CN111313830B - 逆变器诊断方法及*** - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开了一种逆变器诊断方法及***。该诊断方法包括：获取光伏电站的运行历史数据；基于运行历史数据，确定各个典型日光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻；基于功率极值的数量以及各个功率极值的出现时刻，确定对应的逆变器的异常波动时长；获取对应的逆变器的各路MPPT电压；基于MPPT电压和异常波动时长，确定对应的逆变器是否存在功率波动异常。本发明实施例基于光伏电站的运行历史数据确定逆变器是否存在功率波动异常。解决了现有技术中逆变器因为自身故障无法被及时发现导致逆变器发电效率下降的问题，能够提前发现有潜在故障的逆变器，减少逆变器故障漏报率，降低了光伏电站的发电损耗。
Description
技术领域
本发明实施例涉及光伏发电技术，尤其涉及一种逆变器诊断方法及***。
背景技术
由逆变器自身硬件运行在半故障状态导致的发电效率低，逆变器并不能全部检测出来(老一代的逆变器硬件故障检测范围更少)，电站运维人员无法相对全面处理逆变器出现的各种异常工况，使得逆变器不能发挥最佳工作效率，进而降低了光伏电站的发电效率。
发明内容
本发明实施例提供一种逆变器诊断方法及***，以实现对功率异常逆变器进行诊断，提前发现潜在故障逆变器，提高光伏电站的发电量。
第一方面，本发明实施例提供了一种逆变器诊断方法，应用于光伏电站，该方法包括：
获取光伏电站的运行历史数据；
基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻；
基于所述功率极值的数量以及各个所述功率极值的出现时刻，确定对应的所述逆变器的异常波动时长；
获取对应的所述逆变器的各路MPPT电压；
基于所述MPPT电压和所述异常波动时长，确定对应的所述逆变器是否存在功率波动异常。
可选的，所述基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻，包括：
基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个所述逆变器的全天有功功率；
基于各个典型日的所述有功功率，确定各个所述逆变器的功率极值的数量，并记录各个功率极值的出现时刻。
可选的，所述功率极值包括功率波峰值或功率波谷值，所述功率极值按照如下方法确定：
比较任一时刻的有功功率与前后相邻的两个时刻的有功功率；
若所述任一时刻的有功功率大于前后相邻的两个时刻的有功功率，则确定该时刻的有功功率为功率波峰值；
若所述任一时刻的有功功率小于前后相邻的两个时刻的有功功率，则确定该时刻的有功功率为功率波谷值。
可选的，所述基于所述功率极值的数量以及各个所述功率极值的出现时刻，确定对应的所述逆变器的异常波动时长，包括：
判断所述功率极值的数量是否满足预设条件，所述预设条件包括：所述功率极值的数量大于波动点数量阈值，且所述功率极值中任意两个相邻的功率极值的时间间隔小于波动时长阈值；
若所述功率极值的数量满足预设条件，则将最后一个功率极值的出现时刻与第一个功率极值的出现时刻的差值确定为对应逆变器的异常波动时长。
可选的，所述基于所述MPPT电压，确定对应的所述逆变器是否存在功率波动异常，包括：
计算在所述异常波动时长内对应的所述逆变器中各路MPPT电压的二阶差分绝对值；
若任一所述MPPT电压的二阶差分绝对值大于电压二阶差分阈值，则确定对应的所述逆变器存在功率波动异常。
可选的，所述MPPT电压的二阶差分绝对值按照如下公式进行确定：
其中，Ci为第i个MPPT电压的二阶差分绝对值；vt为第t个采样点的电压值；vmax为当日电压最大值；vt+2为第t+2个采样点的电压值；vt+1为第t+1个采样点的电压值。
可选的，在所述确定对应的所述逆变器存在功率波动异常之后，所述方法还包括：
对存在功率波动异常的所述逆变器进行故障诊断。
可选的，所述对存在功率波动异常的所述逆变器进行故障诊断，包括：
若所述逆变器中部分MPPT电压的二阶差分绝对值大于所述电压二阶差分阈值，则确定所述部分MPPT的boost升压板异常；
若所述逆变器中所有MPPT电压的二阶差分绝对值均大于所述电压二阶差分阈值，则确定所述逆变器的DSP控制板异常。
可选的，所述典型日按照如下方法进行确定：
基于所述运行历史数据选取日发电量最大的组串；
按照如下公式计算所述日发电量最大的组串的电流二阶差分绝对值：
其中，it为第t个采样点的电流数据；it+2为第t+2个采样点的电流数据；it+1为第t+1个采样点的电流数据；imax为当日电流的最大值；Di为第i时刻的电流二阶差分绝对值；
将所述电流二阶差分绝对值均小于电流二阶差分阈值的发电日确定为所述典型日。
第二方面，本发明实施例还提供了一种逆变器诊断***，该诊断***包括：
数据获取模块，用于获取光伏电站的运行历史数据；
功率极值确定模块，用于基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻；
异常波动时长确定模块，用于基于所述功率极值的数量以及各个所述功率极值的出现时刻，确定对应的所述逆变器的异常波动时长；
MPPT电压获取模块，用于获取对应的所述逆变器的各路MPPT电压；
波动异常确定模块，用于基于所述MPPT电压，确定对应的所述逆变器是否存在功率波动异常。
本发明实施例通过获取光伏电站的运行历史数据，确定各个典型日逆变器的功率极值的数量，并记录各个功率极值的出现时刻，进而得到各个逆变器的异常波动时长，再确定在异常波动时长范围内各个逆变器的MPPT电压的波动范围是否符合要求，从而确定逆变器是否存在功率波动异常。解决了现有技术中逆变器因为自身故障无法被及时发现导致逆变器发电效率下降的问题，实现了根据光伏电站的历史运行数据即可对逆变器的运行状况进行诊断，提前发现有潜在故障的逆变器，减少逆变器故障漏报率，再通过替换存在潜在故障的逆变器，让各个逆变器发挥最佳的工作效率，降低了光伏电站的发电损耗。
附图说明
图1是本发明实施例一提供的一种逆变器诊断方法的流程图；
图2是本发明实施例二提供的一种优化的逆变器诊断方法流程图；
图3是本发明实施例三提供的一种逆变器诊断***的结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本发明实施例一提供的一种逆变器诊断方法的流程图，本实施例可适用于基于运行中的光伏电站的运行数据，对光伏电站的逆变器进行故障诊断的情况。该方法可以由逆变器诊断***来执行，例如，由配置有处理器的计算设备来执行，该方法具体包括：
S110、获取光伏电站的运行历史数据。
其中，光伏电站的运行历史数据包括光伏电站中各个逆变器的运行数据。例如，各个逆变器的有功功率参数，各个逆变器组串的发电电流参数，各个逆变器的最大功率点电压数据等。
S120、基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻。
其中，典型日是指全天出力曲线平滑的采样日。曲线平滑说明当天未受到云层扰动影响。典型日的选取通常需要考虑光伏电站所在地的天气状况，寻找光照幅度比较稳定的日期或时段。如果光照幅度不稳定，忽高忽低，其快速变化时，逆变器的实际跟踪响应精度有差异，也会造成逆变器的功率波动，会对判断结果带来影响。通过选取典型日，对典型日光伏电站的运行数据进行分析，可以避开气象因素的干扰。
功率极值是指某一采样时刻的有攻功率与前后相邻的采样时刻的有功功率相比，具有最大值或最小值，即为功率波峰值或功率波谷值。本实施例可以通过选取功率波峰值作为功率极值，或者选取功率波谷值作为功率极值，并记录各个功率波峰值的出现时刻或者功率波谷值的出现时刻。
在一个实施例中，功率极值具体通过如下方法确定：
比较任一时刻的有功功率与前后相邻的两个时刻的有功功率；
若所述任一时刻的有功功率大于前后相邻的两个时刻的有功功率，则确定该时刻的有功功率为功率波峰值；
若所述任一时刻的有功功率小于前后相邻的两个时刻的有功功率，则确定该时刻的有功功率为功率波谷值。
例如，逆变器每十五分钟采样一次数据，则一天24小时便有96个采样时刻，若第80个采样时刻的有功功率值大于第79和第81个采样时刻的有功功率值，则第80个采样时刻的有功功率值即记为一个功率波峰值。同样地，若第81个采样时刻的有功功率值小于第80和第82个采样时刻的有功功率值，则第81个采样时刻的有功功率即记为一个功率波谷值。
本实施例可以仅统计功率波峰值作为功率极值，或者仅统计功率波谷值作为功率值极值。在进行功率极值的数量统计时，同时记录该功率极值的出现时刻，各功率极值的出现时刻用于后续统计各逆变器总的异常波动时长。
在确定了典型日后，可以以某一逆变器为基准，先确定该逆变器在某一典型日的各个功率极值分布(包括功率极值数量和功率极值出现时间)，再按照同样的方法统计该逆变器在其他典型日的功率极值分布；再按照同样的方法统计其他逆变器在各个典型日的功率极值分布。
通常，当逆变器正常运行时，逆变器所输出的各采样时刻的有功功率呈平滑抛物线状分布。本实施例通过对各逆变器在各典型日的有功功率进行分析，得到各逆变器在各典型日的有功功率分布情况，确定逆变器的有功功率是否平滑变化，若是有功功率变化不平滑，存在功率极值情况，则在存在功率极值时，统计各功率极值的数量和各功率极值的出现时刻。
S130、基于所述功率极值的数量以及各个所述功率极值的出现时刻，确定对应的所述逆变器的异常波动时长。
其中，功率极值的数量用于对逆变器进行功率异常判断。异常波动时长是指逆变器出现功率波动的时间跨度。例如，一个逆变器的第一个功率极值的出现时刻为8:30，最后一个功率极值的出现时刻为15:30，则该逆变器的异常波动时长即为7小时。
在一个实施例中，在对光伏电站进行诊断之前，先针对该光伏电站配置相应的参数阈值，再通过将得到的参数与参数阈值进行比较，确定光伏电站中逆变器的异常波动时长，该过程具体包括：
判断所述功率极值的数量是否满足预设条件，所述预设条件包括：所述功率极值的数量大于波动点数量阈值，且所述功率极值中任意两个相邻的功率极值的时间间隔小于波动时长阈值；
若所述功率极值的数量满足预设条件，则将最后一个功率极值的出现时刻与第一个功率极值的出现时刻的差值确定为对应逆变器的异常波动时长。
其中，波动点数量阈值和波动时长阈值根据光伏电站的运行年限预先调整。通常对使用年限较久的光伏电站，逆变器的不稳定性增加，因而需要设置较大的波动点数量阈值和波动时长阈值；相反，若是启用年限较短的光伏电站，则将波动点数量阈值和波动时长阈值设置至相对较小的值，以对光伏电站进行更加精细的检测。
本实施例在确定异常波动时长之前，首先判断各个相邻的功率极值之间的时间间隔是否超出预设间隔范围，对所记录的各个功率极值进行筛选，再对筛选后的各个功率极值计算异常波动时长。例如，某一逆变器在某一典型日的功率极值的数量为10个，则从第一个功率极值开始，依次判断各相邻的功率极值间的时间间隔。若第二个功率极值与第三个功率极值的时间间隔大于波动时长阈值，其他相邻的功率极值间的时间间隔均小于波动时长阈值，则第三个功率极值至第十个功率极值为有效的功率极值，在计算异常波动时长时，将第十个功率极值的出现时刻与第三个功率极值的出现时刻的时间差值，作为该逆变器在该典型日的异常波动时长。
S140、获取对应的所述逆变器的各路MPPT电压。
其中，MPPT(Maximum Power Point Tracking)电压即最大功率点跟踪电压。每个逆变器会有多路MPPT控制器，相应地，需要获取各个逆变器中每路MPPT电压。例如，一个逆变器包括3路MPPT，且需要获取该逆变器中的全部3路MPPT电压。
S150、基于所述MPPT电压和所述异常波动时长，确定对应的所述逆变器是否存在功率波动异常。
其中，通过所获取的MPPT电压，可以分析同一路MPPT电压在不同采样时刻的变化关系，从而在所确定的波动时长内分析各MPPT电压的波动范围，并与预设条件进行比较，确定MPPT电压的波动是否符合要求。通过对逆变器中各路MPPT电压都进行分析，最终确定该逆变器是否存在功率波动异常。
该逆变器诊断方法的工作原理是：通过分析典型日逆变器的历史运行数据，判断逆变器的功率波动情况，再基于逆变器的MPPT电压判断各逆变器是否存在功率波动异常。
本实施例的技术方案，通过获取光伏电站的运行历史数据，确定各个典型日逆变器的功率极值的数量，并记录各个功率极值的出现时刻，进而得到各个逆变器的异常波动时长，再确定异常波动时长范围内各个逆变器的MPPT电压的波动范围是否符合要求，从而确定逆变器是否存在功率波动异常，实现对逆变器运行状态的诊断。解决了现有技术中逆变器的自身故障无法被及时发现导致逆变器发电效率下降的问题，实现了根据光伏电站的历史运行数据即可对逆变器的运行状况进行诊断，提前发现有潜在故障的逆变器，减少逆变器故障漏报率，再通过替换存在潜在故障的逆变器，让各个逆变器发挥最佳的工作效率，降低了光伏电站的发电损耗。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种优化的逆变器诊断方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行了优化，具体地，该方法包括：
S210、获取光伏电站的运行历史数据。
S220、基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻。
在一个实施例中，通过分析日发电量最大的光伏组串的在不同采样时刻的发电量的变化关系，确定典型日，该方法具体包括：
基于所述运行历史数据选取日发电量最大的组串；
按照如下公式计算所述日发电量最大的组串的电流二阶差分绝对值：
其中，it为第t个采样点的电流数据；it+2为第t+2个采样点的电流数据；it+1为第t+1个采样点的电流数据；imax为当日电流的最大值；Di为第i时刻的电流二阶差分绝对值；
将所述电流二阶差分绝对值均小于电流二阶差分阈值的发电日确定为所述典型日。
可选的，可以按照公式(3)从各个电流二阶差分绝对值中选出最大的电流二阶差分绝对值，当该最大的电流二阶差分绝对值大于设定的电流差分阈值时，确定该发电日为典型日。
其中，D为设定的电流差分阈值。
根据上述分析可知，各功率极值是基于逆变器的有功功率所确定，因而确定各个典型日光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量和出现时刻可具体优化为：
基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个所述逆变器的全天有功功率；
基于各个典型日的所述有功功率，确定各个所述逆变器的功率极值的数量，并记录各个功率极值的出现时刻。
其中，有功功率时逆变器的运行参数之一，全天有功功率是指逆变器全天各个采样时刻的有功功率。通过对所有逆变器在各典型日的全天有功功率的分布情况进行分析，可以确定出每个逆变器的功率极值的数量，并记录各个功率极值的出现时刻。
S230、基于所述功率极值的数量以及各个所述功率极值的出现时刻，确定对应的所述逆变器的异常波动时长。
S240、获取对应的所述逆变器的各路MPPT电压。
S250、基于所述MPPT电压和所述异常波动时长，确定对应的所述逆变器是否存在功率波动异常。
在一个实施例中，可通过求取各路MPPT电压的二阶差分绝对值的方法分析各路MPPT电压的波动范围。相应地，确定对应逆变器是否存在功率波动异常可具体优化为：
计算在所述异常波动时长内对应的所述逆变器中各路MPPT电压的二阶差分绝对值；
若任一所述MPPT电压的二阶差分绝对值大于电压二阶差分阈值，则确定对应的所述逆变器存在功率波动异常。
其中，MPPT电压的二阶差分绝对值按照如下公式进行确定：
其中，Ci为第i个MPPT电压的二阶差分绝对值；vt为第t个采样点的电压值；vmax为当日电压最大值；vt+2为第t+2个采样点的电压值；vt+1为第t+1个采样点的电压值。
当某一路MPPT电压的二阶差分绝对值大于电压二阶差分阈值时，表明该路MPPT电压出现了较大波动，该路MPPT控制器无法追踪并维持最佳值，因而对应的逆变器存在功率波动异常。
S260、对存在功率波动异常的所述逆变器进行故障诊断。
其中，在逆变器的boost升压板或DSP(Digital Signal Processing，数字信号处理)控制板运行状态较差(也就是伪正常状态)时，就会出现MPPT电压无法跟踪到最佳值的情况，功率会出现异常波动。因而，基于各路MPPT电压的波动范围，可以进一步定位逆变器的具体故障。
在一个实施例中，基于MPPT电压的二阶差分绝对值对逆变器的故障进行诊断具体包括：
若所述逆变器中部分MPPT电压的二阶差分绝对值大于所述电压二阶差分阈值，则确定所述部分MPPT的boost升压板异常；
若所述逆变器中所有MPPT电压的二阶差分绝对值均大于所述电压二阶差分阈值，则确定所述逆变器的DSP控制板异常。
例如，某一逆变器包括三路MPPT电压，当其中的一路MPPT电压的二阶差分绝对值大于电压二阶差分阈值时，则表明该路MPPT控制器的升压板存在问题；当该逆变器中的全部三路MPPT电压的二阶差分绝对值都大于电压二阶差分阈值时，则表明该逆变器的DSP控制板存在异常。其中的电压二阶差分阈值根据光伏电站的运行年限进行调整，光伏电站的运行年限越长，则相应增大电压二阶差分阈值，相反，若光伏电站启用年限较短，则相应降低电压二阶差分阈值。
通过对MPPT电压的二阶差分绝对值进行分析，可以定位出该逆变器的具体潜在故障，为检修和维护提供了具体检修依据，不仅提高了对逆变器诊断的准确性，且提高了维修效率。
本实施例技术方案，根据日发电量最大的光伏组串的发电电流进行二阶差分绝对值分析，选取出典型日；通过对典型日各逆变器的有功功率进行分析，得到各逆变器的异常波动时长，再通过逆变器中MPPT电压确定在对应的异常波动时长内，判断逆变器的波动范围是否超出设定范围，进而确定该逆变器是否存在功率波动异常；当确定对应逆变器存在功率异常波动时，基于该逆变器中MPPT电压的二阶差分绝对值直接定位出逆变器的潜在故障位置，解决了现有技术中无法对逆变器的自身潜在故障进行诊断的问题；同时，基于光伏电站的运行数据计算得到逆变器的功率波动范围，提高了对逆变器的故障诊断精度和诊断效率。
实施例三
图3为本发明实施例提供的一种逆变器诊断***的结构框图，该逆变器诊断***包括：数据获取模块310，功率极值确定模块320，异常波动时长确定模块330，MPPT电压获取模块340和波动异常确定模块350，其中，
数据获取模块310，用于获取光伏电站的运行历史数据；
功率极值确定模块320，用于基于运行历史数据，确定各个典型日光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻；
异常波动时长确定模块330，用于基于功率极值的数量以及各个功率极值的出现时刻，确定对应的逆变器的异常波动时长；
MPPT电压获取模块340，用于获取对应的逆变器的各路MPPT电压；
波动异常确定模块350，用于基于MPPT电压，确定对应的逆变器是否存在功率波动异常。
可选的，功率极值确定模块320具体用于：
基于运行历史数据，确定各个典型日光伏电站中各个逆变器的全天有功功率；
基于各个典型日的有功功率，确定各个逆变器的功率极值的数量，并记录各个功率极值的出现时刻。
可选的，在上述技术方案的基础上，功率极值包括功率波峰值或功率波谷值，功率极值按照如下方法确定：
比较任一时刻的有功功率与前后相邻的两个时刻的有功功率；
若任一时刻的有功功率大于前后相邻的两个时刻的有功功率，则确定该时刻的有功功率为功率波峰值；
若任一时刻的有功功率小于前后相邻的两个时刻的有功功率，则确定该时刻的有功功率为功率波谷值。
可选的，异常波动时长确定模块330具体用于：
判断功率极值的数量是否满足预设条件，预设条件包括：功率极值的数量大于波动点数量阈值，且功率极值中任意两个相邻的功率极值的时间间隔小于波动时长阈值；
若功率极值的数量满足预设条件，则将最后一个功率极值的出现时刻与第一个功率极值的出现时刻的差值确定为对应逆变器的异常波动时长。
可选的，波动异常确定模块350具体用于：
计算在异常波动时长内对应的逆变器中各路MPPT电压的二阶差分绝对值；
若任一MPPT电压的二阶差分绝对值大于电压二阶差分阈值，则确定对应的逆变器存在功率波动异常。
可选的，在上述技术方案的基础上，MPPT电压的二阶差分绝对值按照如下公式进行确定：
其中，Ci为第i个MPPT电压的二阶差分绝对值；vt为第t个采样点的电压值；vmax为当日电压最大值；vt+2为第t+2个采样点的电压值；vt+1为第t+1个采样点的电压值。
可选的，在上述技术方案的基础上，该逆变器诊断***还包括诊断模块，该诊断模块用于对存在功率波动异常的逆变器进行故障诊断。
可选的，诊断模块具体用于：
若逆变器中部分MPPT电压的二阶差分绝对值大于电压二阶差分阈值，则确定部分MPPT的boost升压板异常；
若逆变器中所有MPPT电压的二阶差分绝对值均大于电压二阶差分阈值，则确定逆变器的DSP控制板异常。
可选的，诊断模块还用于将存在故障的逆变器以及对应的故障信息生成告警信息；
在上述技术方案的基础上，可选的，该逆变器诊断***还包括显示模块，用于将诊断模块发送的告警信息进行页面展示；
可选的，该逆变器诊断***还包括通信模块，用于将告警信号发送至电站管理人员。
可选的，在上述技术方案的基础上，典型日按照如下方法进行确定：
基于运行历史数据选取日发电量最大的组串；
按照如下公式计算日发电量最大的组串的电流二阶差分绝对值：
其中，it为第t个采样点的电流数据；it+2为第t+2个采样点的电流数据；it+1为第t+1个采样点的电流数据；imax为当日电流的最大值；Di为第i时刻的电流二阶差分绝对值；
将电流二阶差分绝对值均小于电流二阶差分阈值的发电日确定为典型日。
上述产品可执行本发明实施例任意实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (9)
1.一种逆变器诊断方法，应用于光伏电站，其特征在于，包括：
获取光伏电站的运行历史数据；
基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻；
若所述功率极值的数量大于波动点数量阈值，且所述功率极值中任意两个相邻的功率极值的时间间隔小于波动时长阈值，则将最后一个功率极值的出现时刻与第一个功率极值的出现时刻的差值确定为对应逆变器的异常波动时长；
获取对应的所述逆变器的各路MPPT电压；
基于所述MPPT电压和所述异常波动时长，确定对应的所述逆变器是否存在功率波动异常。
2.根据权利要求1所述的逆变器诊断方法，其特征在于，所述基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻，包括：
基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个所述逆变器的全天有功功率；
基于各个典型日的所述有功功率，确定各个所述逆变器的功率极值的数量，并记录各个功率极值的出现时刻。
3.根据权利要求2所述的逆变器诊断方法，其特征在于，所述功率极值包括功率波峰值或功率波谷值，所述功率极值按照如下方法确定：
比较任一时刻的有功功率与前后相邻的两个时刻的有功功率；
若所述任一时刻的有功功率大于前后相邻的两个时刻的有功功率，则确定该时刻的有功功率为功率波峰值；
若所述任一时刻的有功功率小于前后相邻的两个时刻的有功功率，则确定该时刻的有功功率为功率波谷值。
4.根据权利要求1所述的逆变器诊断方法，其特征在于，所述基于所述MPPT电压，确定对应的所述逆变器是否存在功率波动异常，包括：
计算在所述异常波动时长内对应的所述逆变器中各路MPPT电压的二阶差分绝对值；
若任一所述MPPT电压的二阶差分绝对值大于电压二阶差分阈值，则确定对应的所述逆变器存在功率波动异常。
5.根据权利要求4所述的逆变器诊断方法，其特征在于，所述MPPT电压的二阶差分绝对值按照如下公式进行确定：
其中，Ci为第i个MPPT电压的二阶差分绝对值；vt为第t个采样点的电压值；vmax为当日电压最大值；vt+2为第t+2个采样点的电压值；vt+1为第t+1个采样点的电压值。
6.根据权利要求4所述的逆变器诊断方法，其特征在于，在所述确定对应的所述逆变器存在功率波动异常之后，所述方法还包括：
对存在功率波动异常的所述逆变器进行故障诊断。
7.根据权利要求6所述的逆变器诊断方法，其特征在于，所述对存在功率波动异常的所述逆变器进行故障诊断，包括：
若所述逆变器中部分MPPT电压的二阶差分绝对值大于所述电压二阶差分阈值，则确定所述部分MPPT的boost升压板异常；
若所述逆变器中所有MPPT电压的二阶差分绝对值均大于所述电压二阶差分阈值，则确定所述逆变器的DSP控制板异常。
8.根据权利要求1-7任一项所述的逆变器诊断方法，其特征在于，所述典型日按照如下方法进行确定：
基于所述运行历史数据选取日发电量最大的组串；
按照如下公式计算所述日发电量最大的组串的电流二阶差分绝对值：
其中，it为第t个采样点的电流数据；it+2为第t+2个采样点的电流数据；it+1为第t+1个采样点的电流数据；imax为当日电流的最大值；Di为第i时刻的电流二阶差分绝对值；
将所述电流二阶差分绝对值均小于电流二阶差分阈值的发电日确定为所述典型日。
9.一种逆变器诊断***，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取光伏电站的运行历史数据；
功率极值确定模块，用于基于所述运行历史数据，确定各个典型日所述光伏电站中各个逆变器的功率极值的数量，以及各个功率极值的出现时刻；
异常波动时长确定模块，用于若所述功率极值的数量大于波动点数量阈值，且所述功率极值中任意两个相邻的功率极值的时间间隔小于波动时长阈值，则将最后一个功率极值的出现时刻与第一个功率极值的出现时刻的差值确定为对应逆变器的异常波动时长；
MPPT电压获取模块，用于获取对应的所述逆变器的各路MPPT电压；
波动异常确定模块，用于基于所述MPPT电压和所述异常波动时长，确定对应的所述逆变器是否存在功率波动异常。
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