[發(fā)明專利]基于半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)的光伏陣列故障診斷方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010064582.5
• 申請日: 2020-01-20
• 公開（公告）號: CN111327271B
• 公開（公告）日: 2021-11-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 高偉;黃俊銘;郭謀發(fā);楊耿杰
• 申請（專利權(quán)）人: 福州大學(xué)
• 主分類號: H02S50/00
• 分類號: H02S50/00;H02S50/10;G06N3/00
• 代理公司: 福州元?jiǎng)?chuàng)專利商標(biāo)代理有限公司 35100
• 代理人: 陳明鑫;蔡學(xué)俊

本發(fā)明涉及一種基于半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)的光伏陣列故障診斷方法。首先，通過采集裝置獲取光伏陣列的輸出電壓?電流曲線；接著，對電流?電壓曲線進(jìn)行特征提取，并構(gòu)造帶調(diào)節(jié)系數(shù)的擬合特征輸出方程；其次，采用基于粒子群?信賴域反射優(yōu)化的非線性最小二乘法求解調(diào)節(jié)系數(shù)；通過對特征輸出方程進(jìn)行移項(xiàng)與標(biāo)準(zhǔn)化得到特征標(biāo)準(zhǔn)化方程；再者，采用基于人工蜂群優(yōu)化的半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)作為分類器用于少量標(biāo)簽樣本結(jié)合大量無標(biāo)簽樣本的光伏陣列故障識別；最后，定期測量光伏陣列正常運(yùn)行的電流?電壓曲線更新標(biāo)準(zhǔn)化方程，能適應(yīng)于光伏陣列的自然老化。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電力電氣設(shè)備領(lǐng)域，具體涉及一種基于半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)的光伏陣列故障診斷方法。

背景技術(shù)

隨著光伏產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展，光伏系統(tǒng)的建設(shè)成本逐漸降低，裝機(jī)容量和數(shù)量不斷增加，運(yùn)行和維護(hù)的成本也不斷增加。由于光伏系統(tǒng)需要安裝于有諸多不確定因素的戶外環(huán)境，運(yùn)行過程中容易受到熱循環(huán)、濕度、紫外線、陰影等各種環(huán)境因素的影響，容易導(dǎo)致各種未知故障發(fā)生，發(fā)電效率降低，故障嚴(yán)重時(shí)甚至損壞設(shè)備，造成火災(zāi)等嚴(yán)重危害。復(fù)雜的室外環(huán)境使得光伏模組容易發(fā)生短路接地的電氣故障，異常老化、熱斑等光伏電池片的內(nèi)部故障，以及部分遮陰等由外部物體引發(fā)的問題。雖然故障狀態(tài)下的光伏陣列還能持續(xù)運(yùn)行，但發(fā)電效率低下，長期未排除故障還會引起模組不可逆的損壞，甚至引發(fā)火災(zāi)。因此，故障診斷技術(shù)在光伏發(fā)電系統(tǒng)中越發(fā)重要，及時(shí)可靠的故障預(yù)警能有效提高太陽光電的運(yùn)行壽命和經(jīng)濟(jì)效益。光伏系統(tǒng)的I-V曲線包含了豐富的信息，近年來光伏逆變器內(nèi)嵌在線I-V追蹤器的發(fā)展，能在不增加額外硬件的情況下獲取每一串列的I-V曲線，對光伏模組的故障診斷具有重要意義。從I-V曲線中提取相應(yīng)的診斷參數(shù)，進(jìn)行故障分析與識別是目前研究的熱點(diǎn)。在實(shí)際光伏案場中，光伏系統(tǒng)的運(yùn)營商往往會在云端中保存大量的無標(biāo)簽歷史數(shù)據(jù)，而半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法能利用這些歷史無標(biāo)簽數(shù)據(jù)，結(jié)合極少量的標(biāo)簽數(shù)據(jù)就能進(jìn)行故障分類模型的建立，在光伏故障診斷中有很好的前景。當(dāng)前運(yùn)用于光伏故障的半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法仍有不足，還有很大的提升空間。

發(fā)明內(nèi)容

有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種基于半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)的光伏陣列故障診斷方法，通過少量標(biāo)簽樣本結(jié)合大量無標(biāo)簽樣本實(shí)現(xiàn)光伏陣列故障識別，并能適應(yīng)于光伏陣列的自然老化。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：

一種基于半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)的光伏陣列故障診斷方法，包括以下步驟：

步驟S1:獲取光伏系統(tǒng)在不同故障狀態(tài)的電壓-電流曲線；

步驟S2:根據(jù)得到的不同故障狀態(tài)的電壓-電流曲線，進(jìn)行特征提取，并構(gòu)造帶調(diào)節(jié)系數(shù)的擬合特征輸出方程；

步驟S3:基于粒子群-信賴域反射算法以及非線性最小二乘法計(jì)算出特征系數(shù)，得到完整的光伏參數(shù)特征方程；

步驟S4:對完整的光伏參數(shù)特征方程進(jìn)行移項(xiàng)與標(biāo)準(zhǔn)化處理，得到特征標(biāo)準(zhǔn)化方程；

步驟S5:根據(jù)特征標(biāo)準(zhǔn)化方程，獲取光伏系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)化特征數(shù)據(jù)，并分為有標(biāo)簽訓(xùn)練集和無標(biāo)簽訓(xùn)練集；

步驟S6:根據(jù)得到的有標(biāo)簽訓(xùn)練集和無標(biāo)簽訓(xùn)練集，構(gòu)建并訓(xùn)練人工蜂群優(yōu)化的半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)；

步驟S7:獲取待測光伏系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)化特征數(shù)據(jù)，并輸入訓(xùn)練好的人工蜂群優(yōu)化的半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)，識別故障。

進(jìn)一步的，所述步驟S2具體為：

步驟S21:提取電流-電壓曲線的開路電壓V_oc，最大功率點(diǎn)電流I_m，最大功率點(diǎn)電壓V_m，以及等效串聯(lián)電阻R_s作為辨識特征量；

其中，等效串聯(lián)電阻R_s的定義如下：