一种光伏组件的遮挡诊断方法与流程

1.本发明涉及光伏发电技术领域，特别涉及一种光伏组件的遮挡诊断方法。


背景技术：

2.当前，光伏电站广泛被建设在山地、荒漠、戈壁、屋顶等多种场景下，而任何场景下，光伏组件都不可避免的会存在遮挡现象，其遮挡物可能是云、山体、立柱、异物或者植被等。当发生遮挡现象时，会造成发电效率下降，更严重的导致热斑效应；因此，光伏电站需要进行遮挡识别工作来避免上述情况发生。
3.现有的遮挡识别方案主要有两类：一类是通过无人机巡检的图像识别方式，该方案需要定期巡检，成本高，工作量大，且无法做到实时监测；另一类是通过光伏组串的电压电流功率特性进行分析的方法，虽然该方法能够解决无人机巡检方案的各种问题，但是其识别精度只能达到组串级别。


技术实现要素：

4.有鉴于此，本发明提供一种光伏组件的遮挡诊断方法，以实现对于光伏组件子串级别阴影遮挡情况的识别。
5.为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：
6.本发明第一方面提供了一种光伏组件的遮挡诊断方法，所述光伏组件内包括多个串联连接的光伏子串，所述光伏子串内包括一个光伏电池片或至少两个串联连接的所述光伏电池片，且各所述光伏子串分别反向并联有各自的旁路二极管；所述遮挡诊断方法包括：
7.分别判断各所述旁路二极管是否处于导通状态；
8.对处于导通状态的所述旁路二极管，判定其所接的所述光伏子串存在阴影遮挡；
9.对不处于导通状态的所述旁路二极管，判定其所接的所述光伏子串不存在阴影遮挡。
10.可选的，在判定其所接的所述光伏子串存在阴影遮挡之后，还包括：
11.根据实时天气数据以及历史数据，确定相应所述光伏子串所属遮挡情况的遮挡类型。
12.可选的，根据实时天气数据以及历史数据，确定相应所述光伏子串所属遮挡情况的遮挡类型，包括：
13.判断相应所述光伏子串在上一时刻是否存在阴影遮挡；
14.若其在上一时刻存在阴影遮挡，则根据所述历史数据，判断其所属遮挡情况的面积是否与特定历史时间内的遮挡情况的面积相同；
15.若两个面积不相同，则根据所述实时天气数据判断当前是否属于植被遮挡季节；
16.若当前属于植被遮挡季节，则判定其所属遮挡情况为植被遮挡。
17.可选的，判断其所属遮挡情况的面积是否与特定历史时间内的遮挡情况的面积相同，包括：
18.判断其在所述特定历史时间内是否存在阴影遮挡情况，且当前时刻其所属遮挡情况中处于导通状态的所述旁路二极管的数量是否与所述特定历史时间内的相应数量相同；
19.若其在所述特定历史时间内存在阴影遮挡情况，且当前时刻其所属遮挡情况中处于导通状态的所述旁路二极管的数量与所述特定历史时间内的相应数量相同，则判定两个面积相同；
20.若其在所述特定历史时间内不存在阴影遮挡情况，或者，当前时刻其所属遮挡情况中处于导通状态的所述旁路二极管的数量与所述特定历史时间内的相应数量不相同，则判定两个面积不相同。
21.可选的，在根据所述历史数据，判断其所属遮挡情况的面积是否与特定历史时间内的遮挡情况的面积相同之后，还包括：
22.若两个面积相同，则判定其所属遮挡情况为固定遮挡。
23.可选的，判断相应所述光伏子串在上一时刻是否存在阴影遮挡之后，还包括：
24.若其在上一时刻不存在阴影遮挡，则根据所述实时天气数据判断当前是否为晴天；
25.若当前不为晴天，则判定其所属遮挡情况为随机遮挡。
26.可选的，若当前不为晴天，则还包括：
27.判断之前预设时长内的所述历史数据中，其是否表现为遮挡随机性趋势；
28.若其表现为遮挡随机性趋势，才执行判定其所属遮挡情况为随机遮挡的步骤。
29.可选的，在根据所述实时天气数据判断当前是否为晴天之后，还包括：
30.若当前为晴天，则返回分别判断各所述旁路二极管是否处于导通状态的步骤。
31.可选的，在根据实时天气数据以及历史数据，确定相应所述光伏子串所属遮挡情况的遮挡类型之后，还包括：
32.针对光伏电站内存在阴影遮挡的各所述光伏子串，分别统计其所述遮挡类型，及，其所属光伏组件的地理位置和遮挡子串数量；
33.根据全部所述遮挡类型、所述地理位置和所述遮挡子串数量，确定所述光伏电站内各处遮挡的遮挡物类型、遮挡所在地及遮挡面积，并生成提示信息进行输出。
34.可选的，若存在至少一处遮挡的遮挡物类型为植被，则所述提示信息中还包括：清除时间、清除位置及清除量。
35.本发明提供的光伏组件的遮挡诊断方法，其分别判断各光伏组件内各光伏子串的旁路二极管是否处于导通状态；对处于导通状态的旁路二极管，判定其所接的光伏子串存在阴影遮挡；而对不处于导通状态的旁路二极管，判定其所接的光伏子串不存在阴影遮挡；也即通过各旁路二极管的通断状态，实现了对于光伏子串级别的阴影遮挡识别，而且能够做到实时监测，同时简单易行、成本低。
附图说明
36.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，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
37.图1为本发明实施例提供的光伏组件的结构示意图；
38.图2为本发明实施例提供的光伏组件的遮挡诊断方法的流程图；
39.图3为本发明实施例提供的光伏组件的遮挡诊断方法的另一流程图；
40.图4为本发明实施例提供的光伏组件的遮挡诊断方法的另一流程图；
41.图5为本发明实施例提供的光伏组件的遮挡诊断方法的另一流程图。
具体实施方式
42.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，所描述的实施例仅仅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。
43.在本技术中，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，并不排除在包括要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
44.本发明提供一种光伏组件的遮挡诊断方法，以实现对于光伏组件子串级别阴影遮挡情况的识别。
45.图1所示为光伏组件的内部结构，其内部包括多个串联连接的光伏子串(图1中以3个为例进行展示)；各光伏子串内分别包括一个光伏电池片(未进行图示)或至少两个串联连接的光伏电池片(如图1所示)，且各光伏子串分别反向并联有各自的旁路二极管；实际应用中，各旁路二极管可以设置于该光伏组件的接线盒中。
46.参见图2，该遮挡诊断方法包括：
47.s11、分别判断各旁路二极管是否处于导通状态。
48.串联支路中，有光伏电池片被遮挡的光伏子串，将被当做负载消耗其他正常接收光照的光伏子串所产生的能量，不仅会降低光伏组件的输出能量，还会由于自身发热而容易导致热斑产生；因此，为各个光伏子串设置反并联的旁路二极管，当光伏子串被遮挡导致其反向偏压大于其最小电压时，其旁路二极管将会导通，进而使其他光伏子串所产生的电流流出，保证光伏组件不会因少数个光伏电池片出现问题而整体不能工作，且不会由于热斑效应而损坏。
49.实际应用中，该步骤s11具体可以是实时获取当前时刻各旁路二极管的状态数据，其状态数据包括两个量：导通量和截止量；其中，导通量说明其处于导通状态，指示当前时刻该旁路二极管所并联的光伏子串存在阴影遮挡；而截止量说明其不处于导通状态，指示当前时刻该旁路二极管所并联的光伏子串没有被遮挡。
50.所以，对状态数据为导通量，也即处于导通状态的旁路二极管，执行步骤s12。而对状态数据为截至量，也即不处于导通状态的旁路二极管，执行步骤s13。
51.s12、判定其所接的光伏子串存在阴影遮挡。
52.s13、判定其所接的光伏子串不存在阴影遮挡。
53.本实施例提供的光伏组件的遮挡诊断方法，通过各旁路二极管的通断状态，来监
测该旁路二极管所并联的光伏子串是否被遮挡，实现了对于光伏子串级别的阴影遮挡识别；若个光伏子串中仅包括一个光伏电池片，也即，各光伏电池片分别各自并联有一个旁路二极管，则遮挡识别的精度可以达到电池片级；相较已有方法识别精度高识别速度更快。而且能够做到自主的实时监测，同时简单易行、成本低。
54.在上一实施例的基础之上，优选的，该光伏组件的遮挡诊断方法，如图3所示，在步骤s12之后，还包括：
55.s21、根据实时天气数据以及历史数据，确定相应光伏子串所属遮挡情况的遮挡类型。
56.实际应用中，在步骤s201之前，需要先获取该光伏组件所在地的当前时刻的天气数据，以及各个旁路二极管状态的历史样本集和当地天气数据样本集，具体可以是在执行步骤s11的同时，也可以是在其他时间点，只要在该步骤s21之前即可。
57.光伏电站中常见的遮挡类型包括：植被茂盛生长期存在的植被遮挡，山体、异物、立柱等物体导致的固定遮挡，以及，有云经过所带来的随机遮挡等。基于此，该步骤s21具体可以包括图4所示的：
58.s201、判断相应光伏子串在上一时刻是否存在阴影遮挡。
59.由于步骤s11是实时或周期性执行的，所以若其在上一时刻不存在阴影遮挡，则说明其有可能是随机遮挡，也有可能是因辐照角度改变而导致植被遮挡或固定遮挡刚刚移动到该光伏子串，此时需要执行步骤s202。
60.s202、根据实时天气数据判断当前是否为晴天。
61.若当前不为晴天，则说明有可能是有云经过，此时可以执行步骤s203。而若当前为晴天，则排除了云所导致随机遮挡的可能性，可以返回步骤s11，以通过下一时刻该旁路二极管的通道状态来进一步判断是植被遮挡还是固定遮挡。
62.s203、判定其所属遮挡情况为随机遮挡。
63.另外，为了保证随机遮挡的判断准确性，还可以先执行步骤s213，再执行步骤s203。
64.s213、判断之前预设时长内的历史数据中，其是否表现为遮挡随机性趋势。
65.若其在近一段时间内，该二极管的历史数据表现为遮挡随机性趋势，才执行步骤s203。
66.另外，在步骤s201之后，若其在上一时刻存在阴影遮挡，则说明该遮挡已持续一个检测周期存在，需要进一步结合其所在光伏组件的历史遮挡情况进行判断；具体可以从历史样本集中，查找该光伏子串在其他时间内是否也是存在阴影遮挡；如果也存在，则说明其为固定遮挡的可能性较大；需要进一步判断其所属的遮挡形状是否是固定不变的；如果固定不变，则说明其为固定遮挡；如果有变化，则其为植被遮挡的可能性更大。
67.实际应用中，考虑到遮挡形状的判断需要涉及的光伏子串较多，而且还需要确定各光伏子串的地理位置，所以这里可以以其所属遮挡情况的面积来进行大致判断，即执行步骤s204，进而代替遮挡形状这一复杂判断过程，简化判断流程，提升判断速度。
68.s204、根据历史数据，判断其所属遮挡情况的面积是否与特定历史时间内的遮挡情况的面积相同。
69.实际应用中，考虑到判断的简洁与速度，可以将比对的时间选取一个有代表性的
时间，而不必对历史数据中各个时间都进行比对；该特定历史时间可以是历史阴影遮挡时间最长的时间段，比如北半球的每年冬至日9点到15点。
70.而且，该光伏子串所属遮挡情况的面积，可以用包含它所属光伏组件在内的、处于同一遮挡情况的全部光伏组件内，处于导通状态的旁路二极管的数量来表征；同一遮挡情况下，所涉及到的光伏组件中，处于导通状态的旁路二极管的数量越多，则该遮挡情况的面积越大。
71.也即，该步骤s204具体可以包括：判断其在特定历史时间内是否存在阴影遮挡情况，且当前时刻其所属遮挡情况中处于导通状态的旁路二极管的数量是否与该特定历史时间内的相应数量相同。若上述两者均满足，比如存在遮挡且遮挡的时间一致，遮挡的二极管数量也一致，则判定两个面积相同；否则，判定两个面积不相同。
72.若两个面积相同，则执行步骤s205。若两个面积不相同，则执行步骤s206。
73.s205、判定其所属遮挡情况为固定遮挡。
74.s206、根据实时天气数据判断当前是否属于植被遮挡季节。
75.该植被遮挡季节具体是指植被茂盛生长期，比如夏季。当然，该植被遮挡季节也会跟随光伏电站所在地的气候特征产生变化，比如若光伏电站位于北京，则该植被遮挡季节可能只有夏季；而若光伏电站位于海南，则该植被遮挡季节可以包含一年中的大部分时间；视其具体应用环境而定即可，均在本技术的保护范围内。
76.若当前属于植被遮挡季节，则执行步骤s207。
77.s207、判定其所属遮挡情况为植被遮挡。
78.下面以一个具体示例来进行说明：
79.假设当前时刻t，存在第k个旁路二极管s
kt
导通、表征相应电池子串遮挡，若上一时刻t0，该第k个旁路二极管s
kt0
不存在遮挡，并且该t时刻，当前天气数据g为非晴天，同时，在近一段时间内，该旁路二极管的历史样本表现的都是遮挡随机性趋势，那么，此时刻t的遮挡类型w为随机因素导致的随机遮挡。
80.若在时刻t0，该第k个旁路二极管s
kt0
也存在遮挡，那要结合该旁路二极管的历史样本在历史阴影遮挡时间最长的时间段(如北半球的每年冬至日9点到15点)，是否也存在遮挡，如果也存在遮挡且遮挡的时间一致，遮挡的二极管数量也一致，那么，此时刻t的遮挡类型w为固定物导致的固定遮挡。
81.否则，此时刻t的遮挡类型w为可清理物遮挡；若结合该旁路二极管的历史样本，当前正处于该地段季节性植被生长茂盛期，且之前一段时间内不存在遮挡，那么，此时刻t的遮挡类型w为植被遮挡。
82.本实施例提供的基于二极管状态的遮挡诊断方法，根据光伏组件上的对应的旁路二极管实时状态和历史状态的历史样本集、以及当地天气数据样本集，经上述阴影识别策略，有效识别出当前遮挡原因和遮挡范围，对遮挡进行特征量化，利于后续对运维人员进行提示。
83.在上述实施例的基础之上，优选的，该光伏组件的遮挡诊断方法，如图5(以在图3的基础上为例进行展示)所示，在步骤s21之后，还包括：
84.s31、针对光伏电站内存在阴影遮挡的各光伏子串，分别统计其遮挡类型，及，其所属光伏组件的地理位置和遮挡子串数量。
85.实际应用中，可以在系统调试运行的初期，结合电站建设的地理数据和组件排布数据为各个旁路二极管进行编号，以备后续过程中识别遮挡的地理位置。
86.实际应用中，可以通过数据统计，筛选得到不同时刻光伏电站中所有旁路二极管的导通量，即得到光伏电站中所有光伏组件下的光伏子串的阴影遮挡的历史样本集[o]，各光伏组件的历史样本中可以均包含四个量：时间、遮挡量、天气类型和地理位置；但并不仅限于此，此处仅为一种示例，视其具体应用环境而定即可。
[0087]
s32、根据全部遮挡类型、地理位置和遮挡子串数量，确定光伏电站内各处遮挡的遮挡物类型、遮挡所在地及遮挡面积，并生成提示信息进行输出。
[0088]
实际应用中，根据遮挡光伏子串所属光伏组件的地理位置，可以确定存在遮挡且遮挡类型相同的相邻光伏组件属于同一处遮挡，该遮挡下各个光伏组件属于同一遮挡物类型和同一遮挡所在地。并且，根据该遮挡下相邻光伏组件的数量，即可确定该处遮挡的遮挡面积。根据该处遮挡的这些信息，可以对运维人员进行提示，使其知晓该处遮挡的具体遮挡情况，并据此进行是否需要进行后续处理的判断。
[0089]
另外，通过该提示信息，不仅可以输出该光伏电站当前时刻的上述信号，还可以同时输出之前的历史时间上，对应光伏组件上出现过什么类型的阴影遮挡及遮挡面积持续时间的阴影报告，视其具体应用环境而定即可，均在本技术的保护范围内。
[0090]
更进一步的，若存在至少一处遮挡的遮挡物类型为植被，则提示信息中还包括：清除时间、清除位置及清除量。
[0091]
实际应用中，若当前时刻的遮挡若是随机遮挡，则运维人员不需要进行处理；而若是植被遮挡，则应通过提示信息给运维人员提供清理数据指导。
[0092]
本实施例不仅根据光伏组件旁路二极管的状态数据，准确识别光伏组件上某段光伏电池片被遮挡，并结合电站当地天气数据和物理位置，给出组件受阴影遮挡区域和遮挡原因的诊断方法，而且还根据历史植被遮挡样本数据，提供了后续的维护指导方法，根据遮挡类型及遮挡面积，评估出维护决策和措施。针对识别出的植被遮挡，分析出植被遮挡的面积和所在地理位置和清除植被的具体工作量，便于运维人员准确定位和评估清除植被的工作，快速有效清除遮挡隐患，有效降低运维复杂度和运维成本。
[0093]
其余过程及原理可以参见上述实施例，不再一一赘述。
[0094]
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0095]
专业人员还可以进一步意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业
技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
[0096]
对所公开的实施例的上述说明，本说明书中各实施例中记载的特征可以相互替换或者组合，使本领域专业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的专业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。