[發明專利]一種光伏組件的故障預測方法

在審

• 申請號: 201811637680.2
• 申請日: 2018-12-29
• 公開（公告）號: CN109670652A
• 公開（公告）日: 2019-04-23
• 發明（設計）人: 葉進;陳洪雨;常生強;陳賀;屈國旺;袁玉寶;張奎仲;張向平;李春海;高勝國;杜曉剛;李曉楠;曹曉光;張鵬
• 申請（專利權）人: 石家莊科林電氣股份有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06
• 代理公司: 石家莊眾志華清知識產權事務所(特殊普通合伙) 13123
• 代理人: 郝曉紅;王苑祥

本發明屬于光伏發電技術領域，提供一種光伏組件的故障預測方法，采用的技術方案是：一種光伏組件的故障預測方法，所述方法包括以下步驟：（1）收集光伏組件在標準條件下的歷史功率數據；（2）建立GM（1,1）灰度模型，計算光伏組件功率數據預測序列；（3）基于灰色模型進行邊值優化，得到修正后的預測序列；（4）將所得修正后的預測序列與對應額定數據比對，兩者相對誤差大于2%時，預警該故障。有益效果是：本發明提供的光伏組件的故障預測方法可根據較少的歷史數據準確預測，模型清晰、優化科學，不僅可以對光伏組件的發展規律進行預測，還能精確預測其發生故障的時段，預測精度高。

技術領域

本發明涉及光伏發電技術領域，具體涉及一種光伏組件的故障預測方法。

背景技術

近年來，隨著石油，煤炭等不可再生能源的日益減少，開發以光伏發電為代表的清潔能源成為了國家政策性扶持的產業方向。

光伏發電屬于波動性和間歇性電源，相對于傳統發電來說是一個不可控電源，光伏組件常年處于室外環境中，甚至惡劣環境中，其運營效率受環境影響因素較大，光伏組件的的壽命周期為25年左右，組件效率、電氣元件性能會逐漸降低，事實上，光伏組件在剛生產出來之后就會開始衰減，只是在還未拆封時的衰減比較慢，一旦拆封受到光照之后衰減就會加快，除了這些自然衰減的因素之外，還有組件、逆變器的質量問題，線路布局、灰塵、串并聯損失、線纜損失等多種因素，如日趨嚴重的霧霾天氣，均不可避免地影響光伏發電的效率，組件的效率和性能也會出現效率衰減，逐年降低；還甚至引發異常衰減，異常的衰減可能意味著光伏組件可能出現了故障，而當光伏組件出現故障時，容易導致整個陣列因組件失配而產生二次效率下降等諸多問題。因此，如果對光伏系統運行狀態進行評估及對對光伏組件的衰減曲線進行預測，可以實現光伏組件的故障預測，從而方便我們提前做好光伏組件檢修或者更換準備，進而有效提高和保證光伏發電的效益最大化，保證光伏系統的安全可靠。

CN106204332A的發明專利公開了一種光伏電站效率衰減預測方法，通過采集實測樣本和仿真樣本，再用EMD方法處理，通過效率衰減預測模型計算最終的預測值。對于光伏組件的故障預測問題，通常是基于統計分析的時間序列預測方法對光伏組件的損耗率趨勢進行預測，但該方法要求數據是按照時間序列排列的且數據具有相同的時間間隔，而故障預測需要標準條件(1000W/m²，25℃)下的功率數據，一年中一般6-8 月才能達到標準條件，因此適用并不合理。由于條件限制，當光伏組件運行后的樣本數據較少、信息不完全情形下對未來事件發展規律或對異常狀態發生的時段進行預測，則困難較大，準確度帝，因此，急需根據光伏組件的特定運行環境和特定選擇模型、科學運用看，以達到精確預測，從而避免光伏組件異常故障帶來的損失。

發明內容

為解決現有光伏組件故障易異常故障引起發電效率降低的技術問題，本發明提供一種光伏組件的故障預測方法，采用合理選擇歷史數據，利用灰色模型對光伏組件的損耗率情況進行預測，并進一步優化邊值形成擬合曲線的技術方案，實現了精確預測光伏組件出故障的時段，有效保障了發電效率。

本發明采用的技術方案是：一種光伏組件的故障預測方法，所述方法包括以下步驟：

(1)收集光伏組件在標準條件下的歷史功率數據；

(2)建立GM(1,1)灰度模型，計算光伏組件功率數據預測序列；

(3)基于灰色模型進行邊值優化，得到修正后的預測序列；

(4)將所得修正后的預測序列與對應額定數據比對，兩者相對誤差大于2％時，預警該故障。

進一步的，所述步驟(1)收集光伏組件在標準條件下的歷史功率數據是首先對一定時間周期內光伏組件在標準條件下的歷史功率數據提取整理為集合；然后去除集合中異常值，所述異常值大于或小于去除該異常值后集合內其余數據平均值的30％。