CN117913886A - 一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及光伏发电***领域，公开了一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，包括以下步骤：S1、在光伏模块上采集电压、电流和温度；S2、计算模块的功率输出和效率；S3、确定模块的最优工作点功率输出；S4、计算模块的期望输出功率；S5、计算模块的工作时间比例；S6、确定模块的工作顺序；S7、根据模块的工作顺序，实施轮换休眠控制。本发明通过实时监测模块的实际输出功率，根据实际与期望输出功率之间的差异调整模块的工作时间比例，更新模块的优先级，重新确定工作顺序，并实施轮换休眠控制。通过这种方法，不仅可以提高光伏***的整体效率和性能，还可以延长模块的寿命，并确保在各种环境条件下稳定地满足电力需求。
Description
技术领域
本发明涉及光伏发电***技术领域，特别是与光伏逆变器的控制策略和管理方法相关的技术领域，具体为一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法。
背景技术
随着全球对可再生能源需求的不断增长，光伏发电***作为一种清洁、可持续的能源解决方案，其在能源市场中的份额显著增加。光伏逆变器作为光伏***的核心组件之一，负责将光伏模块产生的直流电转换为可供电网或负载使用的交流电。然而，传统的光伏逆变器存在一些局限性，如效率低下、对模块的管理不够灵活以及未能最大限度地延长模块的使用寿命等问题。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，通过控制算法，实现对光伏模块工作状态的动态管理和优化，以适应电力需求的实时变化。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，包括以下步骤：
S1、在光伏模块上采集电压、电流和温度；
S2、根据模块的电压、电流、温度，计算模块的功率输出和效率；
S3、根据模块的伏安特性曲线和环境因素，确定模块的最优工作点功率输出；
S4、结合模块的最优工作点功率输出和环境因素，计算模块的期望输出功率；
S5、根据模块的期望输出功率和***总期望输出功率，计算模块的工作时间比例；
S6、结合模块的工作时间比例、模块的优先级和约束条件，确定模块的工作顺序；
S7、根据模块的工作顺序，实施轮换休眠控制。
优选的，所述最优工作点功率输出的计算公式为：
Popt＝Vmpp×Impp
其中，Popt表示模块的最优工作点功率输出，Vmpp表示最大功率点电压，Impp表示最大功率点电流，Vmpp和Impp是通过模块的伏安特性曲线与温度修正因子结合得到。
优选的，所述模块期望输出功率的计算公式为：
Pexpected＝Popt×deratefactor
其中，Pexpected表示模块的期望输出功率，Popt表示模块的最优工作点功率输出，deratefactor表示由于环境因素影响导致的功率降额系数。
优选的，所述***总期望输出功率的计算公式为：
Ptotal＝N×Wp×deratefactor×demandfactor
其中，Ptotal表示***总期望输出功率，N表示光伏面板的数量，Wp表示单个光伏面板的峰值功率，deratefactor表示根据环境条件得出的功率降额系数，demandfactor表示根据实时功率需求得出的需求系数。
优选的，所述模块的工作时间比例的计算公式为：
其中，Tratio表示模块的工作时间比例，Pexpected表示单个模块的期望输出功率，Ptotal表示***的总期望输出功率。
优选的，所述约束条件包括最大连续工作时间、预定维护周期、故障率和可靠性、功率输出效率、环境因素、光伏阵列的整体功率需求、储能设备状态。
优选的，所述工作顺序的确定，包括以下步骤：
1)为每个光伏模块赋予一个基于其额定性能、历史性能数据和预定维护周期的初始优先级分数；
2)根据实时数据和历史工作数据更新每个模块的优先级分数；
3)考虑模块的约束条件；
4)计算每个模块的工作时间比例；
5)将模块按照优先级分数进行排序，并确保所有约束条件得到满足；
6)根据排序结果和工作时间比例生成模块的工作顺序。
优选的，所述轮换休眠控制是通过控制算法实现，所述控制算法根据模块的工作顺序和工作时间比例动态调整模块的工作状态，以确保***总体功率输出满足期望，并优化每个模块的工作效率和寿命。
优选的，所述控制算法，包括：
a)监测电网或负载的实时功率需求；
b)根据工作顺序和每个模块的工作时间比例，确定当前应该工作的模块；
c)动态地启动或关闭模块，调整模块的工作状态；
d)考虑模块间的依赖性，确保在调整工作状态时，模块间依赖关系得到适当管理；
e)更新模块的工作时间记录，以便用于未来的优先级评分更新；
f)持续监测模块状态，检测和处理异常情况；
g)维护***总体功率输出的质量，确保频率和电压稳定性；
h)优化模块的工作效率和延长寿命，同时确保满足***总体功率需求。
优选的，所述方法还包括：
S8、监测模块的实际输出功率；
S9、根据模块的实际输出功率和期望输出功率之间的差异，调整模块的工作时间比例；
S10、根据模块的工作时间比例的调整情况，更新模块的优先级；
S11、根据模块的工作时间比例的调整情况和其他约束条件，重新确定模块的工作顺序；
S12、根据更新后的工作顺序，实施轮换休眠控制。
本发明提供了一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法。具备以下有益效果：
1、本发明通过智能控制，***总是在最优工作点运行，从而提高了功率输出。通过轮换休眠控制，避免了模块的持续高负荷工作，减少了磨损，延长了模块寿命。通过轮换休眠控制，避免了模块的持续高负荷工作，减少了磨损，延长了模块寿命。通过本发明的方法最大化利用每个模块的潜力，同时保护投资，确保***长期、稳定、高效地运行。
2、本发明通过实时监测模块的实际输出功率，根据实际与期望输出功率之间的差异调整模块的工作时间比例，更新模块的优先级，重新确定工作顺序，并实施轮换休眠控制。通过这种方法，不仅可以提高光伏***的整体效率和性能，还可以延长模块的寿命，并确保在各种环境条件下稳定地满足电力需求。
3、本发明通过智能控制方法，光伏逆变器更灵活地管理光伏模块的工作状态，提高***的整体效率和性能，同时考虑到每个模块的长期健康和***的可靠性。这种方法有助于平衡模块的负载，延长模块寿命，并确保在不同条件下持续稳定地满足电力需求。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的方法的一种实施方式流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明说明书附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例提供一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，旨在优化光伏***的功率输出，提高***效率，并延长模块的使用寿命。
请参阅附图1，该方法包括以下步骤：
步骤S1：采集数据
光伏模块的电压、电流和温度数据是通过安装在每个模块上的传感器实时采集的。这些数据对于计算模块的实时功率输出和效率至关重要。
步骤S2：计算功率输出和效率
利用采集到的电压和电流数据，通过乘积得到模块的瞬时功率输出。效率则是通过将实际功率输出与模块在标准测试条件下的额定功率进行比较得出的。
步骤S3：确定最优工作点
模块的伏安特性曲线描述了电压和电流之间的关系，它会随着环境因素，如温度和光照强度的变化而变化。通过分析这一曲线，确定模块在当前条件下的最大功率点(MPP)，即最优工作点。
步骤S4：计算期望输出功率
结合步骤S3中确定的最优工作点功率输出和当前的环境因素(如温度、光照强度等)，计算出模块在当前条件下的期望输出功率。
步骤S5：计算工作时间比例
考虑到***总期望输出功率，根据每个模块的期望输出功率占总期望输出功率的比例来计算各个模块应该分配的工作时间比例。
步骤S6：确定工作顺序
在确定每个模块的工作时间比例之后，结合模块的优先级和约束条件(如维护周期、历史工作时间、模块的可靠性等)，使用一个优先级排列算法来确定模块的工作顺序。
步骤S7：实施轮换休眠控制
根据步骤S6中确定的工作顺序，通过控制***动态调整模块的工作状态。工作时间较长或效率较低的模块进入休眠状态，而工作效率高、休眠时间长的模块则被唤醒，以参与功率输出。
具体的，本发明通过智能控制，***总是在最优工作点运行，从而提高了功率输出。通过轮换休眠控制，避免了模块的持续高负荷工作，减少了磨损，延长了模块寿命。通过轮换休眠控制，避免了模块的持续高负荷工作，减少了磨损，延长了模块寿命。通过本发明的方法最大化利用每个模块的潜力，同时保护投资，确保***长期、稳定、高效地运行。
作为本发明的一种实施方式，在光伏发电***中，最大功率点(Maximum PowerPoint,MPP)是指在给定的环境条件(如光照、温度)下，光伏模块能够产生的最大功率输出点。这个点通过伏安特性曲线(I-V Curve)来确定，该曲线表示了模块在不同电压和电流下的性能。
由于光伏模块的性能会受到温度的影响，因此在计算最大功率点时，需要对温度进行修正。通常情况下，随着温度的升高，光伏模块的电压会下降，而电流变化不大，因此最大功率点电压Vmpp会随温度升高而降低。
在本发明的实施方式中，最大功率点电压Vmpp和最大功率点电流Impp通过实时监测光伏模块的性能并结合温度修正因子来确定。这个温度修正因子通常基于模块制造商提供的温度系数，或者通过实验数据来获取。
计算最优工作点功率输出的公式如下：
Popt＝Vmpp×Impp
其中，Popt表示模块的最优工作点功率输出，Vmpp表示最大功率点电压，Impp表示最大功率点电流，Vmpp和Impp是通过模块的伏安特性曲线与温度修正因子结合得到。
这个公式意味着最优工作点功率输出是在最大功率点电压和最大功率点电流的乘积。在实际应用中，光伏逆变器通常包含最大功率点跟踪(Maximum Power PointTracking,MPPT)技术，它动态调整连接到逆变器的光伏模块的工作点，以确保在不同的环境条件下总是工作在或接近Popt。
通过将这种最优工作点功率输出的计算和跟踪技术应用于光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法中，进一步提高光伏发电***的整体性能和可靠性。
作为本发明的一种实施方式，在光伏发电***中，由于环境因素(如温度、光照强度、积尘、老化等)的影响，实际输出功率通常会低于模块在标准测试条件下的最大功率点输出。为了更准确地预测光伏模块在实际运行条件下的性能，通常使用功率降额系数(derate factor)来修正最优工作点功率输出Popt。
功率降额系数是一个小于或等于1的数值，用来考虑实际操作条件下的性能损失。它反映了实际环境因素对光伏模块输出功率的影响程度。例如，如果模块在高温条件下工作，其输出功率会下降，此时功率降额系数将低于1。
根据本发明的实施方式，模块期望输出功率Pexpected的计算公式如下：
Pexpected＝Popt×deratefactor
其中，Pexpected是在考虑环境因素后，模块预期能够实际提供的输出功率，Popt是在给定环境条件下，模块的最优工作点功率输出，deratefactor是功率降额系数，用以考虑实际操作条件下的性能损失。
通过应用这个公式，更准确地估算在特定操作条件下，每个光伏模块的实际贡献，从而更好地进行***设计和功率管理。这对于保持***整体的高效运行以及进行精确的能量预测是非常重要的。此外，在实施智能轮换休眠控制时，这个期望输出功率的计算也是确定模块工作时间比例和工作顺序的基础。
作为本发明的一种实施方式，在本发明的实施方式中，***总期望输出功率Ptotal的计算是为了估算在特定的环境和需求条件下，整个光伏发电***预期能够提供的总功率。这个预期的总功率考虑了环境因素导致的功率降额，以及***为满足实时功率需求需要进行的调整。计算公式如下：
Ptotal＝N×Wp×deratefactor×demandfactor
其中，Ptotal是***总期望输出功率，N是光伏面板的数量，Wp是单个光伏面板在标准测试条件下的峰值功率(通常指的是在标准测试条件，即光照强度为1000W/m2，模块温度为25℃时的峰值功率)，deratefactor是根据环境条件(如温度、光照强度、积尘、模块老化等因素)得出的功率降额系数，用来修正模块在非标准测试条件下的实际输出功率，demandfactor是根据实时功率需求得出的需求系数，它反映了***为满足当前电力需求所需的输出功率比例。
***总期望输出功率的计算对于进行能源管理和规划至关重要，它帮助运营商优化光伏发电***的运行策略，确保在不同的环境条件和负载需求下，***能够尽高效地运行。例如，当实时功率需求低于***的最大产能时，***通过降低demandfactor来减少输出功率，从而避免过度生产和能源浪费。
作为本发明的一种实施方式，在本发明的实施方式中，模块的工作时间比例Tratio是为了确定单个光伏模块相对于整个***的工作贡献。这个比例帮助我们决定在某个特定时间段内，每个模块应该工作多久。这对于实现***的智能管理和优化是非常重要的，尤其是在需要轮换模块工作以平衡负载或延长模块寿命的情况下。计算公式如下：
其中，Tratio表示模块的工作时间比例，Pexpected表示单个模块的期望输出功率，它是根据模块的最优工作点功率、功率降额系数以及其他相关因素计算得出的，Ptotal表示***的总期望输出功率，它是所有模块期望输出功率的总和，或者根据***需求计算出的总输出功率。
通过计算Tratio，我们得知每个模块应该承担的工作量。例如，如果一个模块的Pexpected是整个***Ptotal的一半，那么Tratio将是0.5，这意味着该模块应该负责一半的工作时间或工作量。
这种计算方法用于动态调整光伏模块的工作状态，以响应实时的能源需求变化，或是为了实现更加均衡的老化和维护计划。这样提高整个***的效率和可靠性，同时最大化每个模块的使用寿命和投资回报。
作为本发明的一种实施方式，在本发明的实施方式中，为了确保光伏发电***的有效、可靠运行，同时考虑到长期性能和可维护性，需要在***设计和运行中考虑多种约束条件。以下是这些约束条件的一些详细说明：
最大连续工作时间：每个光伏模块或者***的一部分有规定的最大连续工作时间，超过这个时间会导致过热或其他形式的磨损，从而影响寿命和性能。
预定维护周期：光伏***需要定期维护来保持最佳性能，维护周期基于制造商的建议、历史数据或者预测模型来确定。
故障率和可靠性：***设计需要考虑到组件的故障率和整体***的可靠性。通过冗余设计、故障预测和及时维护降低***故障率。
功率输出效率：光伏模块的效率会随着温度、光照强度等环境因素变化而变化。***设计应该考虑这些效率变化以优化功率输出。
环境因素：包括气候条件、季节变化、日照时间等，这些因素都会影响光伏***的性能和功率输出。
光伏阵列的整体功率需求：***的设计和运行需要根据实际和预期的电力需求来规划，确保能满足用户的需求而不会产生过剩的电力。
储能设备状态：如果***包含电池或其他形式的储能设备，那么这些设备的状态也会影响***的运行。例如，电池的充电状态、健康状况和储能容量都是需要考虑的因素。
在实施这些约束条件时，通过采用复杂的算法和控制策略来动态调整***的运行。例如，采用智能监控和预测维护***来预测和预防故障，使用先进的能量管理***来优化储能设备的使用，以及利用气象数据来预测和适应环境变化。
最终的目标是实现一个既能满足电力需求，又能保持高效率和长期可靠性的光伏发电***。通过在设计和运行阶段考虑这些约束条件，使***更加稳健，减少意外停机，延长设备寿命，并提高整体的经济效益。
作为本发明的一种实施方式，通过一个详细的步骤来确定光伏模块的工作顺序，以最大化整个光伏发电***的性能和寿命。以下是这些步骤的具体内容：
1)为每个光伏模块赋予一个初始优先级分数：首先，每个光伏模块会根据其额定性能(如最大功率点)、历史性能数据(如平均能量输出、故障和维护历史)和预定维护周期(如制造商推荐的维护时间表)获得一个初始优先级分数。这个分数帮助***识别哪些模块在特定时间点应该被优先使用。
2)根据实时数据和历史工作数据更新每个模块的优先级分数：随着光伏***的运行，实时的性能数据(如当前产出功率、温度等)和历史工作数据(如运行时间、发电量等)将用于更新每个模块的优先级分数，以反映其当前的工作状态和效率。
3)考虑模块的约束条件：在确定工作顺序时，必须考虑到各种约束条件，例如模块的最大连续工作时间、故障率、维护周期、以及储能设备的状态等。
4)计算每个模块的工作时间比例：基于模块的优先级分数和***的整体功率需求，计算出每个模块应该负责的工作时间比例，即Tratio。
5)将模块按照优先级分数进行排序，并确保所有约束条件得到满足：对模块进行排序，优先级高的模块排在前面，但同时要确保排序过程中所有模块的约束条件得到满足，例如，不会让任何模块超过其最大连续工作时间。
6)根据排序结果和工作时间比例生成模块的工作顺序：最后，根据模块的优先级排序和各自的工作时间比例，生成一个详细的工作顺序，其中指定了哪些模块在什么时间工作，以及工作多久。这个工作顺序将被用于控制光伏***的实际运行。
通过这样的过程，光伏***智能地调整各个模块的工作状态，以应对实时的能源需求变化，同时考虑到模块的健康状况和***的长期可靠性。这提高***的整体效率，延长模块的使用寿命，并确保能源的可持续供应。
作为本发明的一种实施方式，轮换休眠控制是通过控制算法实现，控制算法根据模块的工作顺序和工作时间比例动态调整模块的工作状态，以确保***总体功率输出满足期望，并优化每个模块的工作效率和寿命。
具体的，通过这种轮换休眠控制策略，光伏发电***更加高效和智能地运行。不仅提高能源的利用效率，减少浪费，而且还能通过防止过度磨损和提前老化来延长模块的使用寿命，从而在保持可靠性的同时，降低长期的运营成本。
进一步的，该控制算法实施步骤包括：
a)监测电网或负载的实时功率需求：算法实时监测连接到光伏***的电网或负载的功率需求。这个需求会因时间或条件的变化而变化，算法必须持续跟踪这些变化以做出适当的调整。
b)确定当前应该工作的模块：根据预设的工作顺序和每个模块的工作时间比例，算法决定哪些模块应该被激活以供电。这个决策基于模块的效率、维护需求、历史性能以及实时的***需求。
c)动态地启动或关闭模块：算法根据需求动态地启动或关闭模块。在需求增大时，更多的模块将被启动，而在需求减少时，一些模块将被置于休眠状态，或者完全关闭。
d)考虑模块间的依赖性：在调整模块的工作状态时，算法必须考虑到模块间存在的依赖关系，如串联或并联的配置，确保这些依赖关系得到妥善管理，以维持***的稳定性。
e)更新模块的工作时间记录：算法会记录每个模块的工作时间，并定期更新这些记录。这些数据对于未来的优先级评分更新和维护计划制定至关重要。
f)持续监测模块状态：算法持续监测各个模块的状态，包括功率输出、温度、效率等，以检测任何异常情况，并及时进行处理，如模块故障或性能下降。
g)维护***总体功率输出的质量：算法确保***的总体功率输出满足质量标准，包括频率和电压的稳定性，这对于电网的稳定运行至关重要。
h)优化模块的工作效率和延长寿命：在确保满足***总体功率需求的同时，算法还旨在优化每个模块的工作效率和延长其寿命，通过减少不必要的工作负荷和避免潜在的损害因素，如持续高温或频繁的开关操作。
通过上述步骤，控制算法能够在满足实时功率需求的同时，有效管理光伏模块的工作状态，实现***的高效运行和长期稳定性。
请参阅附图2，作为本发明的一种实施方式，模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法进一步优化了光伏模块的管理，具体通过以下步骤实现：
S8、监测模块的实际输出功率：***实时监测每个光伏模块的输出功率。这是确保模块正常工作和及时调整其工作状态的基础。
S9、根据实际与期望输出功率之间的差异调整工作时间比例：如果模块的实际输出功率与期望输出功率有显著差异，***将根据这一差异调整模块的工作时间比例。例如，如果某模块的实际输出功率持续低于期望值，会减少其工作时间比例，而将更多工作时间分配给性能更好的模块。
S10、更新模块的优先级：根据模块的工作时间比例调整情况，***会更新每个模块的优先级。优先级基于多种因素，包括模块的效率、可靠性、历史性能和维护需求。
S11、重新确定模块的工作顺序：***会考虑到模块工作时间比例的调整以及其他约束条件(如模块间的依赖性、预防性维护计划、环境因素等)来重新确定模块的工作顺序。
S12、实施轮换休眠控制：根据更新后的工作顺序，***实施轮换休眠控制。这涉及将某些模块置于休眠状态，同时激活其他模块，或者根据***需求和模块性能进行相应的调整。
通过这种智能控制方法，光伏逆变器更灵活地管理光伏模块的工作状态，提高***的整体效率和性能，同时考虑到每个模块的长期健康和***的可靠性。这种方法有助于平衡模块的负载，延长模块寿命，并确保在不同条件下持续稳定地满足电力需求。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、在光伏模块上采集电压、电流和温度；
S2、根据模块的电压、电流、温度，计算模块的功率输出和效率；
S3、根据模块的伏安特性曲线和环境因素，确定模块的最优工作点功率输出；
S4、结合模块的最优工作点功率输出和环境因素，计算模块的期望输出功率；
S5、根据模块的期望输出功率和***总期望输出功率，计算模块的工作时间比例；
S6、结合模块的工作时间比例、模块的优先级和约束条件，确定模块的工作顺序；
S7、根据模块的工作顺序，实施轮换休眠控制。
2.根据权利要求1所述的一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，所述最优工作点功率输出的计算公式为：
Popt＝Vmpp×Impp
其中，Popt表示模块的最优工作点功率输出，Vmpp表示最大功率点电压，Impp表示最大功率点电流，Vmpp和Impp是通过模块的伏安特性曲线与温度修正因子结合得到。
3.根据权利要求1所述的一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，所述模块期望输出功率的计算公式为：
Pexpected＝Popt×deratefactor
其中，Pexpected表示模块的期望输出功率，Popt表示模块的最优工作点功率输出，deratefactor表示由于环境因素影响导致的功率降额系数。
4.根据权利要求1所述的一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，所述***总期望输出功率的计算公式为：
Ptotal＝N×Wp×deratefactor×demandfactor
其中，Ptotal表示***总期望输出功率，N表示光伏面板的数量，Wp表示单个光伏面板的峰值功率，deratefactor表示根据环境条件得出的功率降额系数，demandfactor表示根据实时功率需求得出的需求系数。
5.根据权利要求1所述的一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，所述模块的工作时间比例的计算公式为：
其中，Tratio表示模块的工作时间比例，Pexpected表示单个模块的期望输出功率，Ptotal表示***的总期望输出功率。
6.根据权利要求1所述的一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，所述约束条件包括最大连续工作时间、预定维护周期、故障率和可靠性、功率输出效率、环境因素、光伏阵列的整体功率需求、储能设备状态。
7.根据权利要求6所述的一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，所述工作顺序的确定，包括以下步骤：
1)为每个光伏模块赋予一个基于其额定性能、历史性能数据和预定维护周期的初始优先级分数；
2)根据实时数据和历史工作数据更新每个模块的优先级分数；
3)考虑模块的约束条件；
4)计算每个模块的工作时间比例；
5)将模块按照优先级分数进行排序，并确保所有约束条件得到满足；
6)根据排序结果和工作时间比例生成模块的工作顺序。
8.根据权利要求1所述的一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，所述轮换休眠控制是通过控制算法实现，所述控制算法根据模块的工作顺序和工作时间比例动态调整模块的工作状态，以确保***总体功率输出满足期望，并优化每个模块的工作效率和寿命。
9.根据权利要求8所述的一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，所述控制算法，包括：
a)监测电网或负载的实时功率需求；
b)根据工作顺序和每个模块的工作时间比例，确定当前应该工作的模块；
c)动态地启动或关闭模块，调整模块的工作状态；
d)考虑模块间的依赖性，确保在调整工作状态时，模块间依赖关系得到适当管理；
e)更新模块的工作时间记录，以便用于未来的优先级评分更新；
f)持续监测模块状态，检测和处理异常情况；
g)维护***总体功率输出的质量，确保频率和电压稳定性；
h)优化模块的工作效率和延长寿命，同时确保满足***总体功率需求。
10.根据权利要求1-9任一项所述的一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法，其特征在于，所述方法还包括：
S8、监测模块的实际输出功率；
S9、根据模块的实际输出功率和期望输出功率之间的差异，调整模块的工作时间比例；
S10、根据模块的工作时间比例的调整情况，更新模块的优先级；
S11、根据模块的工作时间比例的调整情况和其他约束条件，重新确定模块的工作顺序；
S12、根据更新后的工作顺序，实施轮换休眠控制。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311701542.7A CN117913886A (zh) | 2023-12-12 | 2023-12-12 | 一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311701542.7A CN117913886A (zh) | 2023-12-12 | 2023-12-12 | 一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117913886A true CN117913886A (zh) | 2024-04-19 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| CN202311701542.7A Pending CN117913886A (zh) | 2023-12-12 | 2023-12-12 | 一种模块化光伏逆变器的智能轮换休眠控制方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
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| CN (1) | CN117913886A (zh) |
-
2023
- 2023-12-12 CN CN202311701542.7A patent/CN117913886A/zh active Pending
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