光伏电站标杆阵列的选取方法技术

本发明专利技术公开了一种光伏电站标杆光伏阵列选取方法，其步骤如下：收集光伏阵列运行数据以及气象数据；分别计算光伏阵列效率PR以及发电量；对光伏阵列效率指标的分布进行建模；基于光伏阵列的发电量排序与概率模型得到标杆光伏阵列。本方法同时考虑光伏阵列的发电量能力以及出力稳定性，建立光伏阵列效率计算指标PR，利用统计手段建立状态指标的概率密度分布模型，通过状态位置能够筛选出标杆光伏阵列，作为光伏阵列的故障诊断和性能分析的参考模型。型。型。

【技术实现步骤摘要】
光伏电站标杆阵列的选取方法


[0001]本专利技术涉及光伏发电
，尤其涉及一种光伏电站标杆阵列的选取方法。

技术介绍

[0002]随着化石能源的枯竭，可再生能源的开发与利用变得越来越重要。光伏发电作为目前全球最主流的可再生能源发电方式之一，具有能源分布广泛和可持续性等众多优点。光伏电站装机容量的不断增长对光伏技术也提出更高的要求，作为光伏电站的关键环节，光伏阵列故障频发，将直接影响到光伏电站的效率。因此，选取标杆组串可以用于评价光伏阵列和作为故障诊断参考阵列，对于光伏电站的评估与故障诊断意义重大。

技术实现思路

[0003]针对上述存在的问题，本专利技术提供一种光伏电站标杆阵列选取方法可以作为光伏阵列故障诊断和性能分析的参考模型。
[0004]为了实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：一种光伏电站标杆阵列的选取方法，其特征在于，包括以下步骤：
[0005]S1、收集并清洗光伏阵列运行数据及气象数据；
[0006]S2、分别计算光伏阵列效率PR以及发电量；
[0007]S3、对光伏阵列效率指标的分布进行建模；
[0008]S4、基于光伏阵列的发电量排序与概率模型得到标杆光伏阵列。
[0009]进一步的，步骤S1的具体方法为：收集光伏阵列运行数据中的输出功率和气象数据中的辐照度值，删除辐照度低于30W/m2时所对应的功率和辐照度数据。
[0010]进一步的，步骤S2的具体方法为：对同一时刻的光伏阵列实际发电量与理论发电量的比值作为光伏阵列效率计算指标，计算公式(1)
‑
(3)为：
[0011]U＝∫Pdt(1)
[0012]U
t
＝P
Installed
·
H
T
(2)
[0013][0014]式中：实际发电量U为功率在T时间段的积分；理论发电量U
t
为T时间段内STC条件下的阵列发电量，即光伏阵列装机的标称容量P
Installed
与T时间段内阵列峰值日照时数H
T
的乘积。
[0015]进一步的，步骤S3中对光伏阵列效率指标的分布进行建模的具体方法根据公式(4)
‑
(6)：
[0016][0017][0018]M
a
＝d
·
m(6)
[0019]获取设定PR为x时第a个光伏阵列所对应的统计性建模结果
[0020]式中：π为常数；exp表示以自然常数e为底的指数函数；h为带宽；M
a
表示第a个光伏阵列在d天中的PR指标总数；m为一天中PR总数；σ为第a个光伏阵列对应的M
a
个状态指标的标准差；当x变化时，光伏阵列所对应的建模结果跟随变化。
[0021]进一步的，步骤S4的具体方法包括以下子步骤：
[0022]S41、根据S3得到的建模结果对阵列效率PR的均值μ进行提取，计算公式(7)为：
[0023][0024]光伏阵列效率指标PR拟合曲线的顶峰横坐标作为光伏阵列状态位置特征，光伏阵列PR的范围值为0.8
‑
1；
[0025]S42、将光伏阵列发电量进行归一化，计算公式(8)为：
[0026][0027]累计发电量U
total
计算公式(9)为：
[0028][0029]式中：U
a,normalized
为第个光伏阵列的归一化发电量；
[0030]S43、将光伏电站所有光伏阵列的累计发电量从大到小进行排序，对发电量最大的阵列对应的拟合均值进行计算，判断光伏阵列的状态位置特征是否在0.8
‑
1之间，若是，则选取该光伏阵列作为标杆光伏阵列；否则，该光伏阵列不再参与发电量排序，进入步骤S44；
[0031]S44、对发电量最大的光伏阵列对应的拟合均值进行计算，判断光伏阵列的状态位置特征是否在0.8
‑
1之间，若是，则选取该光伏阵列作为标杆光伏阵列；否则，该光伏阵列不再参与发电量排序，重复步骤S44，直到选出符合要求的标杆阵列。
[0032]本专利技术的有益效果是：
[0033]1、本方法构建了能够反映光伏阵列综合性能的指标PR，考虑到光伏阵列的出力不稳定的特点，利用统计手段建立状态指标的概率密度分布模型，通过状态位置能够筛选出标杆光伏阵列，作为光伏阵列的故障诊断和性能分析的参考模型。
[0034]2、所建立的效率指标考虑到光伏阵列中功率的分布特性与辐照度的分布特性相似，并有效缩小了数据的变化率。
[0035]3、状态指标的概率密度分布模型对数据分布根据数据本身特点来拟合分布特征，考虑到因光伏阵列效率指标无规律波动导致的指标应用困难，有效解决参数拟合不准确的问题。
[0036]4、选出的标杆光伏阵列同时考虑了发电性能与输出稳定性，标杆光伏阵列可作为故障诊断和性能分析的参考模型。
附图说明
[0037]图1为本专利技术光伏电站标杆阵列选取方法流程图。
[0038]图2为本专利技术实施例中31天光伏阵列PR的时间序列分布情况。
[0039]图3为本专利技术实施例中全站阵列累计发电量计算结果分布图。
[0040]图4为本专利技术实施例中对全站阵列PR分布进行建模的结果分布图。
具体实施方式
[0041]为了使本领域的普通技术人员能更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合附图和实施例对本专利技术的技术方案做进一步的描述。
[0042]如图1所示，光伏电站标杆阵列的选取方法包括以下步骤：
[0043]S1、收集并清洗光伏阵列运行数据及气象数据；
[0044]S2、分别计算光伏阵列效率PR以及发电量；
[0045]S3、对光伏阵列效率指标的分布进行建模；
[0046]S4、基于光伏阵列的发电量排序与概率模型得到标杆光伏阵列。
[0047]步骤S1的具体方法为：收集光伏阵列运行数据中的输出功率和气象数据中的辐照度值，删除辐照度低于30W/m2时所对应的功率和辐照度数据。
[0048]步骤S2的具体方法为：对同一时刻的光伏阵列实际发电量与理论发电量的比值作为光伏阵列效率计算指标，计算公式(1)
‑
(3)为：
[0049]U＝∫Pdt(1)
[0050]U
t
＝P
Installed
·
H
T
(2)
[0051][0052]式中：实际发电量U为功率在T时间段的积分；理论发电量U
t
为T时间段内STC条件下的阵列发电量，即光伏阵列装机的标称容量P
Installed
与T时间段内阵列峰值日照时数H
T
的乘积。
[0053]步骤S3中对光伏阵列效率指标的分布进行建模的具体方法根据公式(4)
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种光伏电站标杆阵列的选取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、收集并清洗光伏阵列运行数据及气象数据；S2、分别计算光伏阵列效率PR以及发电量；S3、对光伏阵列效率指标的分布进行建模；S4、基于光伏阵列的发电量排序与概率模型得到标杆光伏阵列。2.根据权利要求1所述的一种光伏电站标杆阵列的选取方法，其特征在于，步骤S1的具体方法为：收集光伏阵列运行数据中的输出功率和气象数据中的辐照度值，删除辐照度低于30W/m2时所对应的功率和辐照度数据。3.根据权利要求1所述的一种光伏电站标杆阵列的选取方法，其特征在于，步骤S2的具体方法为：对同一时刻的光伏阵列实际发电量与理论发电量的比值作为光伏阵列效率计算指标，计算公式(1)
‑
(3)为：U＝∫Pdt(1)U
t
＝P
Installed
·
H
T
(2)式中：实际发电量U为功率在T时间段的积分；理论发电量U
t
为T时间段内STC条件下的阵列发电量，即光伏阵列装机的标称容量P
Installed
与T时间段内阵列峰值日照时数H
T
的乘积。4.根据权利要求1所述的一种光伏电站标杆阵列的选取方法，其特征在于，步骤S3中对光伏阵列效率指标的分布进行建模的具体方法根据公式(4)
‑
(6)：(6)：M
a
＝d
·
m(6)获取设定PR为x时第a个光伏阵列所...

【专利技术属性】
技术研发人员：童强，刘宇，李东辉，刘阳，郭映军，张文康，任鑫，王华，武青，朱红路，李佳琦，
申请(专利权)人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司华北电力大学，
类型：发明
国别省市：