CN114461976A - 一种光伏组串方位角确定方法、装置及电子设备 - Google Patents

一种光伏组串方位角确定方法、装置及电子设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种光伏组串方位角确定方法、装置及电子设备，方法包括：获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度，所述发电性能数据序列包括所述光伏组串在不同时刻的发电性能数据；确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻，并根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数；根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角。本发明的技术方案降低了确定光伏组串方位角的工作量和人工成本。

Description

一种光伏组串方位角确定方法、装置及电子设备
技术领域
本发明涉及光伏发电技术领域，具体而言，涉及一种光伏组串方位角确定方法、装置及电子设备。
背景技术
在光伏电站中，光伏组串的方位角对光伏电站的发电量有着至关重要的影响。方位角是指光伏组串的垂直面与正南、正北、正东或正西方向的夹角，受地形和施工原因等影响，不同光伏组串的方位角可能不一致。而不同方位角的光伏组串并联在一起，会出现并联失配的情况，从而影响整个逆变器的发电。因此，如果能够及时检测光伏组串方位角，并在光伏组串方位角不一致时，指导运维人员确定光伏组串接入最大功率点跟踪***的优选方案，则能够有效提升光伏电站的发电量。
但是，目前光伏组串方位角常由人工手动测量，不仅工作量大，而且效率较低。
发明内容
本发明解决的问题是如何提高确定光伏组串方位角的效率，并降低工作人员的工作量。
为解决上述问题，本发明提供一种光伏组串方位角确定方法、装置及电子设备。
第一方面，本发明提供了一种光伏组串方位角确定方法，包括：
获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度，所述发电性能数据序列包括所述光伏组串在不同时刻的发电性能数据；
确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻，并根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数；
根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角。
可选地，所述确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻包括：
获取不同时刻所述光伏组串的温度，根据所述温度分别对各个时刻的所述发电性能数据进行修正，获得各个时刻的修正后的发电性能数据；
在所有所述修正后的发电性能数据中确定所述最大发电性能数据对应的所述最大数据时刻。
可选地，所述太阳角度包括太阳高度角、太阳方位角和太阳入射角，所述获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度包括：
获取赤纬角和不同时刻的太阳时角，根据所述太阳时角和所述赤纬角确定所述太阳高度角；
根据所述太阳高度角和所述赤纬角确定所述太阳方位角；
根据所述太阳高度角和所述太阳方位角确定所述太阳入射角。
可选地，所述发电性能数据包括所述光伏组串的实际辐照数据、组串电流和组串功率中的至少一个。
可选地，所述获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度包括：
获取典型晴天时所述光伏组串的所述发电性能数据序列，其中，所述典型晴天为所述发电性能数据满足预设规则的晴天。
可选地，所述预设规则包括所述实际辐照数据与晴空模型辐照数据的相关性高于第一预设阈值，所述实际辐照数据的一阶差分与晴空模型辐照数据的一阶差分的相关性高于第二预设阈值，所述组串电流与基于晴空模型辐照数据计算的电流的相关性高于第三预设阈值，所述组串功率与基于晴空模型辐照数据计算的功率的相关性高于第三预设阈值中的至少一种。
可选地，所述太阳角度包括太阳高度角和太阳入射角，当所述发电性能数据包括所述实际辐照数据时，所述实际辐照数据包括所述光伏组串所在水平面的直射辐照值，所述根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数包括：
根据所述太阳高度角、所述太阳入射角和所述实际辐照数据建立所述目标函数，所述目标函数由第四公式表示，所述第四公式包括：
Figure BDA0003432348990000031
其中，f(t)表示所述目标函数，
Figure BDA0003432348990000032
表示t时刻所述光伏组串所在水平面的直射辐射值，ht表示t时刻的所述太阳高度角，θt表示t时刻的所述太阳入射角。
可选地，所述太阳角度包括所述太阳高度角和太阳入射角，当所述发电性能数据包括所述实际辐照数据时，所述实际辐照数据包括所述光伏组串所在水平面的直射辐照值，所述根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数包括：
根据所述太阳高度角度、所述太阳入射角和所述实际辐照数据建立所述目标函数，所述目标函数由第五公式表示，所述第五公式包括：
Figure BDA0003432348990000033
其中，f(t)表示所述目标函数，
Figure BDA0003432348990000034
表示t时刻所述光伏组串所在水平面的直射辐射值，ht表示t时刻的所述太阳高度角，θt表示t时刻的所述太阳入射角，PR(G,t)表示t时刻各个所述组串方位角下的所述光伏组串到逆变器之间的***效率。
可选地，所述根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角包括：
对所述目标函数进行求解，确定在所述最大数据时刻所述目标函数取最大值时的所述光伏组串的所述组串方位角。
可选地，所述根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角之后，还包括：
确定各个所述光伏组串连接到对应的逆变器之间的走线距离；
对所述光伏组串的所述走线距离和所述组串方位角进行加权求和，确定所述光伏组串的特征值；
对于任一所述逆变器，根据所述特征值按照预设顺序对连接至所述逆变器的所有所述光伏组串进行排序；
根据排序结果将各个所述光伏组串分配至对应的最大功率点跟踪***。
第二方面，本发明提供了一种光伏组串方位角确定装置，包括：
获取模块，用于获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度，所述发电性能数据序列包括所述光伏组串在不同时刻的发电性能数据；
处理模块，用于确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻，并根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数；
计算模块，用于根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角。
第三方面，本发明提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如第一方面任一项所述的光伏组串方位角确定方法。
本发明的光伏组串方位角确定方法、装置及电子设备的有益效果是：获取待处理的光伏组串的发电性能数据序列，可对发电性能数据序列中的各个发电性能数据进行相互比对，以确定最大发电性能数据，最大发电性能数据所对应的时刻为最大数据时刻。并且，获取对应的各个时刻的太阳角度，根据各个时刻的太阳角度和发电性能数据建立目标函数，根据最大数据时刻对目标函数进行求解，确定目标函数在最大数据时刻取最大值时对应的光伏组串方位角就是所要确定的最佳光伏组串方位角。本发明结合各个光伏组串的发电性能数据序列和太阳角度进行处理，通过电子设备确定光伏组串方位角，相较于人工手动挨个测量各个光伏组串的方位角，大幅提高了确定光伏组串方位角的效率，并且降低了工作人员的工作量，能够节省人工成本。
附图说明
图1为本发明实施例的一种光伏组串方位角确定方法的流程示意图；
图2为本发明实施例的不同的光伏组串方位角下目标函数曲线的示意图；
图3为本发明另一实施例的一种光伏组串方位角确定装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。虽然附图中显示了本发明的某些实施例，然而应当理解的是，本发明可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本发明。应当理解的是，本发明的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本发明的保护范围。
应当理解，本发明的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本发明的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”；术语“可选地”表示“可选的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本发明中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本发明中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本发明实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
如图1所示，本发明实施例提供的一种光伏组串方位角确定方法，包括：
步骤S110，获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度，所述发电性能数据序列包括所述光伏组串在不同时刻的发电性能数据。
具体地，可获取典型晴天时各个时刻光伏组串的发电性能数据，各个时刻的发电性能数据组合成发电性能数据序列。可选地，所述发电性能数据包括所述光伏组串的实际辐照数据、组串电流和组串功率中的至少一个，发电性能数据具体可包括实际辐照数据，或，包括实际辐照数据，和组串电流和/或组串功率。太阳角度可包括太阳高度角、太阳方位角和太阳入射角。
步骤S120，确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻，并根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数。
具体地，确定最大发电性能数据对应的时刻为最大数据时刻，比对发电性能数据序列中的各个发电性能数据时，可预先去除光伏组串的温度对各个发电性能数据的影响，以提高数据处理准确度。
步骤S130，根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角。
具体地，根据最大数据时刻对目标函数进行求解，确定光伏组串的组串方位角。
本实施例中，获取待处理的光伏组串的发电性能数据序列，可对发电性能数据序列中的各个发电性能数据进行相互比对，以确定最大发电性能数据，最大发电性能数据所对应的时刻为最大数据时刻。并且，获取对应的各个时刻的太阳角度，根据各个时刻的太阳角度和发电性能数据建立目标函数，根据最大数据时刻对目标函数进行求解，确定目标函数在最大数据时刻取最大值时对应的光伏组串方位角就是所要确定的最佳光伏组串方位角。本发明结合各个光伏组串的发电性能数据序列和太阳角度进行处理，通过电子设备确定光伏组串方位角，相较于人工手动挨个测量各个光伏组串的方位角，大幅提高了确定光伏组串方位角的效率，并且降低了工作人员的工作量，能够节省人工成本。
需要说明的是，本发明的技术方案可应用在多种光伏支架的调节过程中，光伏支架包括但不限于固定支架、转动支架和跟踪支架，还可应用于跟踪最大功率点跟踪(Maximum Power Point Tracking，MPPT)***方位角传感器的校验和修正，提升最大功率点跟踪***的跟踪准确率和光伏发电量。
可选地，所述获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度包括：
获取典型晴天时所述光伏组串的所述发电性能数据序列，其中，所述典型晴天为所述发电性能数据满足预设规则的晴天。
本可选的实施例中，获取光伏组串在典型晴天各个时刻的发电性能数据，各时刻的发电性能数据组成发电性能数据序列。光伏组串在典型晴天具有良好的发电性能，光伏组串的出力曲线更平滑，有利于提高后续光伏组串的方位角的计算准确度。
可选地，所述预设规则包括所述实际辐照数据与晴空模型辐照数据的相关性高于第一预设阈值，所述实际辐照数据的一阶差分与晴空模型辐照数据的一阶差分的相关性高于第二预设阈值，所述组串电流与基于晴空模型辐照数据计算的电流的相关性高于第三预设阈值，所述组串功率与基于晴空模型辐照数据计算的功率的相关性高于第三预设阈值中的至少一种。
具体地，晴空模型能够预测晴天的地表辐照度，可采用ASHRAE模型。研究光伏组串的实际发电性能数据与由晴空模型得到的发电性能数据之间的相关性，例如两者之间的皮尔逊相关系数等，将相关性与预设阈值进行对比，根据对比结果确定典型晴天。需要说明的是，由于一天中光伏组串的发电性能数据随着时间的推移而变化，例如白天的发电性能数据明显强于晚上的发电性能数据，因此可选取几个典型时间点(例如上午10点和中午12点等)的发电性能数据计算与通过晴空模型确定的对应数据的相关性，或者选取典型时间段(例如上午10点至下午2点)之间发电性能数据的平均值，计算与通过晴空模型确定的对应数据的平均值的相关性。
本可选的实施例中，计算光伏组串的实际发电性能数据与通过晴空模型确定的发电性能数据之间的相关性，相关性越高，表示实际发电性能对应的采集日子越接近典型晴天，能够在多个日期中迅速确定典型晴天，效率高。
可选地，所述确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻包括：
获取不同时刻所述光伏组串的温度，根据所述温度分别对各个时刻的所述发电性能数据进行修正，获得各个时刻的修正后的发电性能数据。
具体地，获取环境温度、光伏组串的光电转换效率和散热系数等，根据环境温度、光电转换效率和散热系数等采用第一公式计算光伏组串的温度，即光伏组串上电池片PN结的温度，第一公式包括：
Figure BDA0003432348990000081
其中，Tcell表示所述光伏组串上电池片PN结的温度，Tamb表示环境温度，U表示光伏组串的散热系数，a等于1减去光伏组串的发射率，Ginc表示入射到光伏组串上的辐照度，Effic表示光伏组串的光电转换效率。
以发电性能数据为组串功率为例，根据光伏组串的温度采用第二公式对发电性能数据进行修正，第二公式包括：
Figure BDA0003432348990000082
其中，P表示t时刻修正后的组串功率，Pat表示t时刻修正前的组串功率，可理解为光伏电站逆变器端或汇流箱端的功率数据，Jt表示t时刻的温度损失率，Tcell表示t时刻所述光伏组串上电池片PN结的温度，Alpha表示光伏组串功率温度系数。
在所有所述修正后的发电性能数据中确定所述最大发电性能数据对应的所述最大数据时刻。
具体地，在所有不同时刻的修正后的发电性能数据中寻找发电性能数据最大时对应的时刻，该时刻就是最大数据时刻。
本可选的实施例中，修正前的发电性能数据包括了温度对发电性能的影响，通过计算光伏组串的温度，并根据该温度对发电性能数据进行修正，能够滤除温度对发电性能的影响，有利于提高后续光伏组串方位角的计算准确度。
可选地，所述太阳角度包括太阳高度角、太阳方位角和太阳入射角，所述获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度包括：
获取赤纬角和不同时刻的太阳时角，根据所述太阳时角和所述赤纬角采用第三公式确定所述太阳高度角，所述第三公式包括：
Figure BDA0003432348990000091
其中，h表示所述太阳高度角，
Figure BDA0003432348990000092
表示所述光伏组串所在的地理纬度，ε表示所述赤纬角，ω表示所述太阳时角。
根据所述太阳高度角和所述赤纬角采用第四公式确定所述太阳方位角，所述第四公式包括：
Figure BDA0003432348990000093
其中，A表示所述太阳方位角；
根据所述太阳高度角和所述太阳方位角采用第五公式确定所述太阳入射角，所述第五公式包括：
cosθ＝cos(A-API)*cosh*sinα+cosαsinh， (式五)
其中，θ表示所述太阳入射角，API表示所述光伏组串的组串方位角，α表示所述光伏组串的倾角，可通过安装在对应的光伏支架上的倾角传感器测得。
具体地，ε＝23.45°·sin[360·(284+n)/365]，其中，n表示从1月1日开始算起，该日为一年中的第n天，ω＝15°·(12-t)，其中，t表示一天中的时刻，t∈[0，24h]。
可选地，所述太阳角度包括太阳高度角、太阳方位角和太阳入射角，当所述发电性能数据包括所述光伏组串的所述实际辐照数据时，所述实际辐照数据包括所述光伏组串所在水平面的直射辐照值，所述根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数包括：
根据所述太阳高度角、所述太阳入射角和所述实际辐照数据建立所述目标函数，所述目标函数由第六公式表示，所述第六公式包括：
Figure BDA0003432348990000101
其中，f(t)表示所述目标函数，
Figure BDA0003432348990000107
表示t时刻所述光伏组串所在水平面的直射辐射值，ht表示t时刻的所述太阳高度角，θt表示t时刻的所述太阳入射角，
Figure BDA0003432348990000102
表示所述光伏组串所在的地理纬度，ε表示所述赤纬角，α表示所述光伏组串的倾角，At表示t时刻的所述太阳方位角，API表示t时刻所述光伏组串的组串方位角。
可选地，可通过光伏组串倾斜面总辐照与时间的函数代替目标函数f(t)。
还可将第六公式中的
Figure BDA0003432348990000103
拟合成关于时间t的多项式，即：
Figure BDA0003432348990000104
其中，a、b…c为多项式系数。
本可选的实施例中，通过拟合为多相似可描述实际辐照数据与时间t之间的函数关系，有利于对目标函数进行求导，进而便于确定目标函数的最大值。
可选地，所述太阳角度包括所述太阳高度角和太阳入射角，当所述发电性能数据包括实际辐照数据时，所述实际辐照数据包括所述光伏组串所在水平面的直射辐照值，所述根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数包括：
根据所述太阳高度角度、所述太阳入射角和所述实际辐照数据建立所述目标函数，所述目标函数由第七公式表示，所述第七公式包括：
Figure BDA0003432348990000105
其中，f(t)表示所述目标函数，
Figure BDA0003432348990000106
表示t时刻所述光伏组串所在水平面的直射辐射值，ht表示t时刻的所述太阳高度角，θt表示t时刻的所述太阳入射角，PR(G,t)表示t时刻各个所述组串方位角下的所述光伏组串到逆变器之间的***效率，
Figure BDA0003432348990000111
表示所述光伏组串所在的地理纬度，ε表示所述赤纬角，α表示所述光伏组串的倾角，At表示t时刻的所述太阳方位角，API表示t时刻所述光伏组串的组串方位角。
可选地，可通过光伏组串倾斜面总辐照与时间的函数代替目标函数f(t)。
还可将第七公式中的
Figure BDA0003432348990000112
拟合成关于时间t的多项式，即：
Figure BDA0003432348990000113
其中，a、b…c为多项式系数。
本可选的实施例中，通过拟合为多相似可描述组串电流和/或组串功率与时间t之间的函数关系，有利于对目标函数进行求导，进而便于确定目标函数的最大值。
可选地，所述根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角包括：
根据所述最大数据时刻对所述目标函数进行求解，确定在所述最大数据时刻所述目标函数取最大值时的所述光伏组串的组串方位角。
具体地，如图2所示，通过绘制不同光伏组串方位角时的目标函数曲线，可以看出，在不同的光伏组串方位角下，目标函数的目标值在不同时刻达到峰值，因此，在各不同的光伏组串方位角对应的目标函数最大值所在的时刻中，找到发电性能数据最大时的时刻，该时刻对应的光伏组串方位角就是要确定的最佳光伏组串方位角。
对所述目标函数f(t)求倒数得到f'(t)，将最大数据时刻ta代入f'(t)，确定f'(ta)＝0时对应的光伏组串的组串方位角API，该方位角即要确定的光伏组串的最佳方位角。求解过程可采用第八公式表示，第八公式包括：
Figure BDA0003432348990000114
其中，Ata表示最大数据时刻ta时的太阳方位角。
本可选的实施例中，基于实际辐照数据的变化趋势计算光伏组串方位角，单以辐照维度进行计算，能够迅速计算出光伏组串方位角，提高了计算效率。基于修正后的组串电流和/或组串功率的变化趋势计算光伏组串方位角，从组串电流和/或组串功率的维度进行计算，计算准确度更高。
可选地，所述根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角之后，还包括：
确定各个所述光伏组串连接到对应的逆变器之间的走线距离；
对所述光伏组串的所述走线距离和所述组串方位角进行加权求和，确定所述光伏组串的特征值；
对于任一所述逆变器，根据所述特征值按照预设顺序对连接至所述逆变器的所有所述光伏组串进行排序；
根据排序结果将各个所述光伏组串分配至对应的最大功率点跟踪***。
具体地，对于任一光伏组串，对该光伏组串的走线距离进行赋权，假设权重为K1，同时对该光伏组串的组串方位角进行赋权，假设权重为K2，则该光伏组串的特征值＝K1*走线距离+K2*组串方位角。对于任一逆变器，可将与该逆变器相连接的所有光伏组串按照特征值从大到小的顺序或从小到大的顺序进行排列，可根据排序结果将每两个相邻的光伏组串分配到同一路MPPT(Maximum Power Point Tracking，最大功率点跟踪)***中，例如：根据排序结果将第一个光伏组串与第二个光伏组串放入同一路MPPT***，第三个光伏组串和第四个光伏组串放入同一路MPPT***，依此类推。
本可选的实施例中，根据光伏组串的走线距离和组串方位角对各个光伏组串进行分配，将连接在同一逆变器上走线距离接近且组串方位角接近的光伏组串分配到同一路MPPT***中，能够提高整个光伏电站的发电量。
可选地，获取光伏组串的当前实际方位角，计算所述当前实际方位角与通过第八公式确定的最佳方位角之间的差值，判断所述差值是否在预设范围内，若是，则不做任何操作；若否，则输出提示信息，以提醒运维人员及时调整光伏组串的组串方位角。
或，获取方位角传感器采集的光伏组串的当前实际方位角，计算所述当前实际方位角与通过第八公式确定的最佳方位角之间的差值，判断所述差值是否在预设范围内，若是，则不进行任何操作；若否，则输出提示信息，以提醒运维人员校验方位角传感器，或根据所述差值和/或最佳方位角对光伏组串进行调整。
如图3所示，本发明另一实施例提供的一种光伏组串方位角确定装置，包括：
获取模块，用于获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度，所述发电性能数据序列包括所述光伏组串在不同时刻的发电性能数据；
处理模块，用于确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻，并根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数；
计算模块，用于根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角。
可选地，所述处理模块具体用于：获取不同时刻所述光伏组串的温度，根据所述温度分别对各个时刻的所述发电性能数据进行修正，获得各个时刻的修正后的发电性能数据；在所有所述修正后的发电性能数据中确定所述最大发电性能数据对应的所述最大数据时刻。
可选地，所述太阳角度包括太阳高度角、太阳方位角和太阳入射角，所述获取模块具体用于：获取赤纬角和不同时刻的太阳时角，根据所述太阳时角和所述赤纬角确定所述太阳高度角；根据所述太阳高度角和所述赤纬角确定所述太阳方位角；根据所述太阳高度角和所述太阳方位角确定所述太阳入射角。
可选地，所述发电性能数据包括所述光伏组串的实际辐照数据、组串电流和组串功率中的至少一个。
可选地，所述获取模块具体用于：获取典型晴天时所述光伏组串的所述发电性能数据序列，其中，所述典型晴天为所述发电性能数据满足预设规则的晴天。
可选地，所述预设规则包括所述实际辐照数据与晴空模型辐照数据的相关性高于第一预设阈值，所述实际辐照数据的一阶差分与晴空模型辐照数据的一阶差分的相关性高于第二预设阈值，所述组串电流与基于晴空模型辐照数据计算的电流的相关性高于第三预设阈值，所述组串功率与基于晴空模型辐照数据计算的功率的相关性高于第三预设阈值中的至少一种。
可选地，所述太阳角度包括太阳高度角和太阳入射角，当所述发电性能数据包括所述实际辐照数据时，所述实际辐照数据包括所述光伏组串所在水平面的直射辐照值，所述处理模块具体还用于：
根据所述太阳高度角、所述太阳入射角和所述实际辐照数据建立所述目标函数，所述目标函数由第四公式表示，所述第四公式包括：
Figure BDA0003432348990000141
其中，f(t)表示所述目标函数，
Figure BDA0003432348990000142
表示t时刻所述光伏组串所在水平面的直射辐射值，ht表示t时刻的所述太阳高度角，θt表示t时刻的所述太阳入射角。
可选地，所述太阳角度包括所述太阳高度角和太阳入射角，当所述发电性能数据为所述组串电流和/或所述组串功率时，所述处理模块具体还用于：
根据所述太阳高度角度、所述太阳入射角和所述电流和/或所述功率建立所述目标函数，所述目标函数由第五公式表示，所述第五公式包括：
Figure BDA0003432348990000143
其中，f(t)表示所述目标函数，
Figure BDA0003432348990000144
表示t时刻所述光伏组串水平面的直射辐射值，ht表示t时刻的所述太阳高度角，θt表示t时刻的所述太阳入射角，PR(G,t)表示t时刻各个所述组串方位角下的所述光伏组串到逆变器之间的***效率，所述组串功率与所述组串电流相关联。
可选地，所述计算模块具体用于：对所述目标函数进行求解，确定在所述最大数据时刻所述目标函数取最大值时的所述光伏组串的所述组串方位角。
可选地，还包括分配模块，所述分配模块用于：确定各个所述光伏组串连接到对应的逆变器之间的走线距离；对所述光伏组串的所述走线距离和所述组串方位角进行加权求和，确定所述光伏组串的特征值；对于任一所述逆变器，根据所述特征值按照预设顺序对连接至所述逆变器的所有所述光伏组串进行排序；根据排序结果将各个所述光伏组串分配至对应的最大功率点跟踪***。
本发明又一实施例提供的一种电子设备包括存储器和处理器；所述存储器，用于存储计算机程序；所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如上所述的光伏组串方位角确定方法。
本发明又一实施例提供的一种计算机可读存储介质上存储有计算机程序，当所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的光伏组串方位角确定方法。
现将描述可以作为本发明的服务器或客户端的电子设备，其是可以应用于本发明的各方面的硬件设备的示例。电子设备旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
电子设备包括计算单元，其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的计算机程序或者从存储单元加载到随机访问存储器(RAM)中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM中，还可存储设备操作所需的各种程序和数据。计算单元、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random AccessMemory，RAM)等。在本申请中，所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以是两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
虽然本发明公开披露如上，但本发明公开的保护范围并非仅限于此。本领域技术人员在不脱离本发明公开的精神和范围的前提下，可进行各种变更与修改，这些变更与修改均将落入本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种光伏组串方位角确定方法，其特征在于，包括：
获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度，所述发电性能数据序列包括所述光伏组串在不同时刻的发电性能数据；
确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻，并根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数；
根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角。
2.根据权利要求1所述的光伏组串方位角确定方法，其特征在于，所述确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻包括：
获取不同时刻所述光伏组串的温度，根据所述温度分别对各个时刻的所述发电性能数据进行修正，获得各个时刻的修正后的发电性能数据；
在所有所述修正后的发电性能数据中确定所述最大发电性能数据对应的所述最大数据时刻。
3.根据权利要求1所述的光伏组串方位角确定方法，其特征在于，所述太阳角度包括太阳高度角、太阳方位角和太阳入射角，所述获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度包括：
获取赤纬角和不同时刻的太阳时角，根据所述太阳时角和所述赤纬角确定所述太阳高度角；
根据所述太阳高度角和所述赤纬角确定所述太阳方位角；
根据所述太阳高度角和所述太阳方位角确定所述太阳入射角。
4.根据权利要求1至3任一项所述的光伏组串方位角确定方法，其特征在于，所述发电性能数据包括所述光伏组串的实际辐照数据、组串电流和组串功率中的至少一个。
5.根据权利要求4所述的光伏组串方位角确定方法，其特征在于，所述获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度包括：
获取典型晴天时所述光伏组串的所述发电性能数据序列，其中，所述典型晴天为所述发电性能数据满足预设规则的晴天。
6.根据权利要求5所述的光伏组串方位角确定方法，其特征在于，所述预设规则包括所述实际辐照数据与晴空模型辐照数据的相关性高于第一预设阈值，所述实际辐照数据的一阶差分与晴空模型辐照数据的一阶差分的相关性高于第二预设阈值，所述组串电流与基于晴空模型辐照数据计算的电流的相关性高于第三预设阈值，所述组串功率与基于晴空模型辐照数据计算的功率的相关性高于第三预设阈值中的至少一种。
7.根据权利要求4所述的光伏组串方位角确定方法，其特征在于，所述太阳角度包括太阳高度角和太阳入射角，当所述发电性能数据包括所述实际辐照数据时，所述实际辐照数据包括所述光伏组串所在水平面的直射辐照值，所述根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数包括：
根据所述太阳高度角、所述太阳入射角和所述实际辐照数据建立所述目标函数，所述目标函数由第四公式表示，所述第四公式包括：
Figure FDA0003432348980000021
其中，f(t)表示所述目标函数，
Figure FDA0003432348980000022
表示t时刻所述光伏组串所在水平面的直射辐射值，ht表示t时刻的所述太阳高度角，θt表示t时刻的所述太阳入射角。
8.根据权利要求4所述的光伏组串方位角确定方法，其特征在于，所述太阳角度包括所述太阳高度角和太阳入射角，当所述发电性能数据包括所述实际辐照数据时，所述实际辐照数据包括所述光伏组串所在水平面的直射辐照值，所述根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数包括：
根据所述太阳高度角度、所述太阳入射角和所述实际辐照数据建立所述目标函数，所述目标函数由第五公式表示，所述第五公式包括：
Figure FDA0003432348980000023
其中，f(t)表示所述目标函数，
Figure FDA0003432348980000024
表示t时刻所述光伏组串所在水平面的直射辐射值，ht表示t时刻的所述太阳高度角，θt表示t时刻的所述太阳入射角，PR(G,t)表示t时刻各个所述组串方位角下的所述光伏组串到逆变器之间的***效率。
9.根据权利要求1至3任一项所述的光伏组串方位角确定方法，其特征在于，所述根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角包括：
对所述目标函数进行求解，确定在所述最大数据时刻所述目标函数取最大值时的所述光伏组串的所述组串方位角。
10.根据权利要求1至3任一项所述的光伏组串方位角确定方法，其特征在于，所述根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角之后，还包括：
确定各个所述光伏组串连接到对应的逆变器之间的走线距离；
对所述光伏组串的所述走线距离和所述组串方位角进行加权求和，确定所述光伏组串的特征值；
对于任一所述逆变器，根据所述特征值按照预设顺序对连接至所述逆变器的所有所述光伏组串进行排序；
根据排序结果将各个所述光伏组串分配至对应的最大功率点跟踪***。
11.一种光伏组串方位角确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取光伏组串的发电性能数据序列和不同时刻的太阳角度，所述发电性能数据序列包括所述光伏组串在不同时刻的发电性能数据；
处理模块，用于确定所述发电性能数据序列中最大发电性能数据对应的最大数据时刻，并根据各个时刻的所述太阳角度和所述发电性能数据建立目标函数；
计算模块，用于根据所述最大数据时刻和所述目标函数确定所述光伏组串的组串方位角。
12.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；
所述存储器，用于存储计算机程序；
所述处理器，用于当执行所述计算机程序时，实现如权利要求1至10任一项所述的光伏组串方位角确定方法。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115034078A (zh) * 2022-06-21 2022-09-09 合肥工业大学 一种针对山地电站的光伏组串融合模型的建模方法
CN116594432A (zh) * 2023-07-17 2023-08-15 南京师范大学 一种光伏发电追光***的无传感控制方法、设备

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115034078A (zh) * 2022-06-21 2022-09-09 合肥工业大学 一种针对山地电站的光伏组串融合模型的建模方法
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CN116594432A (zh) * 2023-07-17 2023-08-15 南京师范大学 一种光伏发电追光***的无传感控制方法、设备
CN116594432B (zh) * 2023-07-17 2023-10-27 南京师范大学 一种光伏发电追光***的无传感控制方法、设备

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