[發明專利]光伏電站故障預警方法及系統

在審

• 申請號: 201810666272.3
• 申請日: 2018-06-26
• 公開（公告）號: CN108880465A
• 公開（公告）日: 2018-11-23
• 發明（設計）人: 翟明岳;張德平
• 申請（專利權）人: 廣東石油化工學院
• 主分類號: H02S50/00
• 分類號: H02S50/00
• 代理公司: 北京高沃律師事務所 11569
• 代理人: 王戈

本發明公開了一種光伏電站故障預警方法和系統，通過獲取光伏電站監控設備采集的多個原始數據，確定各所述原始數據對應的狀態類型標號；采用基于距離的離群點檢測算法確定異常數據；根據所述異常數據采用粗糙集約簡算法確定重要異常數據；將重要異常數據輸入到故障判斷模型數據庫中的故障判斷模型，并以故障判斷模型的輸出作為光伏電站故障診斷結果，最終根據所述光伏電站故障診斷結果發送預警信號。采用本發明的方法或系統，不斷約簡輸入故障判斷模型中的監控數據，極大地減少了數據處理的工作量，顯著提高了故障預警的效率。

技術領域

本發明涉及光伏發電領域，尤其涉及一種光伏電站故障預警方法及系統。

背景技術

目前太陽能光伏電站故障診斷法中的多傳感器法應用最為廣泛。多傳感器法是將傳感器安裝于光伏陣列并通過上位機監控軟件對采集的數據進行深入分析和挖掘，從而實現對光伏電站的故障類型檢測與故障點定位。近幾年隨著小波分析理論、神經網絡技術、專家系統和模糊集理論等技術的發展，根據光伏電站的差異性，產生了各式各樣的故障診斷方法，主要有基于解析模型的故障診斷方法、基于知識的故障模糊預測方法和基于數據驅動的故障診斷方法等三大類；但基于解析模型的故障診斷方法對建模精度要求高，建模難度大，診斷結果受建模精度影響較大；基于知識的故障模糊預測方法依賴于領域知識獲取，且自適應能力及實時性較差；而基于數據驅動的故障診斷方法收斂速度慢，運算效率低。

發明容

本發明的目的是提供一種光伏電站故障預警方法及系統，以解決現有技術中光伏電站故障診斷方法效率低的問題。

為實現上述目的，本發明提供了如下方案：

一種光伏電站故障預警方法，所述方法包括：

獲取光伏電站監控設備采集的多個原始數據；

確定各所述原始數據所屬的數值范圍；

根據所述數值范圍確定各所述原始數據對應的狀態類型標號；

根據多個所述原始數據及各所述原始數據對應的狀態類型標號采用基于距離的離群點檢測算法確定異常數據；

根據所述異常數據采用粗糙集約簡算法確定重要異常數據；

根據所述重要異常數據從故障判斷模型數據庫中確定一個故障判斷模型；

將所述重要異常數據輸入到所述故障判斷模型，得到光伏電站故障診斷結果；

根據所述光伏電站故障診斷結果發送預警信號。

可選的，所述根據多個所述原始數據及各所述原始數據對應的狀態類型標號采用基于距離的離群點檢測算法確定異常數據，具體包括：

獲取各所述原始數據對應的正常數值范圍；

根據多個所述正常數值范圍，采用基于距離的離群點檢測算法確定所述異常數據；所述異常數據為數值超出正常數值范圍的原始數據及對應的狀態類型標號為故障類型標號的原始數據。

可選的，所述獲取光伏電站監控設備采集的多個原始數據，具體包括：

獲取所述光伏電站監控設備采集的光伏組件的電壓變化值、光伏組件的電流變化值、逆變器電壓、逆變器電流和逆變器的功率變化值。

一種光伏電站故障預警系統，所述系統包括：

原始數據獲取模塊，用于獲取光伏電站監控設備采集的多個原始數據；

數值范圍確定模塊，用于確定各所述原始數據所屬的數值范圍；

狀態類型標號確定模塊，用于根據所述數值范圍確定各所述原始數據對應的狀態類型標號；