一种大型光伏电站中电池面板的故障检测算法

摘要

本发明属光伏发电技术领域，涉及一种大型光伏电站中电池面板的故障检测算法，本发明采用上位机直接发出操控命令，将获取的该时刻每条支路的电流以及每块电板的电压，以及环境参数包括光照强度和温度，输入数据后进行计算，其中采用对单个故障面板定位的横向比较算法，对电站整体老化判断的历史比较算法，以及用作对照的标准值更新算法，以及采用辅助算法的个别故障记录表，历史均值记录表，以及标准值查找表，同时进行个别故障定位与整体老化/积灰判断。本发明能在线实时监测、易于实现、能避免软错误带来的误判，并且采用自适应的方式构建标准值查找表，能适应不同地域和环境条件，因而具有更强的普适性和更高的精确度。

说明书

技术领域

本发明属光伏发电技术领域，涉及一种大型光伏电站中电池面板的故障检测算法，尤其涉及一种大型光伏阵列中电板故障检测定位与整体老化或积灰判断的方法。

背景技术

随着新能源技术的不断发展，太阳能光伏发电的应用已经越来越广泛。现有技术公开了光伏阵列是光伏发电系统的核心组成部分，它由若干块串并联的光伏电池面板组成。资料显示，目前常见的光伏电站均由户外安置的大规模光伏阵列构成，受环境因素影响，光伏面板极有可能出现个别故障、老化或积灰的情况，由于光伏面板数量庞大常无法及时检测出故障，不能及时得到替换，严重影响光伏电站的发电效率。

基于上述现状，业内技术人员采用一些光伏面板的故障检测手段，通过采集光伏面板的电压、电流等参数进行检测，但是，实践显示，采集到面板参数的数据，并不能直接得出故障情况的结论，还需对数据进行合理有效地诊断分析，方可获得准确的故障定位及故障类型。现有技术的光伏发电系统故障检测算法中尚存在下述局限性，如：其中一种类别的技术中，通过电流差值的方法判断(文献<太阳能电池阵列故障诊断方法研究>，第十四届全国设备监测与诊断学术会议，2010年)，通过筛选出电流差值过大的相邻列找出含有故障组件的支路，并对该支路的各光伏组件的电压值进行分析，定位出故障光伏电池组件；该算法可通过实时测量实现，并且只需要测量电压和电流信息，计算量小，容易实现，但是，其仍存在问题：不能对软错误进行有效的判断，对暂时出现的遮挡等情况容易产生误判，以及其中只进行支路间的横向比较，缺少结合环境参数对电站总体工作情况的分析，不能反映电站整体老化或积灰等情况；其中另一种类别的技术中，采用已知数据进行训练，得到完整数据库，再与测量数据比较的算法，中国专利(申请号201410449777.6)公开了一种采用模糊聚类算法进行故障判断的方法，其特点是先通过前期大量工作建立故障知识库，再收集光伏电站故障报警信息作为待比较样本，通过比较隶属度，并选用隶属度最高的故障类型作为待测样本代表的故障类型，该算法存在的问题是：需要事先判断出某一组数据为故障数据，才能运用隶属度算法，无法通过容易测试的电流、电压等电气参数直接判断故障；并且该算法事先需要大量的训练数据，以建立一个故障知识库用于比较，由于故障种类繁多，故障的仿真较为复杂，将消耗大量资源；并且，由于故障知识库的收集是局限的，且故障知识库的更新需要很长的时间，因而难以适应各种地理环境的情况，当地理环境变更后，故障知识库的内容将面临不准确的问题；还有类别的技术中，采用神经网络模型进行故障判断的算法，以最大功率点电流、最大功率点电压、短路电流、开路电压等电气参数作为算法的输入参数，通过BP神经网络得到故障模型输出，从而判断故障类型(文献《一种四参数的光伏组件在线故障诊断方法》，中国电机工程学报，2014年5月5日，第34卷第13期)、(文献《基于BP神经网络的光伏阵列故障诊断研究》，电力系统保护与控制，2013年8月16日，第41卷第16期)，该法可直接通过电气参数判断出故障类型，但存在的问题是：算法本身较为复杂，计算量大，且同样需要大量故障数据进行训练；另外作为算法输入的短路电流与开路电压无法实时测量，需要使光伏阵列暂时停止工作，影响电站发电效率，等等。

鉴于现有技术的局限性，本申请的发明人拟提供一种能在线快速实时监测、易于实现、能同时进行个别故障定位与整体老化判断、并适应不同地域和环境条件的具有更强普适性和更高准确度的光伏阵列故障检测算法。

发明内容

本发明的目的是，针对现有技术存在的缺陷，提供一种大型光伏电站中电池面板的故障检测算法，尤其涉及一种大型光伏阵列中电板故障检测定位与整体老化或积灰判断的方法。本发明方法能在线实时监测、易于实现、结合环境信息与电气参数同时进行个别故障定位与整体老化判断的光伏阵列故障检测。

具体的，本发明的一种大型光伏电站中电池面板的故障检测算法，其特征在于，其包括，采用上位机直接发出操控命令，将采集设备获取的该时刻每条支路的电流以及每块电板的电压，以及环境监测设备获取的环境参数(包括光照强度和温度)，作为输入数据进行计算，实现同时进行个别故障定位与整体老化判断的光伏阵列故障检测；其中采用：对单个故障面板定位的横向比较算法，对电站整体老化判断的历史比较算法，以及用作对照的标准值更新算法，以及采用辅助算法的个别故障记录表，历史均值记录表，以及标准值查找表。

本发明中，所述光伏阵列为多个光伏电板构成的组串，并额外配有可测量光照强度和温度的环境参数监控设备；

本发明中，所述上位机通常采用可直接发出操控命令的计算机；

其中，所述在上位机内保存有检测算法的相关表：

1)可改变一次的标准值查找表：用于与所测数据对比，以判断整体老化或积灰情况；

所述标准值查找表包括(a)光强-电流标准值查找表，用于记录各种光照强度情况下对应的电流标准值，(b)温度-电压标准值查找表，记录各种温度条件下对应的电压标准值；其中，光强-电流标准值查找表、温度-电压标准值查找表，在初始状态下保存有初始设置的标准值，其中每组数据对还对应一个更新标志位，用于在已知光强值的前提下，获取一个标准电流值，作为电站正常发电时各条支路的平均电流，与电流的测量平均值进行对比，更新标志位标明其对应的数据对是否处于初始态，当某组数据对处于初始状态时，可以被更新，在被更新完一次后，其对应的标志位被标记，使得标准值被确定；

2)个别故障记录表：用于记录某块电板电流或电压异常出现的次数，以判断某块电板是否出现故障，其包括：

(a)故障电板的位置，可用编号表示；

(b)故障标示个数，用以记录该电板电流或电压出现异常的次数，

(c)发生故障时该电板的电流、电压值大小；

(d)故障标示最后更新时间，以测试序号表示，用于筛除可能出现的软错误；

本发明的实施例中，所述的个别故障记录表包括：

异常电池面板的位置，可用一维编号表示，也可用二维坐标表示；

异常电池面板的故障标志，记录该电池面板被检测到异常的次数，用于确定该面板是否出现故障；

电流、电压异常值，为该电板每次被检测出异常时的电流和电压值，可能包括多组数据；最后更新时间，为该电板最近一次被检测出异常时，所对应的测试序号，用于排除软错误的故障标志清零流程；

本发明的实施例中，所述的故障标志清零流程，可以定期对个别故障记录表中每一组故障记录的故障标志与最后更新时间进行筛查，通过对比最后更行时间与当前时间，将故障标志长期未增加的故障记录自动删除；

3)历史均值记录表：记录每次测量时全电站的平均电流与电压，测试时的光照强度和温度，用以分析电站发电状况的整体变化趋势，判断是否出现老化与积灰等情况，包括：

(a)支路电流均值，是对整个电站每一无故障组串的支路电流，所求取的平均电流；

(b)全电板电压均值，是对整个电站所有无故障标示的电板，所求取的平均电压；

(c)测试序号，用以表示每次测试的时间；

本发明的实施例中，历史均值记录表包括：

电流整体平均值，即每次测量得到的各支路电流的平均值；

电压整体平均值，即每次测量得到的各电池面板电压的平均值；

光照强度、温度值，即每次测量记录的光照强度值与温度值，作为环境参数，可在标准值查找表中找到对应的电压、电流标准值；

测试序号，用于表示各次测试的时间顺序，其中，每次测试时自动对其加1，用正整数反映各次测试结果的先后关系。

本发明的检测算法中，主体部分包括横向比较算法、标准值更新算法、历史比较算法(整体老化判断)；

其中，横向比较算法对比各串联支路电流大小，对电流值异常的组串进一步提取电压值再次进行比较，并将电压值异常的光伏组件位置保存在所述个别故障记录表内，若在表内已有该位置的故障记录，则增加该电板的故障标志，当故障标志达到一定个数时，向外部界面显示该电池面板可能出现故障并报告其位置，同时显示电流电压故障数据以供参考；

所述横向比较算法中，个别故障记录表根据所存元素的最后更新时间，自动删除故障标志长期未变化的电板信息，防止如暂时遮挡等软错误导致的误判；

本发明的实施例中，单个故障面板位的横向比较算法包括：

以测量时刻的各条支路电流、各块电池面板电压构成的算法输入参数；

横向电流比较步骤，对比各条支路电流与平均值的差异；

一个事先设置好的电流比例系数，当某一支路电流差值与平均值之比大于该比例系数时，认为该支路存在异常；

横向电压比较步骤，对于异常支路，对比各块面板电压与平均值的差异；

一个事先设置好的电压比例系数，当某一面板电压差值与平均值之比大于该比例系数时，认为该面板存在异常；

与个别故障记录表的关联过程，当检测到某一面板异常时，需要对个别故障记录表进行相应的修改以保存该电板的故障记录；

一个事先设置好的故障标志阈值，当某块电池面板对应的故障标志超过该阈值，就认为该面板出现故障，并向外输出该面板的故障信息。

所述历史比较算法(整体老化判断)在每次测量时排除个别故障记录表内已存在的电池面板，对正常工作的电池面板求取平均电压值，对正常工作的支路求取电流平均值，并与环境参数同时保存在历史均值记录表中；当存储数据达到一定数量时，进入整体老化判断，在电流-光强标准值查找表与电压-温度标准值查找表中找到各测量记录对应的电流、电压标准值，并计算测量均值与标准值之差；对于所计算得的差值拟合出关于时间的曲线，通过分析其变化趋势判断其是否老化；本发明的实施例中，历史比较算法包括：

以测量时刻的光照强度、温度值构成的环境参数，与各条支路电流、各块面板电压构成的电气参数，作为算法的输入参数；

与个别故障记录表的关联过程，通过检索个别故障记录表中所记录的故障记录，排除输入的电气参数中异常的电流与电压值，以增加算法的精确性；

电流、电压整体均值处理，将所有支路的电流值与所有面板的电压值进行融合，用电流和电压的平均值作为本次测量的整体结果；

与历史均值记录表的关联过程，将每次测量得到的整体结果保存在历史均值记录表中；

与标准值查找表的关联过程，通过光强和温度值作为检索条件，在标准值查找表中得到电流和电压标准值，与测量值进行比对；

曲线拟合过程，以测试序号作为横坐标、电流(电压)与标准值的差值作为纵坐标拟合出曲线，表示整体老化(或积灰)趋势。

所述标准值更新算法将在历史均值记录表中的数据量达到一定规模后执行；若测试中同一光强值出现次数达到设定阈值，则在光强-电流标准值查找表中找到对应该光强值的点，若其更新标志位显示该点数据尚未更新，将该光强值对应的电流测量值取平均，替换掉原表格中该点的电流值，之后修改标志位，表示该点数据不允许再次更新。本发明的实施例中，根据电站所处环境以及所使用的设备不同，在测试过程中自适应地更新电流、电压标准值的算法，其包括：

一次性更新的特性，即每一组标准值在算法运行后只能更新一次，之后不再变动；

与历史均值记录表的关联过程，当表中数据达到一定规模时开启自适应更新流程；

一个事先设置好的电流更新阈值，当历史均值记录表中光强值相同的记录数大于该阈值时，进行该组标准值的更新；

一个事先设置好的电压更新阈值，当历史均值记录表中温度值相同的记录数大于该阈值时，进行该组标准值的更新；

与标准值查找表的关联过程，所有标准值均存放在标准值查找表中，标准值更新算法将直接对该表的数据进行更新。

本发明中，对温度-电压标准查找表的更新流程与光强-电流标准值查找表的更新流程类似，即当同一温度值出现一定次数后，在查找表中找到对应改温度值的点，若其更新标志位显示该点数据还未更新，将该温度值对应的电压测量值取平均后，替换掉原表格中该点的电压值，之后将不再改变该点数据。

本发明中，所述标准值更新算法使所述两个标准值查找表更具有自适应性，不采用固定的数据，对于不同的环境、设备，在检测的同时能自我修正，增加电站整体运作状态分析的精度。

本发明的光伏阵列故障检测算法的输出结果包括：

发生故障的光伏面板的位置，及其发生故障时对应的电流、电压情况；

光伏电站整体老化或积灰状态分析结果，其包括近期工作效率曲线、总体电流和电压，以及对应的环境参数情况；

并将向显示端提供输出，其包括个别故障单元信息，整体老化情况，以及发电量变化曲线等信息，同时，本发明的光伏阵列故障检测算法对于软错误，能准确判断，并减少误报警。

本发明进行了实际检测，结果显示，本发明的光伏阵列故障检测算法能在线实时监测、易于实现、能同时进行个别故障定位与整体老化/积灰判断、能避免软错误带来的误判，并且采用自适应的方式构建标准值查找表，使本算法能适应不同地域和环境条件，因而具有更强的普适性和更高的精确度。

为了便于理解，以下将通过具体的附图和实施例对本发明的一种大型光伏阵列故障检测方法进行详细地描述。需要特别指出的是，具体实例和附图仅是为了说明，显然本领域的普通技术人员可以根据本文说明，在本发明的范围内对本发明做出各种各样的修正和改变，这些修正和改变也纳入本发明的范围内。另外，本发明引用了公开文献，这些文献是为了更清楚地描述本发明，它们的全文内容均纳入本文进行参考，就好像它们的全文已经在本文中重复叙述过一样。

附图说明

图1.本发明的光伏故障检测算法总体数据结构图。

图2.本发明的光伏故障检测算法中单个面板故障检测算法流程图。

图3.本发明的单个面板故障检测算法中利用标志位清零排除软错误的算法流程图。

图4.本发明的光伏故障检测算法中对整体老化情况判断的算法流程图。

图5.本发明的光伏故障检测算法中标准数据查找表的自适应更新流程图。

具体实施方法

实施例1

图1为本发明提出的光伏故障检测算法总体数据结构图，其中包括系统输出的检测开始信号，该信号根据预设的测试时间自动发送至数据采集设备，提示采集设备开始采集并将所测得电流、电压、光照强度与温度信息发送回处理系统；

还包括由采集设备发送回的输入数据101，由串行输入的电流值、电压值，以及测试时刻的光照强度与温度构成，由于所需电参数包括所有串行支路的工作电流与所有光伏电板的工作电压，数据量较大，故采用串行输入方式，所输入的数据将首先进入决策系统；

还包括三张数据表，由个别故障记录表112、历史均值记录表113、标准值查找表111组成，这些数据表将永久保存于处理系统中，用作比较算法的判据，其中标准值数据表还包括光强-电流标准查找表114与温度-电压标准查找表115，此两表存储大小固定，且光强与温度值在设置以后将不再改变，故障标志记录表为链式结构，每产生一组故障数据将在原表后直接添加，以节省存储空间，历史均值记录表可容纳数据量固定，当测试数据组数超过记录表容量时删除最早测得的数据，并将新数据填入对应位置，基本保证测试序号的连续性，

还包括由横向比较算法、历史比较算法与标准值更新算法构成的算法主体102。其中横向比较算法不需要环境参数信息，仅需要对各支路电流进行对比，找到电流值异常的支路，再对支路中各电板的电压值进行对比，找出电压值异常的电板，并将故障情况添加在个别故障记录表112中，历史比较算法对每次测量得到的所有支路电流求取平均值，对所有电板电压求取平均值，并记录测试时光照强度与温度，作为一组测试数据，添加测试序号后存储至历史均值记录表113，当该表中数据量达到一定规模后，历史比较算法将提取表中数据，在标准值数据表111中找到相同光强对应的电流标准值、相同温度对应的电压标准值，进行差值运算后，分析各组数据依照时间顺序的变化规律，判断是否出现整体老化或积灰等问题，

还包括向外部显示提供的输出数据103，由个别故障单元信息、整体老化情况、发电量与对应环境参数信息构成，其中个别故障单元信息包括可能发生故障的电板位置及作为判定依据的电流电压，由横向比较算法产生。整体老化情况提供了是否老化或积灰的分析，并以发电量变化曲线作为判断依据，由历史比较算法产生。

实施例2

图2为本发明单次测量中单个面板故障检测流程图。

首先，算法需要获取所有测试支路的电流值与每块电板的电压值(201)；

计算所有支路电流的平均值，再将每条支路的电流值与平均值作差，得到每条支路电流与平均电流之差(202)；

以该差值作为故障支路的判据，若某一支路电流超过平均电流一定百分比(该比值提前设定)，即差值过大，则认为该支路中可能有电板出现故障，并读取电板电压进入下一步的判断(203)，否则回到(202)，对下一条支路进行计算；

对于某一可疑支路，计算该支路上各电板电压的均值，再将每一电板的电压值与平均值作差，得到每块电板电压与平均电压之差(205)；

以该差值作为故障电板的判据，若某一支路电压超过平均电压一定百分比(该比值提前设定)，即差值过大，则认为该块电板可能出现故障(206)，否则回到(204)，对下一块电板进行计算；

在个别故障记录表112中搜索该电板信息，即判断该电板是否已被录入个别故障记录表：若该电板已被标记，则对其故障标志位加1，记录该次测量时电板的电流和电压值作为故障判据，并且用本次测量的测试序号作为更新时间；若没有被标记，则将该电板信息添加至个别故障记录表112，包括其位置信息，本次测量时的电流、电压值，以及更新时间(测试序号)，并令故障标志等于1(205)；

若上述处理后，该块电板故障标志大于设置阈值，则将该电板确定为可能发生故障的电板，向显示端输出该电板的故障信息，包括该电板位置与每次测出故障时的电流、电压值，提示工作人员及时进行人工检查(206)，否则回到(204)，对下一块电板进行计算；

待所有支路均经过(202)至(206)的检测过程后，结束一次横向比较(207)。

实施例3

图3为人为更换故障电板后，或针对软错误，某块电板从个别故障记录表112中删除的流程图，(301)至(306)为更换电板后的故障标志清零，(311)至(314)为软错误后的标志位清零；

在更换电板后，需要输入已更换后电板的位置信息(301)；

为提高效率，避免额外的测试步骤，将等待下一次系统自动检测开始，在正常的检测流程中同时检测已更换电板的工作情况(302)；

在检测算法开始后，将进入实施例2所描述的单个面板故障检测，在检测后会根据检测结果更新个别故障记录表112(303)；

在横向比较算法结束后，在个别故障记录表中查找已更换电板位置所对应的故障数据(304)；

此时，若该电板对应的故障标志仍与更换电板前相同，则表示更换电板后该位置处电流电压不再异常，认为电板更新成功，并将个别故障记录表112中该位置所对应的故障数据清除(305)；

若该电板对应的故障标志继续增加，则表示该处仍有故障存在，需要进一步确认与排查，则系统将通过输出提示该位置处仍有故障(306)；

系统正常工作前将预设定期故障标志清零的间隔，当测试序号为该值的整数倍时，在正常的检测算法结束后，系统将额外进入标志位清零流程(311)；

对个别故障记录表112中每组故障数据，计算其最后更新时间(上次更新时的测试序号)与本次检测的测试序号之差(312)；

若序号差大于预设差值的阈值，则表明该组故障数据的故障标识长时间未增加，可能仅仅是局部遮挡、阴影等造成的软错误，并非电板出现故障，将表示该电板的故障数据从个别故障记录表112中清除(314)。

实施例4

图4为整体老化判断，即历史比较算法的流程图。

该算法包括了从采集设备所获得数据的预处理部分，由于标准值查找表111中的光强和温度值较为离散，从环境监测设备获得的光强值和温度值需要进行近似处理，使环境参数与表内存储数据相契合(401)；

由于整体老化判断基于电站所有电板的电流与电压参数，个别故障的电板因其电参数与正常工作状态相差较大，可能会对整体判断的结果产生较大影响，故首先根据个别故障记录表112中所存储的数据，得到近几次测量中发现的可能故障的电板，将其从历史比较算法的输入数据中排除，对于其他正常工作的支路，求取其平均电流值，对所有正常工作的电板，求取其电压平均值(402)；

将该次测试所获得的平均电流与平均电压，以及预处理后的光强和温度值作为一组数据，在添加本次测试序号后，存入历史均值记录表113中(403)；

由于需要对电站整体工作情况的变化进行分析，需要一定规模的数据量才能进行下一步处理，故判断历史均值记录表内已存在的有效数据是否大于预设值(404)；

若数据量足够进行历史比较算法，则对历史均值记录表113内的每一组数据，在光强-电流标准查找表中搜索相同光强值对应的电流标准值，在温度-电压标准查找表中搜索相同温度对应的电压标准值(405)；

将历史均值记录表113中该组数据的电流均值与搜索到的电流标准值作差，得到电流差值，将电压均值与搜索到的电压标准值作差，得到电压差值，作为整体老化情况的一组判据(406)；

对历史均值记录表113中每组数据都得到一组电流、电压差值后，以测试序号(表示时间)为横坐标，分别拟合出电流差值-时间与电压差值-时间曲线(407)；

上述曲线反映电流、电压偏离标准值的程度随时间变化的情况，通过该曲线可分析出电站的整体老化情况，比如若发现曲线呈正上升趋势，则显然电站整体工作效率降低，可能出现整体老化或积灰，需要及时检查与清理。算法最终将拟合出的曲线结合分析出的可能状况输出至外部显示，以便于管理人员更直观地了解电站的工作情况(408)。

实施例5

图5所示为标准值查找表111的自适应更新流程。为使实施例4所述的整体老化判断能够尽快实施，该表在系统运行前存有初始数据，可直接使用初始数据表进行历史比较算法。由于初始数据基于先验知识与实际经验所得，在实际运用中，由于电站的工作条件不同，该初始标准值可能与实际标准值略有差距，为使整体老化判断更加精确，需要采用自适应的标准值，不断完善标准值查找表111。

标准表通过为每一组数据提供更新标识实现其自适应性。

首先等待历史均值记录表113中的数据达到一定规模(500)；

对光强-电流标准查找表的更新流程如(501)至(506)所示：

对均值记录表中各组数据按光强值进行排序，目的是使相同光强值的数据存放在一起(501)；

顺序遍历整理后的数据，若发现具有某一相同光强值的数据达到一定数量(502)，则在光强-电流标准查找表中找到该光强值对应的点(503)；

读取该位置的更新标识(更新标识在系统刚开始运作时为1)，若标识为1，则表示该点数据仍为初始数据，可以更新(504)；

在已排序的历史均值数据中提取该光强值所对应的所有电流值，求出其均值，以该均值替代标准查找表中原有的电流值(505)；

在光强-电流标准查找表中修改该点的更新标识为0，表示该点数据已经过自适应处理，不能再被更改(506)。

对温度-电压标准查找表的更新流程与上述流程类似，如(511)至(516)所示：

对均值记录表中各组数据按温度值进行排序，目的是使相同温度值的数据存放在一起(511)；

顺序遍历整理后的数据，若发现具有某一相同温度值的数据达到一定数量(512)，则在温度-电压标准查找表中找到该光强值对应的点(513)；

读取该位置的更新标识，若标识为1，则表示该点数据仍为初始数据，可以更新(514)；

在已排序的历史均值数据中提取该温度值所对应的所有电压值，求出其均值，以该均值替代标准值查找表111中原有的电压值(505)；

在温度-电压标准查找表中修改该点的更新标识为0，表示该点数据已经过自适应处理，不能再被更改(506)。

需要指出的是，上述实施例中光强-电流标准查找表更新流程(501)至(506)，与温度-电压标准查找表更新流程(511)至(516)的过程可以互换顺序，并不影响算法结果。

另外，本实施例针对标准值查找表111中存在初始数据情况下的更新流程，若查找表中不带有初始数据，也可以依照此流程进行标准值的自适应更新，只是延后了实施例4所述整体老化判断的执行。