光伏组件状态检测方法、系统及存储介质与流程

本技术涉及光伏组件状态识别，尤其涉及光伏组件状态检测方法、系统及存储介质。

背景技术：

1、太阳能光伏发电系统在当今能源领域的重要性日益凸显，它们为清洁能源的生产和碳排放的减少提供了关键支持。然而，光伏系统的性能受多种因素的影响，包括天气条件、季节变化、温度波动和设备老化等。

2、传统的检测方法通常依赖于静态阈值，这些阈值在光伏系统安装和设置时被预先定义，而且通常不会根据实际运行条件的变化而动态调整。这种静态阈值检测方法在一定程度上忽视了光伏系统在不同工作条件下性能的多样性和复杂性。因此，当系统遇到不同的天气、季节或环境变化时，这些静态阈值可能无法准确地捕捉到性能变化，导致了误判或漏判故障情况。

3、中国专利《分布式光伏发电状态监测系统》，公开号：cn114866031a，公开日：2022年08月05日，具体公开了通过在光伏电站中分散安装的光伏组件上对应配置无线温度监测装置、光照度变送器以及状态监测终端实现了对影响光伏板发电功率的关键参数温度及光照度的分布实时监测及处理。然而该方案中仅提到了采用不同通信方式实现了分散的温度参数及光照度的实时上传，为主站实现光伏系统运行故障预警及故障识别提供数据支撑，并没有公开主站如何根据实时上传的温度参数以及光照度判断光伏系统运行故障。

4、中国专利《一种基于光伏组件温度和辐照度校验的数据挖掘方法》，公开号：cn113783527a，公开日：2021年12月10日，具体公开了包括以下步骤：采集历史组件数据并进行数据预处理形成样本集；根据样本集进行扩展训练形成扩展样本库；使用扩展样本库对预先构建的神经网络进行训练和测试；获取目标光伏电站的组件参数并输入训练后的神经网络，输出特征向量数据；根据特征向量数据完成组件开路电压设计。该方案中通过大数据挖掘，分析出贴合实际的组件相对温升和环境温升，但仅对实际温度提高了辨识准确度，也并没有公开如何根据实际温度判断光伏系统是否运行正常。

技术实现思路

1、本技术针对现有技术中利用静态阈值判断光伏系统是否正常运行存在无法根据光伏系统实际工作条件执行准确判断，存在误判或漏判可能性的问题，提供光伏组件状态检测方法，通过机理分析获取影响光伏组件正常运行状态的状态参数，利用数据驱动获取按照时间序列划分的辐照区间，利用密度聚类获取与辐照区间对应的光伏组件状态参数动态阈值区间，构建真值表，利用包含当前运行时间段的预设时间步长中所有实际真值变化情况判断当前光伏组件状态，从而更准确地反映光伏发电设备在不同天气、季节和环境下的性能变化，避免了由于环境异常突变造成的光伏组件状态异常报警，降低了误报和漏报的风险。

2、为实现上述技术目的，本技术提供的一种技术方案是，光伏组件状态检测方法，包括如下步骤：s1：获取历史光伏组件状态参数数据并对其进行数据清洗；s2：获取与历史光伏组件状态参数数据对应的历史辐照强度数据，按时间序列对历史辐照强度数据进行辐照区间划分；s3：利用密度聚类对历史光伏组件状态参数数据按照辐照区间进行划分，获得在每个辐照区间内的状态参数阈值区间；s4：根据状态参数阈值区间确定每个辐照区间内的状态参数数据的真值表，获取实际状态参数数据，以实际状态参数数据和真值表输出实际真值；s5：以包含当前运行时间段的预设时间步长实际真值变化情况输出当前光伏组件状态。

3、进一步的，在执行s1之前，还包括：构建光伏组件物理模型，进行机理分析，获取光伏组件状态参数；具体步骤为：构建基于光伏组件单二极管物理模型等效电路图，根据肖克莱方程建立等效二极管电流表达式；根据光伏组件产电特性建立光生电流表达式以及二极管反向饱和电流表达式；根据等效电路建立输出电压以及输出电流表达式；根据输出功率、等效二极管电流表达式、光生电流表达式以及二极管反向饱和电流表达式、输出电压以及输出电流表达式构建基于光伏组件输出电压、输出电流以及组件温度的功率变化数学模型；根据基于光伏组件输出电压、输出电流以及组件温度的功率变化数学模型输出光伏组件状态参数。

4、进一步的，获取与历史光伏组件状态参数数据对应的历史辐照强度数据，按时间序列进行辐照区间划分包括：获取光照时间点，按照时间序列段划分光照时间区间；将对应光照时间区间的历史辐照强度数据作为该光照时间区间的辐照强度，获得对应光照时间区间的辐照区间。

5、进一步的，s4还包括：获取每个辐照区间内的状态参数阈值区间，以状态参数数据落于状态参数阈值区间时输出为“0”、状态参数数据未落于状态参数阈值区间时输出为“1”构建每个辐照区间内的真值表；

6、获取实际状态参数数据，以实际状态参数数据和真值表输出实际真值。

7、进一步的，s5还包括：以当前运行时间段对应的第一实际真值、位于第一实际真值前一时间序列的第二实际真值、位于第二实际真值前一时间序列的第三实际真值作为包含当前运行时间段的预设时间步长实际真值。

8、进一步的，s5还包括：若第一实际真值、第二实际真值、第三实际真值相同，则根据第一实际真值输出光伏组件运行状态，当第一实际真值输出为“0”时，判定光伏组件运行状态正常，当第一实际真值输出为“1”时，判定光伏组件运行状态异常；若实际真值存在差异，调取第一实际真值、第二实际真值、第三实际真值中输出为“1”的状态参数作为待验证参数，获取第一实际真值、第二实际真值、第三实际真值对应的待验证参数数据以及辐照数据，计算第一实际真值与第二实际真值的第一待验证参数差值、第一辐照差值以及第二实际真值与第三实际真值的第二待验证参数差值、第二辐照差值；若第一待验证参数差值与第二待验证参数差值的比值大于第一辐照差值与第二辐照差值的比值，则判定光伏组件运行状态异常，根据待验证参数执行对应的报警提示；若第一待验证参数差值与第二待验证参数差值的比值小于等于第一辐照差值与第二辐照差值的比值，则执行时间序列判断。

9、进一步的，时间序列判断包括：调取第一真值对应的时间序列以及实际状态参数数据的时间序列，判断时间序列是否相同，若是，则认为光伏组件运行状态异常，若否，则执行辐照波动判断。

10、进一步的，辐照波动判断包括：调取预设时间步长内的实际辐照强度以及历史辐照强度，判断实际辐照强度与历史辐照强度的差值波动是否正常，若是，则认为光伏组件运行状态异常，进行报警提示，若否，则以实际辐照强度更新历史辐照强度，重新计算状态参数阈值区间，并重新执行s4。

11、进一步的，s1还包括：获取历史光伏组件状态参数数据，利用拉依达准则对历史光伏组件状态参数数据进行数据清洗。

12、本技术提供的另一种技术方案是，光伏组件状态检测系统，用于实现如上述的方法，包括：机理分析模块，用于建立光伏组件物理模型进行机理分析；数据清洗模块，用于对历史光伏组件状态参数数据进行数据清洗；数据驱动模块，用于对历史光伏组件状态参数数据以及历史辐照强度数据进行分析，构建每个辐照区间内的状态参数阈值区间；数据分析模块，用于接收光伏组件实际状态参数数据，根据实际状态参数数据以及真值表判断光伏组件运行状态是否正常。

13、本技术提供的又一种技术方案是，计算机可读存储介质，用于存储计算机程序或指令，当计算机程序或指令被处理设备执行时，实现上述的光伏组件状态检测方法。

14、本技术的有益效果：通过机理分析获取影响光伏组件正常运行状态的状态参数，利用数据驱动获取按照时间序列划分的辐照区间，利用密度聚类获取与辐照区间对应的光伏组件状态参数动态阈值区间，构建真值表，利用包含当前运行时间段的预设时间步长中所有实际真值变化情况判断当前光伏组件状态，从而更准确地反映光伏发电设备在不同天气、季节和环境下的性能变化，避免了由于环境异常突变造成的光伏组件状态异常报警，降低了误报和漏报的风险。同时根据相同时间序列下的辐照强度检验辐照区间是否符合实际情况，避免异常天气产生的误报现象。