光伏电站状态预测及故障诊断方法和系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及光伏发电技术领域，特别是涉及一种光伏电站状态预测及故障诊断方法和系统。
【背景技术】
[0002]光伏发电是一种重要的发电方式。光伏发电站的核心设备为光伏组件，目前绝大多数光伏发电站采用多晶硅电池组件。多晶硅光伏组件的年老化率为第一年老化率3%，第二年开始年老化率为0.7%，使用寿命为25年。一般而言，光伏电站的理论年化投资回报率约为8%?12%，光伏电站所有者要想收回所有投资，电站需无故障运行8?13年左右。然而，由于光伏发电系统设备数量巨大，光伏发电系统分布地理位置偏远等原因，目前的光伏电站运营情况并不乐观。为确保光伏电站的可靠运行，需要对光伏组件进行数据采集和监控，以便对光伏组件进行故障诊断及状态评估。
[0003]目前光伏发电系统的故障诊断及状态评估主要存在以下问题:
[0004](1)要实现光伏组件的故障诊断及状态评估，理论上需要对每个组件进行监控，但考虑到建设成本，目前的光伏电站尤其是中大型光伏电站仅对光伏组串进行监控，监控的力度不够，因此造成无法进行有效的诊断和状态评估；
[0005](2)监控数据量大，监控系统仅对数据进行存储及实时展示，未能对数据进行合理有效处理，无法实现对光伏电站进行状态评估及故障诊断；
[0006](3)系统管理缺乏数字化手段。监控信息简单采集与呈现，大量数据报表通过Excel手工处理，数据综合分析能力差，发电经营分析及改进缺乏量化手段，无法实现多系统统一管理；
[0007](4)外图像分析法、多传感器检测法、对地电容测量法和时域反射分析法等方法均需要增加额外投资，可实现性不强。
[0008]因此，目前光伏发电系统的故障诊断及状态评估效率低、成本高。
【发明内容】
[0009]基于此，有必要针对目前光伏发电系统的故障诊断及状态评估效率低、成本高的问题，提供一种光伏电站状态预测及故障诊断方法和系统。
[0010]一种光伏电站状态预测及故障诊断方法，包括以下步骤:
[0011]采集光伏组串的最大功率点电流和当前气象数据；
[0012]根据所述当前气象数据和光伏组串的出厂参数计算光伏组串的理论发电电压和理论发电电流；
[0013]根据所述理论发电电流与光伏组串的实时发电电流计算光伏组串的实时发电效率，并根据所述实时发电效率计算光伏组串的发电效率变化率；
[0014]根据所述发电效率变化率与预设数据模型对光伏组串进行状态预测及故障诊断。
[0015]一种光伏电站状态预测及故障诊断系统，包括:
[0016]采集装置，用于采集光伏组串的最大功率点电流和当前气象数据；
[0017]第一计算装置，用于根据所述当前气象数据和光伏组串的出厂参数计算光伏组串的理论发电电压和理论发电电流；
[0018]第二计算装置，用于根据所述理论发电电流与光伏组串的实时发电电流计算光伏组串的实时发电效率，并根据所述实时发电效率计算光伏组串的发电效率变化率；
[0019]预测诊断装置，用于根据所述发电效率变化率与预设数据模型对光伏组串进行状态预测及故障诊断。
[0020]所述光伏电站状态预测及故障诊断方法和系统，通过采集光伏组串的最大功率点电流和当前气象数据，根据所述当前气象数据和光伏组串的出厂参数计算光伏组串的理论发电电压和理论发电电流，根据所述理论发电电流与光伏组串的实时发电电流计算光伏组串的实时发电效率，并根据所述实时发电效率计算光伏组串的发电效率变化率，根据所述发电效率变化率与预设数据模型对光伏组串进行状态预测及故障诊断，提高了光伏电站状态预测及故障诊断的效率，且无需增加额外投资，成本低。
【附图说明】
[0021]图1为一个实施例的光伏电站状态预测及故障诊断方法流程图；
[0022]图2为一个实施例的采用专家库及诊断模型进行故障诊断的方法流程图；
[0023]图3为一个实施例的发电功率预测的方法流程图；
[0024]图4为一个实施例的维修优化的方法流程图；
[0025]图5为一个实施例的光伏电站状态预测及故障诊断系统的结构示意图。
【具体实施方式】
[0026]下面结合附图对本发明的技术方案做进一步阐述。
[0027]图1为一个实施例的光伏电站状态预测及故障诊断方法流程图。如图1所示，本发明的光伏电站状态预测及故障诊断方法可包括以下步骤:
[0028]S1，采集光伏组串的最大功率点电流和当前气象数据；
[0029]S2，根据所述当前气象数据和光伏组串的出厂参数计算光伏组串的理论发电电压和理论发电电流；
[0030]S3，根据所述理论发电电流与光伏组串的实时发电电流计算光伏组串的实时发电效率，并根据所述实时发电效率计算光伏组串的发电效率变化率；
[0031]S4，根据所述发电效率变化率与预设数据模型对光伏组串进行状态预测及故障诊断。
[0032]在一个实施例中，可首先采集光伏组串的最大功率点电流和当前气象数据。所述当前气象数据可包括地面温度，风速和日光辐照度。可通过环境监测仪来采集当前气象数据。
[0033]采集到相关数据后，可根据所述当前气象数据和光伏组串的出厂参数计算光伏组串的理论发电电压和理论发电电流。在计算前，可对采集到的数据进行预处理操作，例如，可对采集到的数据进行数字滤波处理、有效性检查、工程值转换、信号接点抖动消除和刻度计算。还可以预设的时间周期计算预处理后的光伏组串特征值和当前气象数据的平均值，并将所述平均值保存到后台数据库备用。可按照如下公式计算光伏组串的理论发电电流:
[0034]I = 1?* (S/Sref) * (1+a* (T_Tref))
[0035]式中，I为光伏组串的理论发电电流，1?为光伏组串的最大功率点电流，S为日光辐照度，Sraf为额定日光辐照度，T为地面温度，T 为额定地面温度，a为常数。在一个实施例中，a = 0.0025/。。。
[0036]然后，可根据所述理论发电电流与光伏组串的实时发电电流计算光伏组串的实时发电效率，并根据所述实时发电效率计算光伏组串的发电效率变化率。可对所述实时发电效率进行微分转换得到光伏组串的发电效率变化率。在一个实施例中，可计算所述理论发电电流与实时发电电流的差值及发电效率，并获取预设周期内发电效率的发电效率变化率。
[0037]最后，可根据所述发电效率变化率与预设数据模型对光伏组串进行状态预测及故障诊断。在一个实施例中，可设置变化率门限值。当变化率大于第一门限时，可判定为光伏组串出现断路故障；当变化率小于第一门限且大于第二门限时，可判定为光伏组串出现短路故障；当变化率小于第二门限且大于第三门限时，可判定为光伏组串出现热斑故障；当变化率小于第三门限时，可判定为光伏组串为正常状态。
[0038]如图2所示，可采用专家库及诊断模型，对光伏组件进行状态预测及故障诊断，同时可以实现发电预测及维修策略优化。所述专家库可包括知识库和解释器，其中，所述知识库用于存取和管理所获取的经验知识、专业知识和推理知识，所述解释器用于对知识库中的知识进行解释，并得到故障征兆对照表。可监测光伏组串的特征值和系统以及设备的历史状态数据，并与当前气象数据与所述故障征兆表中的数据进行对比，得出诊断结论。
[0039]如图3所示，还可对发电功率进行预测。如上所述，可采集光伏组串的最大功率点电流和气象数据，并计算发电效率。然后，可根据所述发电效率建立发电效率模型。还可根据历史气象数据建立辐射模型，并采用该辐射模型进行能量预测。最后，可根据所述效率模型对预测出的能量进行效率修正，得到预测功率。
[0040]如图4所示，还可为系统定制维修优化策略。可对光伏组串的历史性能和当前性能进行在线监测，根据历史性能