对值，得到该待测光伏组件在该时刻对应的辐照变化率。
可选地，所述方法还包括：
计算得到各个第一类样本数据对应的拟合功率；
计算各个第一类样本数据中同一时刻对应的实测功率与拟合功率之间的功率样本相对误差；
计算各个第一类样本数据的功率样本相对误差的平均值和标准差；
依据拉依达准则，确定所述预设误差阈值为所述标准差的三倍。
可选地，所述方法还包括：
利用第二类样本数据中同一光伏组件在指定时刻的有效辐照与该指定时刻的上一时刻对应的有效辐照之间的差值，得到该指定时刻对应的辐照一阶差分，以及，计算该光伏组件在该指定时刻的上一时刻对应的辐照一阶差分；
计算同一光伏组件在该指定时刻对应的辐照一阶差分与该指定时刻的上一时刻对应的辐照一阶差分之间的差值，得到该光伏组件在该指定时刻对应的辐照变化率；
计算各个所述第二类样本数据对应的辐照变化率，并计算各个辐照变化率的平均值和标准差；
依据拉依达准则，确定所述预设辐照阈值为所述辐照变化率对应标准差的三倍；
其中，所述第二类样本数据是判定日前预设时间段内获得的处于正常状态的光伏组件的数据。
可选地，所述方法还包括：
计算第三类样本数据中同一光伏组件在指定时刻的功率变化率；
计算各个第三类样本数据对应的功率变化率的平均值和标准差；
依据拉依达准则，确定所述预设功率阈值为所述功率变化率对应标准差的三倍。
可选地，所述方法还包括：
判定出所述待测光伏组件的故障类型之后，记录该故障类型对应的故障时间段；
向监控平台上传该待测光伏组件存在的故障类型及出现故障的时间段。
第二方面，本申请还提供了一种光伏组件的故障类型判定装置，包括：
线性相关度判断模块，用于判断待测光伏组件在同一时刻对应的最大功率与有效辐照之间的线性相关度是否符合预设条件；
功率变化率判断模块，用于当所述线性相关度不符合所述预设条件时，确定该待测光伏组件在该时刻所对应的功率变化率；当该功率变化率大于预设功率阈值时，确定该待测光伏组件在该时刻存在硬性阴影；当该功率变化率小于或等于所述预设功率阈值时，确定该待测光伏组件在该时刻处于限制功率状态；
辐照变化率判断模块，用于当所述线性度符合所述预设条件时，确定该待测光伏组件在该时刻对应的有效辐照变化率；当该有效辐照变化率大于预设辐照阈值时，确定该待测光伏组件存在软性阴影；当该有效辐照变化率小于或等于该预设辐照阈值时，确定该待测光伏组件在该时刻正常工作。
可选地，所述线性相关度判断模块，具体用于：
计算该判定日内各个时刻的有效辐照所对应的拟合功率；
计算该待测光伏组件在同一时刻对应的拟合功率与实际的最大功率之间的功率相对误差；
若该时刻的所述功率相对误差绝对值小于或等于预设误差阈值，则确定该待测光伏组件在该时刻的最大功率与有效辐照之间的线性相关度符合预设条件；
若所述功率相对误差绝对值大于所述预设误差阈值，则确定该待测光伏组件在该时刻的最大功率与有效辐照之间的线性相关度不符合所述预设条件。
本申请提供的光伏组件的故障类型判定方法，获取待测光伏组件在同一时刻最大功率与有效辐照之间的线性相关度；若线性相关度好，表明光伏组件处于正常状态或存在软性阴影，进一步依据有效辐照变化率区分正常状态和软性阴影，若有效辐照变化率大于预设辐照阈值则存在软性阴影；若有效辐照变化率小于或等于预设辐照阈值则处于正常状态。如果线性相关度差，表明光伏组件存在硬性阴影或处于限制功率状态，进一步依据功率变化率区分硬性阴影和限制功率状态；若功率变化率大于预设功率值则存在硬性阴影，若功率变化率小于或等于预设功率值则处于限制功率状态。该方法只需采集并网情况下光伏组件的最大功率、组件温度和参考组件的短路电流，不需要引入其他监测设备或扫描设备，不需要改变组串的正常工作方式，能够在正常并网最大功率跟踪状态下完成故障类型判定。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种光伏组件的故障类型判定方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的一种存在硬性阴影及限功率状态的功率与辐照之间的关系曲线示意图；
图3本申请实施例提供的一种存在硬性阴影及限功率状态的功率变化曲线及辐照变化曲线示意图；
图4是本申请实施例提供的一种存在软性阴影的功率与辐照之间的关系曲线图；
图5是本申请实施例提供的一种存在软性阴影的功率变化曲线及辐照变化曲线示意图；
图6是本申请实施例提供的一种最大功率与有效辐照之间符合线性关系的示意图；
图7是本申请实施例提供的一种判定最大功率与有效辐照之间的线性相关度过程的示意图；
图8是本申请实施例提供的阈值判定依据示意图；
图9是本申请实施例提供的一种光伏组件的故障类型判定装置框图。
具体实施方式
硬性阴影主要是指由于组件前后间距布置不合理、山体遮蔽以及异物或生长型植物等引起的光伏组件长时间遭受阴影遮挡；硬性阴影一般具有季节性、时间规律性、遮挡区域固定性等特点。硬性阴影会造成组件失配降低发电效率，长期硬性阴影遮挡会带来热斑和隐裂隐患，因此识别硬性阴影具有重要意义。
软性阴影主要是受天气移动云层、流动人员影响，光伏组件出现短时性遮挡，软性阴影一般表现为分布无规律性、间歇性。软性阴影的鉴别是为了与硬性阴影作区分，同时，对软性阴影的鉴别能有效评估电站的长期光照质量，为光伏功率预测提供数据参考，进而提升光伏功率预测精度。
限制功率表现为逆变器输出功率受到自身容量或者限电政策的限制，而使其保持在额定最大输出功率或者某一限定功率，限功率的判断有助于评估电站装机容量配置是否合理，有助于优化电站最佳容配比的设计。
因此，能够有效辨别上述三种故障类型，对电站运维和电网调度有重要意义；但是，目前辨别限制功率状态的方式，主要依赖于维护人员的经验观察；而对于硬、软性阴影的辨别方式，主要包括：一种方式是利用近年来历史平均发电量作为衡量标准，将实际发电量低于衡量标准且持续时间达到设定阈值的日期视为存在阴影。另一种方式是通过光伏组件i-v扫描的方式，采集i-v与p-v数据曲线，依据曲线的变化趋势或等效参数的变化特征，结合智能算法来辨别光伏组件是否存在阴影情况并区分阴影类型。但是，此种方式适用于智能组件或需要外界扫描设备获取数据，扫描本身需要在非最大功率跟踪方式下进行，这样就会损失输出功率，而且，智能算法存在数据计算量大、计算时间长实时性能低等风险。
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种光伏组件的故障类型判定方法，在待测光伏组件所处环境中设置无阴影遮挡的平面光伏组件作为参考组件；依据采集的参考组件的短路电流推导出光伏组件实际吸收的有效辐照；然后，获取最大功率与有效辐照之间的线性相关度；若线性相关度好，表明光伏组件处于正常状态或存在软性阴影，进一步依据有效辐照变化率区分正常状态和软性阴影，若有效辐照变化率大于预设辐照阈值则存在软性阴影；若有效辐照变化率小于或等于预设辐照阈值则处于正常状态。如果线性相关度差，表明光伏组件存在硬性阴影或处于限制功率状态，进一步依据功率变化率区分硬性阴影和限制功率状态；若功率变化率大于预设功率值则存在硬性阴影，若功率变化率小于或等于预设功率值则处于限制功率状态。
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参见图1，示出了本申请实施例一种光伏组件的故障类型判定方法的流程图，该方法应用于光伏发电系统中，主要用于辨别光伏组件存在的故障类型，主要包括硬性阴影、软性阴影和限制功率。
如图1所示，该方法可以包括以下步骤：
s110，在判定日的不同时刻，采集参考组件的短路电流，以及待测光伏组件对应的最大功率及组件温度。
在待测光伏组件所处环境单独设置一个无阴影遮挡的平面光伏组件作为参考组件，并在判定日的不同时刻采集该参考组件的短路电流isc。
同时，在判定日的不同时刻采集待测光伏组件的最大功率pm、组件温度tc。
优选地，将该判定日采集的数据记录在数据库中，以便后续从数据库中筛选合适的样本数据。
s120，利用同一时刻对应的短路电流及组件温度，计算得到待测光伏组件在该时刻对应的有效辐照。
辐照的获取方式一般分为直接方式和间接方式，直接方式采用辐照采集设备获取；间接方式是指通过易获取且精确的电参数推导计算出辐照。由于受到太阳时角、天气情况、辐照仪类型的影响，采用直接方式获取的辐照量难以准确代表光伏组件实际吸收的辐照；因此，本申请采用间接方式获取有效辐照。
经实验验证，光伏组件的短路电流与辐照及组件温度具有直接对应关系，因此，利用同一时刻对应的参考组件的短路电流及待测光伏组件的组件温度，能够计算得到该待测光伏组件在该时刻对应的有效辐照。
计算有效辐照的表达式如公式1所示：
公式1中，ge是光伏组件的平面有效辐照；g0是标准测试条件(standardtestcondition，stc)下的辐照，g0是固定值g0＝1000w/m2；其中，标准测试环境是指温度为25℃，大气质量(airmass，am)为1.5的光伏标准测试环境。
tc是测得的组件温度；tc.0是stc下的测试温度，tc.0＝25℃；isc.0是stc下组件短路电流，
考虑到实际电站光伏组件的方位角和倾斜角因为环境或布置而不同，需要结合实际环境情况，按照平面辐照与斜面辐照间的数学关系，将平面有效辐照ge折算成斜面有效辐照get。
光伏组件的最大功率受辐照和组件温度这两个参数影响，为了将组件温度对最大功率的影响归一到辐照中，这样，可以采用一个综合参数来表征辐照和组件温度这两个因子带来的影响，将最大功率的影响因子由二元问题归一到一元问题；利用公式2能够将组件温度对最大功率的影响归一到辐照中，公式2如下：
公式2中，gcorr为修正后的辐照；
本实施例获取辐照的方式考虑了组件衰减、太阳角度变化、温度引起的误差等因素，因此，准确性比直接方式更高。
在本申请的其它应用场景中，如果对辐照的精确度要求不高，可以直接利用转换得到的斜面有效辐照作为最终的有效辐照，或者，采用其它获取有效辐照的方式得到光伏组件的有效辐照，本申请对此并不限定。
s130，利用待测光伏组件在同一时刻的最大功率及有效辐照，判断该待测光伏组件在该时刻对应的最大功率与有效辐照之间的线性相关度是否符合预设条件；若不符合，则执行s140；若符合，则执行s170；
经实验验证光伏组件的最大功率pm与修正后的辐照gcorr具备线性相关性。而且，利用样本数据能够获得pm与gcorr之间的线性拟合关系。
若pm与gcorr线性相关度符合预设条件(该预设条件可以是表示线性相关度好坏的任意一种条件，pm与gcorr符合预设条件表明线性相关度好)，则表明该待测光伏组件可能处于正常状态，或者，可能存在软性阴影；若pm与gcorr线性相关度差，则表明该待测光伏组件可能存在硬性阴影或处于限制功率状态。
在本申请的一个实施例中，该预设条件可以是判断待测光伏组件在某一时刻的实际最大功率pm与利用性拟合公式计算得到该时刻对应的拟合功率pm.cal，然后，计算同一时刻对应的pm与pm.cal的相对误差，若该相对误差绝对值小于或等于预设误差阈值，表明pm与gcorr线性相关度好；若该相对误差绝对值大于预设误差阈值，表明pm与gcorr线性相关度差。
s140，判断该待测光伏组件在该时刻所对应的功率变化率与预设功率阈值之间的大小关系；若大于预设功率阈值，则执行s150；若小于或等于预设功率阈值，则执行s160；
如果待测光伏组件在某一时刻的pm与gcorr线性相关度不符合预设条件，需要继续根据功率变化率区分硬性阴影和限制功率状态。
在本申请的一个实施例中，功率变化率是待测光伏组件的功率一阶差分的绝对值|δp|，其中，功率一阶差分δp由公式3计算得到：
δp＝pm(k)-pm(k-1)(公式3)
公式3中，pm(k)表示光伏组件在k时刻对应的最大功率，pm(k-1)表示k-1时刻对应的最大功率，k的取值可以是正整数。
预设功率阈值δp可以根据正常状态或存在软性阴影的样本数据计算得到，优选地，该样本数据是动态变化的，始终以判定日前预设时间段内的样本数据计算得到，即预设功率阈值并不是固定不变的数值而是能够进行自适应调整。
当出现硬性阴影时，pm与gcorr之间的线性关系改变，而且，pm相对无阴影情况减小；当处于限制功率状态时，pm与gcorr之间的线性关系改变，pm基本不变化。
s150，该待测光伏组件在该时刻存在硬性阴影。
如果待测光伏组件在某一时刻对应的功率变化率大于预设功率阈值，即|δp|＞δp，表明最大功率有明显变化，光伏组件受到硬性阴影影响。
如图2所示的功率与辐照的关系图中区域a中的pm与gcorr之间不符合线性关系；如图3所示的功率及辐照变化示意图中，曲线i表示pm的变化曲线，曲线ii表示gcorr的变化曲线；图3中区域a中pm与gcorr明显不符合线性关系，而且，pm减小，因此，区域a对应的时间段存在硬性阴影。
s160，确定该待测光伏组件在该时刻处于限制功率状态。
如果待测光伏组件在某一时刻对应的功率变化率小于或等于预设功率阈值，即|δp|≤δp，表明最大功率变化幅度很小，光伏组件处于限制功率状态。
如图2所示，区域b中pm与gcorr之间的线性关系改变，但是，图3中区域b中pm几乎不变，因此，区域b对应的时间段处于限制功率状态。
s170，判断该待测光伏组件在该时刻对应的有效辐照变化率与预设辐照阈值之间的大小关系；如果大于预设辐照阈值则执行s180；如果小于或等于预设辐照阈值则执行s190。
如果待测光伏组件在某一时刻的pm与gcorr线性相关度符合预设条件，需要继续根据该时刻对应的有效辐照变化率区分软性阴影和正常状态。
在本申请的一个实施例中，有效辐照变化率是有效辐照的二阶差分的绝对值|δg|，其中，有效辐照二阶差分δg可以利用如下公式4计算得到：
δg＝(gcorr(k)-gcorr(k-1))-(gcorr(k-1)-gcorr(k-2))(公式4)
公式4中，gcorr(k)表示光伏组件在k时刻对应的有效辐照，gcorr(k-1)表示光伏组件在k-1时刻对应的有效辐照，gcorr(k-2)表示光伏组件在k-2时刻对应的有效辐照，k的取值可以是正整数。
该预设辐照阈值δg可以根据正常状态的样本数据计算得到，优选地，此处的样本数据是动态变化的，始终以判定日前预设时间段内的样本数据计算得到，即预设功率阈值并不是固定不变的数值而是能够进行自适应调整。
s180，确定该待测光伏组件存在软性阴影。
当光伏组件存在软性阴影时，pm与gcorr之间的线性关系良好，但是，有效辐照及最大功率波动剧烈。
如果该待测光伏组件在某一时刻的有效辐照大于该预设辐照阈值，即|δg|＞δg，表明辐照波动剧烈，该待测光伏组件受到软性阴影的影响。
如图4所示，区域c中pm与gcorr之间的线性关系良好；如图5所示，曲线iii表示pm的变化曲线，曲线iv表示gcorr的变化曲线，图5中区域c中pm和gcorr的变化都比较剧烈，因此，区域c对应的时间段存在软性阴影。
s190，确定该待测光伏组件在该时刻正常工作。
如果该待测光伏组件在某一时刻的有效辐照小于或等于该预设辐照阈值，即|δg|≤δg，表明辐照变化平缓，即该待测光伏组件未受到明显异常干扰。
优选地，利用上述过程判定出待测光伏组件存在的故障类型后，记录各个故障类型对应的故障时间段；可以通过通讯模块向监控平台上传该待测光伏组件存在的故障类型及出现故障的时间段。监控平台可以向用户发送告警提示信息，以使用户及时了解光伏组件的故障类型及出现故障的时间段。
本实施例提供的光伏组件的故障类型判定方法，通过采集待测光伏组件的最大功率及组件温度，采集参考组件的短路电流，依据短路电流推导出待测光伏组件的有效辐照；根据有效辐照与最大功率间的线性相关度、最大功率变化率及辐照变化率可以辨别出软性阴影、硬性阴影和限制功率。该方法只需采集并网情况下光伏组件的最大功率、组件温度和参考组件的短路电流，不需要引入其他监测设备或扫描设备，不需要改变组串的正常工作方式，能够在正常并网最大功率跟踪状态下完成故障类型判定。
下面将详细介绍判断最大功率与有效辐照之间的线性相关度是否符合预设条件的过程：
收集判定日期前预设时间段内无故障且为清洁状态的至少一个光伏组件的pm、tc，以及参考组件的isc作为样本数据进行训练；其中预设时间段可以根据实际需求设定，例如，30日。
根据公式1计算得到该光伏组件的平面有效辐照ge，然后将ge折算成斜面有效辐照get；并利用公式2将组件温度对最大功率的影响归一到辐照因子中，得到最终的有效辐照gcorr。
经试验验证，最大功率pm与有效辐照gcorr具备线性相关性，如图6所示，图6中横轴为gcorr，纵轴为pm。
利用拟合算法，依据足量的样本数据可以得到pm与gcorr之间的线性表达式如下：
pm＝f(gcorr)＝kx+b(公式5)
在根据样本数据获得最大功率与有效辐照之间的线性表达式(即，第一线性拟合公式)之后，如图7所示，判断最大功率与有效辐照之间的线性相关度是否符合预设条件的过程可以包括以下步骤：
s210，计算判定日内各个时刻的有效辐照所对应的拟合功率。
该步骤可以将待测光伏组件在判定日内各个时刻的有效辐照gcorr代入公式5中计算得到该待测光伏组件在各个时刻对应的拟合功率pm.cal。
s220，计算该待测光伏组件在同一时刻对应的拟合功率与实际的最大功率之间的功率相对误差。
该步骤是计算待测光伏组件在同一时刻对应的pm.cal与实际采集的最大功率pm之间的相对误差的绝对值|perror|，其中，该相对误差perror可以利用公式6计算得到：
s230，若该时刻的所述功率相对误差的绝对值大于预设误差阈值，则确定该待测光伏组件在该时刻的最大功率与有效辐照之间的线性相关度不符合预设条件。
预设误差阈值δ根据线性相关度较好的样本数据，并依据拉依达准则计算得到。优选地，该样本数据是动态变化的，始终以判定日前预设时间段内的线性相关度较好的样本数据计算得到，即预设误差阈值并不是固定不变的数值而是能够进行自适应调整。
如果计算得到的功率相对误差绝对值大于预设误差阈值，即|perror|＞δ，表明pm与gcorr的线性相关性低，不符合预设条件，此时该待测光伏组件可能存在硬性阴影或处于限制功率状态。
硬性阴影和限制功率状态需要进一步依据待测光伏组件的最大功率变化特征来区分。
s240，若功率相对误差的绝对值小于或等于预设误差阈值，则确定该待测光伏组件在该时刻的最大功率与有效辐照之间的线性相关度符合预设条件。
如果功率相对误差绝对值小于或等于预设误差阈值，即|perror|≤δ，表明pm与gcorr的线性相关性高，符合预设条件，此时该待测光伏组件可能存在软性阴影或处于正常状态。
软性阴影和正常状态需要进一步依据待测光伏组件的有效辐照变化特征来区分。
本实施例利用依据样本数据训练得到的线性拟合公式计算出拟合功率，并计算拟合功率与实际功率之间的相对误差。根据相对误差判断最大功率与有效辐照的线性相关度是否符合预设条件，此过程简单且准确。
下面将详细介绍上述实施例涉及的预设误差阈值δ、预设功率阈值δp和预设辐照阈值δg的确定过程；
δ、δp、δg的计算方法类似，均使用判定日前预设时间段内的样本数据，计算出样本数据之间的标准差，并依据拉依达准确(3σ准则)计算得到。
1)δ的计算过程
首先，计算δ所使用的样本数据是pm与gcorr线性相关性较好的数据，即，第一类样本数据；例如，判定日前30天内收集的无故障且为清洁状态的至少一个光伏组件的pm和gcorr。其中，pm与gcorr线性相关性较好是指正常状态的数据及存在软性阴影的数据；
利用第一类样本数据中各个时刻对应的pm和gcorr拟合得线性拟合公式pm.cal＝f(gcorr)，并利用该线性拟合公式计算各个gcorr对应的拟合功率pm.cal；利用公式4计算第一类样本数据中各个功率相对误差perror，然后计算各个perror的平均值μ和标准差σ，公式如下：
公式7和8中，xi是计算样本点，本式中xi＝perror。
δ的确定方式依据拉依达准则(3σ准则)，3σ准则指出检测数据合理分布范围为[μ-3σ,μ+3σ]，超出该区间数据不属于随机误差而应视为异常值。因此，δ设定样本异常值边界应为μ±3σ；但是，考虑本方案中样本xi服从正态分布μ→0，且数据分布仅具备单边界，如图8所示，线性相关性差的数据均小于拟合功率值，即pm<pm.cal，因此，设定δ＝3σ。
同理，δp和δg的计算和上述方式相同，下面简单说明：
2)δg的计算过程
计算δg需要使用正常状态的样本数据，即，第二类样本数据；利用第二类样本数据中的各个gcorr，并依据公式4计算得到各个gcorr对应的辐照二阶差分δg，然后，依据公式7和公式8计算各个δg的平均值μ和标准差σ；依据3σ准则，δg＝3σ。
2)δp的计算过程
计算δp要使用限制功率状态的样本数据，即，第三类样本数据；利用第三类样本数据中各个pm计算得到相应的δp，然后，依据公式7和公式8计算得到各个δp的平均值μ和标准差σ；依据3σ准则，δp＝3σ。
在本申请的一个实施例中，δ、δp、δg能够自适应调整，自适应调整的原因如下：
第一类样本数据、第二类样本数据和第三类样本数据均是动态更新的数据，例如，均以判定日前预设时间段内的数据为样本数据，判定日随根据实际使用变化，预设时间段是一固定值，例如30天或者更短的时间；例如，判定日是5月1日，以5月1日前30日(即4月1日～4月30)获得的数据作为样本数据；若判定日是5月2日，则以5月2日前30日(即4月2日～5月1日)获得的数据作为样本数据；可见，随着时间推移，样本数据库中的数据不断加入每日的新数据，并舍弃日期最靠前的数据，保证判定日的δ、δp、δg由该判定日前30日采集的数据计算得到，从而达到δ、δp、δg的自适应调整。
相应于上述的光伏组件的故障类型判定方法实施例，本申请还提供了光伏组件的故障类型判定装置实施例。
请参见图9，示出了本申请实施例一种光伏组件的故障类型判定装置框图，该装置应用于光伏发电系统中。如图9所示，该装置可以包括：采集模块110、有效辐照获取模块120、线性相关度判断模块130、功率变化率判断模块140和辐照变化率判断模块150。
采集模块110，用于在判定日的不同时刻，采集参考组件的短路电流，以及采集待测光伏组件对应的最大功率及组件温度。
参考组件为设置在待测光伏组件所处环境且无阴影遮挡的平面光伏组件。
有效辐照获取模块120，用于利用同一时刻对应的短路电流及组件温度，计算得到待测光伏组件在该时刻对应的有效辐照。
在本申请的一个实施例中，待测光伏组件的有效辐照可以先采用公式1计算得到平面有效辐照，然后，再将平面有效辐照转换为斜面有效辐照；再利用公式2将组件温度对最大功率的影响归一到辐照中，得到最终的有效辐照。
线性相关度判断模块130，用于利用待测光伏组件在同一时刻的最大功率及有效辐照，判断该待测光伏组件在该时刻对应的最大功率与有效辐照之间的线性相关度是否符合预设条件；
在本申请的一个实施例中，可以利用预先训练得到的pm与gcorr之间的线性拟合公式(例如，公式5)计算待测光伏组件在判定日的各个gcorr对应的拟合功率pm.cal，然后，利用公式6计算同一时刻对应的pm与pm.cal的相对误差perror，该相对误差的绝对值|perror|表征pm与gcorr之间的线性相关度。
如果|perror|＞δ，表明pm与gcorr的线性相关性低，不符合预设条件，此时该待测光伏组件可能存在硬性阴影或处于限制功率状态；如果|perror|≤δ，表明pm与gcorr的线性相关性高，符合预设条件，此时该待测光伏组件可能存在软性阴影或处于正常状态。
功率变化率判断模块140，用于当线性相关度不符合预设条件时，判断该待测光伏组件在该时刻所对应的功率变化率与预设功率阈值之间的大小关系；当功率变化率大于预设功率阈值时，确定存在硬性阴影；当功率变化率小于或等于预设功率阈值时，确定处于限制功率状态。
如果待测光伏组件在某一时刻的pm与gcorr线性相关度不符合预设条件，需要继续根据功率变化率区分硬性阴影和限制功率状态。
在本申请的一个实施例中，功率变化率可以利用功率一阶差分的绝对值|δp|来表征，其中，功率一阶差分δp可以利用公式3计算得到。
如果|δp|＞δp，表明最大功率有明显变化，光伏组件受到硬性阴影影响；如果|δp|≤δp，表明最大功率变化幅度很小，光伏组件处于限制功率状态。
辐照变化率判断模块150，用于当最大功率与有效辐照之间的线性度符合预设条件时，判断该待测光伏组件在该时刻对应的有效辐照变化率与预设辐照阈值之间的大小关系；当有效辐照变化率大于预设辐照阈值时，确定存在软性阴影；当有效辐照变化率小于或等于该预设辐照阈值时，确定该时刻正常工作。
如果待测光伏组件在某一时刻的pm与gcorr线性相关度符合预设条件，需要继续根据该时刻对应的有效辐照变化率区分软性阴影和正常状态。
在本申请的一个实施例中，有效辐照变化率可以是有效辐照的二阶差分的绝对值|δg|，其中，有效辐照二阶差分δg可以利用公式4计算得到。
如果|δg|＞δg，表明辐照波动剧烈，该待测光伏组件受到软性阴影的影响；如果|δg|≤δg，表明辐照变化平缓，即该待测光伏组件未受到明显异常干扰，处于正常状态。
在本申请的优选实施例中，δ、δp、δg的计算方法可以参见上述方法实施例中的相应内容，此处不再赘述。
本实施例提供的光伏组件的故障类型判定装置，通过采集待测光伏组件的最大功率及组件温度，采集参考组件的短路电流，依据短路电流推导出待测光伏组件的有效辐照；根据有效辐照与最大功率间的线性相关度、最大功率变化率及辐照变化率可以辨别出软性阴影、硬性阴影和限制功率。该方法只需采集并网情况下光伏组件的最大功率、组件温度和参考组件的短路电流，不需要引入其他监测设备或扫描设备，不需要改变光伏组串的正常工作方式，能够在正常并网最大功率跟踪状态下完成故障类型判定。
对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
需要说明的是，本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。对于装置类实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
本申请各实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
本申请各实施例中的装置及终端中的模块和子模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的终端，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端实施例仅仅是示意性的，例如，模块或子模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个子模块或模块可以结合或者可以集成到另一个模块，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
作为分离部件说明的模块或子模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块或子模块的部件可以是或者也可以不是物理模块或子模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块或子模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块或子模块来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能模块或子模块可以集成在一个处理模块中，也可以是各个模块或子模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块或子模块集成在一个模块中。上述集成的模块或子模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块或子模块的形式实现。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
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