一种光伏电站的故障预测方法、装置及系统与流程

本发明涉及故障检测领域，特别是涉及一种光伏电站的故障预测方法、装置及系统。

背景技术：

1、光伏电站指的是利用太阳能发电的系统，因为光伏电站发生故障时会带来严重的经济损失，所以需要及时检测各个设备的运行情况来预测光伏电站是否可能会发生故障，但随着光伏电站的发展和普及，光伏电站的规模逐渐过大，光伏电站中需要进行故障检测的设备也越来越多，导致光伏电站的故障预测效率变慢。

2、在一种现有技术中，通常是人工对光伏电站中的各个逆变器等设备进行检测，通过人工在设备上进行检测来确定这些设备是否正常，并根据测试结果来预测整个光伏电站是否可能会发生故障；这种通过人工检测的方法容易出现设备漏检和错误检测等情况，由于光伏电站中存在大量的待测试设备，人工测试不仅效率低，而且预测的准确率低。

3、在另一种现有技术中，通常是将光伏电站中的各种数据通过网络发送到在线平台中进行故障的检测和预测，这种方法容易受到网络传输速度以及传输质量的影响，当网络较差时，难以及时地预测光伏电站的故障。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种光伏电站的故障预测方法、装置及系统，不需要人工在设备上进行检测，提高了检测效率和预测准确率，还避免了错检漏检的情况；另外，不需要将测点数据发送到在线平台中进行检测，避免了因为网络差而导致的问题，提高了故障预测的及时性。

2、为解决上述技术问题，本发明提供了一种光伏电站的故障预测方法，包括：

3、获取预先设置在光伏电站中的n个设备的多个测点处采集到的测点数据，并获取所述光伏电站当地的天气数据；n为不小于2的整数；

4、对于任一个所述设备，根据所述设备内的所有的所述测点数据和所述天气数据确定所述设备的工作状态；

5、根据所述设备的工作状态对所述设备进行打分；其中，所述设备的分数与所述设备的工作状态的故障程度成负相关；

6、根据n个所述设备的分数确定所述光伏电站的故障预测结果。

7、在一些实施例中，获取预先设置在光伏电站中的n个设备的多个测点处采集到的测点数据，包括：

8、获取所述设备中的各个组串的电流数据和电压数据。

9、在一些实施例中，对于任一个所述设备，根据所述设备内的所有的所述测点数据和所述天气数据确定所述设备的工作状态，包括：

10、确定所述电流数据分别在连续m个时间段内的电流最大值；m为不小于2的整数；

11、确定m个所述电流最大值之间的离散率；

12、根据所述设备的预设光辐射量、受到的当前光辐射量、实际发电量和额定功率确定所述设备的发电能力；

13、确定所述设备中的各个组串中的故障组串数量占组串总数量的掉串比例；

14、根据所述设备的离散率、发电能力和掉串比例确定所述设备的工作状态。

15、在一些实施例中，确定所述设备中的各个组串中的故障组串数量占组串总数量的掉串比例，包括：

16、对于任一个所述组串，判断获取到的所述组串的电流数据或电压数据是否为空值；

17、若任一是，则判定所述组串为掉串组串；

18、将所述掉串组串的总数量与所述设备中的组串总数量之间的比值作为所述掉串比例。

19、在一些实施例中，根据所述设备的工作状态对所述设备进行打分，包括：

20、基于所述离散率、所述发电能力和所述掉串比例确定所述设备的信息熵；

21、根据所述信息熵确定所述设备的离差系数；

22、根据所述离差系数确定所述设备的计算权重；

23、将所述计算权重分别乘以所述离散率、所述发电能力和所述掉串比例，并将乘积相加得到的数值作为所述设备的打分的分数。

24、在一些实施例中，在确定m个所述电流最大值之间的离散率之后，还包括：

25、判断所述离散率是否大于第一预设离散率；

26、若大于所述第一预设离散率，则确定所述设备的离散程度为高；

27、若不大于所述第一预设离散率，则判断所述离散率是否大于第二预设离散率；

28、若大于所述第二预设离散率，则确定所述设备的离散程度为中；

29、若不大于所述第二预设离散率，则确定所述设备的离散程度为低；

30、根据所述设备的离散率、所述发电能力和所述掉串比例确定所述设备的工作状态，包括：

31、根据所述设备的离散程度、发电能力和掉串比例确定所述设备的工作状态；

32、其中，所述第一预设离散率大于所述第二预设离散率。

33、在一些实施例中，在获取预先设置在光伏电站中的n个设备的多个测点处采集到的测点数据之后，还包括：

34、根据获取到的所述测点数据的类型，将同一类型的所述测点数据分类到同一数据集中；

35、对各个所述数据集均进行数据清洗；

36、对于任一个所述数据集，将不在所述数据集的第一预设数值范围内的测点数据对应的设备标记为待测设备；

37、对各个所述待测设备中的所有测点数据进行数据清洗，以便得到没有干扰的所述测点数据。

38、在一些实施例中，在根据所述设备的工作状态对所述设备进行打分之后，还包括：

39、对于任一个所述设备，判断所述设备的分数是否大于预设分数；

40、若大于所述预设分数，则判定所述设备为合格设备；

41、若不大于所述预设分数，则判定所述设备为不合格设备；

42、对于任一个所述合格设备，将存在所述测点数据为异常数据的所述合格设备作为所述不合格设备；

43、根据n个所述设备的分数确定所述光伏电站的故障预测结果，包括：

44、根据n个所述设备的分数以及n个设备的合格判定结果共同确定所述光伏电站的故障预测结果。

45、本技术还提供一种光伏电站的故障预测装置，包括：

46、存储器，用于存储计算机程序；

47、处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述的光伏电站的故障预测方法的步骤。

48、本技术还提供一种光伏电站的故障预测系统，包括：

49、数据获取单元，用于获取预先设置在光伏电站中的n个设备的多个测点处采集到的测点数据，并获取所述光伏电站当地的天气数据；n为不小于2的整数；

50、工作状态确定单元，用于对于任一个所述设备，根据所述设备内的所有的所述测点数据和所述天气数据确定所述设备的工作状态；

51、打分单元，用于根据所述设备的工作状态对所述设备进行打分；其中，所述设备的分数与所述设备的工作状态的故障程度成负相关；

52、故障预测单元，用于根据n个所述设备的分数确定所述光伏电站的故障预测结果。

53、综上，本技术提供了一种光伏电站的故障预测方法、装置及系统，通过获取预先设置在光伏电站中的n个设备的多个测点处采集到的测点数据，并获取光伏电站当地的天气数据，根据每个设备内的所有的测点数据和天气数据分别确定每个设备的工作状态，再根据设备的工作状态对设备进行打分，最后根据n个设备的分数确定光伏电站的故障预测结果；其中，设备的分数与设备的工作状态的故障程度成负相关。通过利用测点数据确定出设备的工作状态，设备进行打分，最后利用分数来对光伏电站进行故障预测的方式，不需要人工在设备上进行检测，提高了检测效率和预测准确率，还避免了错检漏检的情况；另外，不需要将测点数据发送到在线平台中进行检测，通过离线检测的方式，避免了因为网络差而导致的问题，提高了故障预测的及时性。