CN106160659B - 一种光伏电站区域定向故障诊断方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种光伏电站区域定向故障诊断方法，首先，搭建集成了数据采集***、组件定位***和数据库***的电站性能数据采集平台，采集电站性能监测所需的必要参数以供故障诊断时使用；其次，通过一种集成了自主无人机、热红外分析设备的现场检测装置，对组件进行红外扫描，并根据现场检测装置坐标信息确定影像的组件信息；再次，设置地面影像分析***，通过热红外影像分析确定组件是否存在热斑；最后，建立故障诊断平台，根据影像分析结果采取相应诊断方法。本发明提出的区域定向故障诊断方法，能够实现电站故障区域即时分析，处理速度快，可靠性高，同时也降低电站运营成本，有利于光伏电站的安全高效运行，有利于保障电站作业人员的安全。
Description
技术领域
本发明涉及太阳能领域，尤其是一种光伏电站区域定向故障诊断方法。
背景技术
光伏电站的运行环境复杂多变，使电站***在运行过程中出现不稳定性，如组件电池片隐裂、接线盒老化接触不良、出现鸟粪和积灰等固定遮挡物等，导致电站出现失配现象，严重时还会导致安全事故。同时，光伏电缆老化，逆变器停机后无法自启等非阵列故障，也是影响光伏电站稳定与安全的重要因素。因此，对光伏电站进行监测十分重要。
由于阵列是发生故障较多的环节，当出现电池片隐裂、组件接触不良或阵列失配时，相关组件将由电源变成负载而耗能发热。因此，目前，常用的做法是采用手持式红外热成像仪对光伏阵列进行巡检。这种做法存在以下缺陷：(1)光伏电站由于地理环境限制，并不一定适宜电站操作人员亲临现场操作。(2)大型光伏电站组件数量多，占地面积大，人员配置少，人工监测会导致周期长，效率低，检测结果滞后等问题。(3)光伏阵列的监测一般都是在工作状态下进行，直流侧的高压环境对检测人员存在较大安全隐患。(4)无法从整体的角度对电站***作出评估
为解决上述问题，部分电站搭建了性能监测平台，采用相关算法验证***是否处于故障状态。这种做法也存在下述若干不足：(1)大型电站的监测数据量庞大，导致计算量大，计算速度慢，算法稳定性差。(2)只有在计算结果触发故障阈值时，才能判定电站出现故障，而这时往往意味着电站出现了严重故障问题，算法灵敏性差。
因此，有必要设计一种光伏电站性能监测***，提高其稳定性和安全性，以保障光伏电站安全高效的运行。
发明内容
针对上述不足，本发明提出一种光伏电站区域定向故障诊断方法，以解决光伏电站现场检测难度大、检测结果滞后、性能监测平台不灵敏以及稳定性差等缺点。
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：
一种光伏电站区域定向故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
a.搭建集成了数据采集***、组件定位***和数据库***的电站性能数据采集平台；通过所述数据采集***采集电站直流侧和交流侧的必要检测数据；通过所述组件定位***对光伏电站的每一块组件进行定位与编号，同时，为采集到的数据添加坐标信息；所述数据库***用于储存包括坐标信息的实测数据以供故障诊断使用；
b.通过一集成了自主无人机、热红外分析设备的现场检测装置，对组件进行红外扫描；所述现场检测装置以自主无人机作为载体，自主无人机能够自主起降、巡航、调节飞行姿态、原地垂直起飞和悬停，并能够接收人工操作指令；此外，所述自主无人机还能够实时设置相机参数；所述热红外分析设备为专业热红外分析仪，集成有自动控制装置，控制热红外分析仪工作并传输光伏组件红外影像至影像分析***；
c.设置地面影像分析***，接收光伏组件红外影像，并分析接收到的光伏组件红外影像是否存在热斑，将分析结果发送至故障诊断平台并同步储存至数据库；
d.建立故障诊断平台，所述故障诊断平台基于PHM技术搭建，采用马田算法，用健康度HD的数值来表示诊断结果，具体诊断方法如下：
根据热斑邻域搜索范围内组件坐标信息，确定邻域内组件编号。根据热斑出现时间和组件编号，调取数据库中相关实测数据w1。启动仿真模块，根据w1中环境参数获取邻域健康数据w2。
MD为实测数据与健康数据之间的马氏距离值，假定电站数据维数为n，则实测数据向量为yi＝(yi1,yi2,…,yin)，计算其与w2之间的马氏距离为：
其中，为健康总体w2的数据向量。
选择合适的二水平正交表，并将n个w1的特征分量安排到正交表的各列。对于正交表的每一行，根据各特征分量的水平，用w2中的样本矢量构造一个基准空间其中i代表正交表的行号。对于每一行的基准空间计算w1中数据向量至w2的马氏距离值MDi1,MDi2,…,MDiN。由此计算信噪比：
信噪比ηq表示了正交表第q行中水平为“1”的特征分量对w1中实测数据向量的识别效果，ηq越大说明识别效果越好。通过比较各特征分量在两水平信噪比均值tj＝Tj/m(j＝2，1；Tj为某实测数据分量在水平j下的信噪比之和；m为同一水平重复次数)进行有效特征选择，从而判断是否存在故障。当t1-t2＞0时，该特征分量具有较大贡献度，为有效特征，应予以保留；反之，该特征应予以剔除。
最后，将马氏距离归一化以获得设备健康程度(HD)，归一化函数形式如下：
其中，c0基于健康数据及对应的HD阈值来确定，其公式如下：
其中，Mean(MDnormal)为健康数据MD均值，HDpre为正常状态下对应的HD设定值，本发明中取HDpre＝0.95，可得c0＝0.03，即
所述诊断平台根据所述影像分析***的分析结果采取不同的诊断方法，具体如下：
当0.85<HD<1时，即当组件无热斑时，认为***处于无故障状态，诊断平台定时对比直流侧和交流侧数据以判断汇流、逆变环节运行状态；当HD<0.85时，即出现热斑信息，诊断平台发出报警信息，操作人员根据诊断结果采取相应措施：(1)当0.65<HD<0.85时，即热斑问题较轻时，认为***处于轻微正确故障状态，应及时采取检修措施，操作人员通过辅控***设置所述现场检测装置在邻域内巡检一段时间，进行进一步的观察；(2)当HD<0.65时，即热斑问题严重时，认为***处于严重正确故障状态，应立即采取检修措施，操作人员启动区域诊断模式，根据所述组件定位***确定热斑组件位置，以热斑组件为中心，进行区域热斑搜索，并确定热斑邻域，调取邻域内组串参数进行故障诊断并输出结果，操作人员根据诊断结果采取相应措施；无论选择哪种方法，操作人员必须进行故障复位操作。
e.收到故障复位信号后，所述现场检测装置按时复检热斑邻域，以确保故障问题得到妥善解决。
上述步骤a中数据采集***用于采集、传输和显示电站***的直流侧和交流侧的必要检测数据，送入微控制器片进行预处理后，通过通讯接口送入远程计算机，并在添加坐标信息后送入数据库存储和显示；所述数据采集***的处理芯片采用微控制器，并配合AD采样芯片；所述数据采集***的通讯接口采用RS-485通讯接口。
上述直流侧的必要检测数据包括组串电压、组串电流、组件背板温度、水平辐照、共面辐照、环境温度、环境湿度、风速、风向和大气压，所述交流侧的必要检测数据为逆变器直流侧电流、逆变器交流侧电流和逆变器效率。
进一步地，光伏阵列的电压、电流分别采用直流电压隔离变送器和直流电流变送器，光伏组件背板温度的采集选用热敏电阻，辐照度数据的采集选用直射辐照仪和散射辐照仪相结合的方式，风速、风向的测量选用风速、风向传感器与风速变送器、风向变送器配合使用的方式，各个传感器输出的信号经过调理电路处理后，送入微控制器的模数转换器(ADC)中，微控制器定时进行采样、处理、传输。
上述交流侧逆变器数据通过智能电量变送器采集，通讯接口为RS-485串行通讯标准，通讯协议为标准MODBUS协议。
上述步骤a中的组件定位***采用GPS定位***，在电站阵列的每个组件上安装GPS定位跟踪装置，由GPS定位***对组件定位，获取其所在地理位置的坐标信息，并将组件编号，根据组件编号储存其对应的坐标信息；所述数据库***为基于云平台的SQL数据库***。
上述步骤c中的影像分析***为双目视觉***。
本发明与现有技术相比有益的效果是：
本发明提出了一种光伏电站区域定向故障诊断方法，弥补了现有方法在电站故障运维方面的不足。以GPS定位***和热斑搜索的方法，并结合基于无人机的现场检测装置，实现电站区域快速即时分析，不仅提高了对故障的反应精度和速度，同时也降低电站运营成本，有利于光伏电站的安全高效运行，有利于保障电站作业人员的安全。
附图说明
图1为本发明的区域定向故障诊断流程图；
图2为数据采集***框图；
图3为马田***诊断流程图。
具体实施方式
为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合附图和具体实施方式，进一步阐述本发明。
如图1所示，一种光伏电站效率衰减预测方法，包括以下步骤：
a.搭建集成了数据采集***、组件定位***和数据库***的电站性能数据采集平台。通过数据采集***采集电站直流侧和交流侧的必要检测数据，通过定位***对光伏电站的每一块组件进行定位并编号，同时为采集到的数据添加坐标信息，数据库***用于储存包含坐标信息的实测数据以供故障诊断使用。
b.通过一种集成了自主无人机、热红外分析设备的现场检测装置，对组件进行红外扫描，该装置以自主无人机作为载体，无人机需具有自主巡航，调节飞行姿态功并可接收人工操作指令的功能，同时，具有实时设置相机参数的功能，热红外分析设备为专业热红外分析仪，集成有自动控制装置，控制热红外分析仪工作并传输影像至影响分析***。
c.设置地面影像分析***，通过分析接收到的光伏组件红外影像并分析其是否存在热斑，将分析结果发送至故障诊断平台并同步储存至数据库。
d.建立故障诊断平台。诊断平台根据影像分析结果采取不同的诊断策略。当组件无热斑是，平台定时对比直流侧和交流侧参数以判断汇流、逆变等环节运行状态。当出现热斑信息时，诊断平台发出报警信息。操作人员根据诊断结果采取相应措施：(1)当热斑问题严重时，操作人员可启动区域诊断模式，根据定位***确定热斑组件位置，以热斑组件为中心，进行区域热斑搜索，并确定热斑邻域，调取邻域内组串参数进行故障诊断并输出结果；(2)当热斑问题较轻时，操作人员可通过辅控***设置现场检测装置在邻域内巡检一段时间，进行进一步的观察。无论选择哪种方式，操作人员必须进行故障复位操作。
e.收到故障复位信号后，现场检测装置按时复检热斑邻域，以确保故障问题得到妥善解决。
步骤a中数据采集***用于采集、传输和显示电站***直流侧和交流侧的必要检测数据，然后送入微控制器进行预处理后，通过通讯接口送入远程计算机，并在添加坐标信息后送入数据库存储和显示，如图2所示。
步骤a中数据采集***微处理芯片采用TMS320F28012，并配合16位单通道AD采样芯片。
步骤a中数据采集***AD采样芯片采用ATMEL AD7663。
步骤a中数据采集***的通讯接口采用RS-485通讯接口。
步骤a中直流侧的必要检测数据包括组串电压、组串电流、组件背板温度、水平辐照、共面辐照、环境温度、环境湿度、风速、风向和大气压等，交流侧的必要检测数据为逆变器直流侧电流、逆变器交流侧电流和逆变器效率。
优选地，步骤a中光伏阵列的电压、电流分别采用直流电压隔离变送器和直流电流变送器。光伏组件背板温度的采集选用PT100铂热电阻。辐照度数据的采集选用锦州阳光气象科技公司的TBQ-2型总辐射表和DL-2型标准电流变送器相结合的方式。风速风向的测量选用锦州阳光气象科技公司的EC-8SX型一体化风速风向传感器与风速变送器、风向变送器配合使用的方式。各个传感器输出的信号经过调理电路处理后，送入主控制器TMS320F2812的模数转换器(ADC)中。主控制器TMS320F2812定时进行采样、处理、传输。
优选地，步骤a中电站交流侧逆变器数据通过智能电量变送器采集，通讯接口为RS-485串行通讯标准，通讯协议为标准MODBUS协议。
优选地，步骤a中定位***采用GPS定位***，在电站阵列的每个组件上安装GPS定位跟踪装置，由GPS定位***对组件定位，获取其所在地理位置的坐标信息，并将组件编号。根据组件编号储存其对应的坐标信息。
优选地，步骤a中数据库***采用基于云平台的SQL数据库***，云平台存储空间大，存储质量高，具有与计算机的实时交互的能力并节省本地空间，减轻本地设备压力。
优选地，步骤b中自主无人机采用DJI Inspire 1RAW，可自主起降和巡航，原地垂直起飞和悬停，且飞行姿态保持稳定，有利于获取高质量的光伏组件红外影像。传输距离5km，可满足大型电站信息传输的需要。
优选地，步骤b中热红外分析仪采用FLUKE TiR32热红外成像仪。
优选地，步骤c中影像分析***采用双目视觉***，基于OpenCV环境搭建。
优选地，步骤c中影像分析***中双目视觉***采用两个Bumblebee2摄像头。
进一步地，步骤d中故障诊断平台基于PHM技术搭建，其故障诊断环节采用马田***，用健康度HD的数值来表示诊断结果，如图3所示，具体诊断方法如下：
根据热斑邻域搜索范围内组件坐标信息，确定邻域内组件编号。根据热斑出现时间和组件编号，调取数据库中相关实测数据w1。启动仿真模块，根据w1中环境参数获取邻域健康数据w2。
MD为实测数据与健康数据之间的马氏距离值，假定电站数据维数为n，则实测数据向量为yi＝(yi1,yi2,…,yin)，计算其与w2之间的马氏距离为：
其中，为健康总体w2的数据向量。
选择合适的二水平正交表，并将n个w1的特征分量安排到正交表的各列。对于正交表的每一行，根据各特征分量的水平，用w2中的样本矢量构造一个基准空间其中i代表正交表的行号。对于每一行的基准空间计算w1中数据向量至w2的马氏距离值MDi1,MDi2,…,MDiN。由此计算信噪比：
信噪比ηq表示了正交表第q行中水平为“1”的特征分量对w1中实测数据向量的识别效果，ηq越大说明识别效果越好。通过比较各特征分量在两水平信噪比均值tj＝Tj/m(j＝2，1；Tj为某实测数据分量在水平j下的信噪比之和；m为同一水平重复次数)进行有效特征选择，从而判断是否存在故障。当t1-t2＞0时，该特征分量具有较大贡献度，为有效特征，应予以保留；反之，该特征应予以剔除。
最后，将马氏距离归一化以获得设备健康程度(HD)，归一化函数形式如下：
其中，c0基于健康数据及对应的HD阈值来确定，其公式如下：
其中，Mean(MDnormal)为健康数据MD均值，HDpre为正常状态下对应的HD设定值。通过此归一化函数，可以将MD转换为HD，从而实现健康评估。
本发明中取HDpre＝0.95，可得c0＝0.03，即
步骤d中，交流侧逆变器性能分析如下：对额定功率不变的光伏逆变器，其逆变效率与输入功率之间近似满足式
其中，ξinv为逆变器效率，PDC为逆变器直流输入功率，X、Y及Z为待定系数，其计算求得，具体如下：
逆变器的效率为逆变器输出交流功率PAC与输入直流功率PDC之比，即ξinv＝PAC/PDC。由于并网逆变器的效率随实际输出功率而变化，当输出功率小于其额定输出功率时，逆变器效率将会降低，因此本发明采用基于逆变器输出输入功率数据进行拟合的方法，求得逆变器在各输出功率下的实际效率。定义实时的逆变器输出功率PAC与其额定功率Pac，rate的比值p＝PAC/Pac，rate。通过并拟合二者的函数关系曲线可得：
ξinv＝0.027p-0.0071/p+0.962ηinv (7)
定义当0.85<HD<1时，可认为***处于无故障状态；当逆变器的效率低于65％时，为逆变器故障。当0.65<HD<0.85时，认为***处于轻微正确故障状态，应及时采取检修措施；当HD<0.65时，认为***处于严重正确故障状态，应立即采取检修措施。
以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (7)
1.一种光伏电站区域定向故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
a.搭建集成了数据采集***、组件定位***和数据库***的电站性能数据采集平台；通过所述数据采集***采集电站直流侧和交流侧的检测数据；通过所述组件定位***对光伏电站的每一块组件进行定位与编号，同时，为采集到的数据添加坐标信息；所述数据库***用于储存包括坐标信息的实测数据以供故障诊断使用；
b.通过一集成了自主无人机、热红外分析设备的现场检测装置，对组件进行红外扫描；所述现场检测装置以自主无人机作为载体，自主无人机能够自主起降、巡航、调节飞行姿态、原地垂直起飞和悬停，并能够接收人工操作指令；此外，所述自主无人机还能够实时设置相机参数；集成有自动控制装置，控制热红外分析仪工作并传输光伏组件红外影像至影像分析***；
c.设置地面影像分析***，接收光伏组件红外影像，并分析接收到的光伏组件红外影像是否存在热斑，将分析结果发送至故障诊断平台并同步储存至数据库；
d.建立故障诊断平台，所述故障诊断平台基于PHM技术搭建，采用马田算法，用健康度HD的数值来表示诊断结果，健康度HD的计算公式为
<mrow>
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<mi>D</mi>
<mo>=</mo>
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<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mn>1</mn>
<mo>+</mo>
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<mi>e</mi>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>0.03</mn>
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<mi>M</mi>
<mi>D</mi>
</mrow>
</msup>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
其中，MD为实测数据与健康数据之间的马氏距离值；
所述诊断平台根据所述影像分析***的分析结果采取不同的诊断方法，具体如下：
当0.85<HD<1时，即当组件无热斑时，认为***处于无故障状态，诊断平台定时对比直流侧和交流侧数据以判断汇流、逆变环节运行状态；当HD<0.85时，即出现热斑信息，诊断平台发出报警信息，操作人员根据诊断结果采取相应措施：(1)当0.65<HD<0.85时，即热斑问题较轻时，认为***处于轻微故障状态，应及时采取检修措施，操作人员通过辅控***设置所述现场检测装置在邻域内巡检一段时间，进行进一步的观察；(2)当HD<0.65时，即热斑问题严重时，认为***处于严重故障状态，应立即采取检修措施，操作人员启动区域诊断模式，根据所述组件定位***确定热斑组件位置，以热斑组件为中心，进行区域热斑搜索，并确定热斑邻域，调取邻域内组串参数进行故障诊断并输出结果，操作人员根据诊断结果采取相应措施；无论选择哪种方法，操作人员必须进行故障复位操作；
e.收到故障复位信号后，所述现场检测装置按时复检热斑邻域。
2.根据权利要求1所述的一种光伏电站区域定向故障诊断方法，其特征在于：所述步骤a中数据采集***用于采集、传输和显示电站***的直流侧和交流侧的检测数据，送入微控制器片进行预处理后，通过通讯接口送入远程计算机，并在添加坐标信息后送入数据库存储和显示；所述数据采集***的处理芯片采用微控制器，并配合AD采样芯片；所述数据采集***的通讯接口采用RS-485通讯接口。
3.根据权利要求2所述的一种光伏电站区域定向故障诊断方法，其特征在于：所述直流侧的检测数据包括组串电压、组串电流、组件背板温度、水平辐照、共面辐照、环境温度、环境湿度、风速、风向和大气压，所述交流侧的检测数据为逆变器直流侧电流、逆变器交流侧电流和逆变器效率。
4.根据权利要求3所述的一种光伏电站区域定向故障诊断方法，其特征在于：光伏阵列的电压、电流分别采用直流电压隔离变送器和直流电流变送器，光伏组件背板温度的采集选用热敏电阻，辐照度数据的采集选用直射辐照仪和散射辐照仪相结合的方式，风速、风向的测量选用风速、风向传感器与风速变送器、风向变送器配合使用的方式，各个传感器输出的信号经过调理电路处理后，送入微控制器的模数转换器(ADC)中，微控制器定时进行采样、处理、传输。
5.根据权利要求3所述的一种光伏电站区域定向故障诊断方法，其特征在于：所述交流侧逆变器数据通过智能电量变送器采集，通讯接口为RS-485串行通讯标准，通讯协议为标准MODBUS协议。
6.根据权利要求1所述的一种光伏电站区域定向故障诊断方法，其特征在于：所述步骤a中的组件定位***采用GPS定位***，在电站阵列的每个组件上安装GPS定位跟踪装置，由GPS定位***对组件定位，获取其所在地理位置的坐标信息，并将组件编号，根据组件编号储存其对应的坐标信息；所述数据库***为基于云平台的SQL数据库***。
7.根据权利要求1所述的一种光伏电站区域定向故障诊断方法，其特征在于：所述步骤c中的影像分析***为双目视觉***。
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