基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法技术

本发明专利技术涉及光伏发电技术领域，具体公开了基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法，包括如下步骤：步骤一、制定光伏遮挡时间序列的阴影画像；步骤二、根据日照时间对周期性异常进行分析；步骤三、对因植物遮挡层度进行分级别预警；本发明专利技术能够实现光伏发电低效精确预警，实现能够及时修剪植物，防止光伏组件被周围植物造成周期性遮挡；能够节约运维成本，而且能大大提高运维人员的工作效率，并且能使运维人员准确、快速的发现有问题的组件。件。件。

【技术实现步骤摘要】
基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法


[0001]本专利技术涉及光伏发电
，具体为基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法。

技术介绍

[0002]随着环境问题的日益突出，能源转型问题受到了广泛关注，太阳能、风能等清洁可再生能源作为新型能源获得了快速发展。为了满足数字化转型需求，光伏场站数字化转型也是必然趋势。为了解决光伏发电低效精确预警，实现能够及时修剪植物，防止光伏组件被周围植物造成周期性遮挡。同时避免导致光伏组串发电效率较低造成的损失。
[0003]随着光伏行业的持续发展，光伏新能源的装机容量不断增加的背景下，光伏电场逐步实现数字运营也成为了当前重要突破的方向。光伏组件的正常运行，是保证光伏电站持续、稳定、高效发电的基础。光伏组件是光伏电站数量最多的设备，要确保组件的正常运行，需要及时对组件的运行状态进行监测，发生异常运行状态及时进行预警，不仅能够节约运维成本，而且能大大提高运维人员的工作效率，并且能使运维人员准确、快速的发现有问题的组件。为了维护光伏组件持续、高效、稳定的发电，须投入大量的人力和物力。当前也迫切的需要我们通过大数据和人工智能相关算法对因植物周期性遮挡而造成光伏组串进行精准低效以及遮挡层度检测和预警同时避免发电损失。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法，包括如下步骤：
[0006]步骤一、制定光伏遮挡时间序列的阴影画像；
[0007]步骤二、根据日照时间对周期性异常进行分析；
[0008]步骤三、对因植物遮挡层度进行分级别预警。
[0009]优选的，所述步骤一中，包括如下步骤：
[0010]S11、计算组串电流偏差率基于组串电流数据，应用谱聚类算法对波动异常的组串电流进行识别，根据聚类结果依据光伏电站的地域和经验设定阈值；
[0011]S12、针对电流偏差异常值检测以及结合设定的阈值，计算组串偏低的持续时间；
[0012]S13、生成阴影画像；
[0013]S14、计算每个组串电流在阴影时长内的电流偏差率，并同时基于电流偏差率折算每个组串的电量损失；
[0014]S15、每个组串的电量损失求和即为逆变器的阴影损失电量。
[0015]优选的，所述步骤S11中，在不同聚类的类别下通常采用迁移学习的思想对地域、气候等环境条件相同的电站采用相同的阈值。
[0016]优选的，所述步骤二中，光伏组串受云层、植物、建筑物、覆盖物等遮挡时，其组串电流均会出现不同程度的异常波动，不同的遮挡方式均存在各不相同的显著的周期性时域特征。
[0017]优选的，所述周期性时域特征具体包括以下特征：
[0018]云层遮挡：组串电流短期呈现出快速波动的特征，长期看并无明显周期性和规律性；
[0019]植物遮挡：组串电流短期呈现出下降的趋势，且每日电流下降时间相似，长期看具有明显的周期性特征，夏季下降程度大，冬季下降程度小；
[0020]建筑物遮挡：组串电流短期呈现出下降的趋势，且每日电流下降时间相似，长期看具有明显的周期性特征，夏季下降程度小，冬季下降程度大；
[0021]覆盖物遮挡：组串电流呈现出明显的周期性特征，即电流长期稳定保持在偏低的状态，无大范围的波动变化。
[0022]优选的，所述步骤二根据步骤一指定的光伏时序阴影画像提取因植物遮挡的周期性异常的相关数据，同时对周期性异常数据按照周期性遮挡的累计时间、对应的累计电量损失、和最近一次电量损失距离当天的天数生成遮挡程度画像。
[0023]优选的，所述步骤三中，结合光伏发电过程中因植物遮挡程度的画像相关数据，通过谱聚类进行分类，得到最佳的分类结果，即最佳的异常分类情况；再对遮挡程度画像的相关数据的各个特征变量进行离散化，同时再定义分段函数得到遮挡程度画像下的各个特征的分数；通过三个特征的的分数组合得到植物遮挡层度的最终分数，最后通过分数值的大小进行不同层度的预警。
[0024]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：本专利技术能够实现光伏发电低效精确预警，实现能够及时修剪植物，防止光伏组件被周围植物造成周期性遮挡；能够节约运维成本，而且能大大提高运维人员的工作效率，并且能使运维人员准确、快速的发现有问题的组件。
附图说明
[0025]图1为本专利技术的步骤流程图；
[0026]图2为本专利技术步骤一中阴影画像图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0028]在本专利技术的描述中，需要说明的是，术语“竖直”、“上”、“下”、“水平”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本专利技术和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本专利技术的限制。
[0029]在本专利技术的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“设置”、“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一
体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本专利技术中的具体含义。
[0030]请参阅图1
‑
2，描述本专利技术任意一个实施例，以作进一步的说明：
[0031]基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法，包括如下步骤：
[0032]步骤一、制定光伏遮挡时间序列的阴影画像。
[0033](1)计算组串电流偏差率基于组串电流数据，应用谱聚类算法对波动异常的组串电流进行识别，根据聚类结果依据光伏电站的地域和经验设定阈值。在不同聚类的类别下通常采用迁移学习的思想对地域、气候等环境条件相同的电站采用相同的阈值。
[0034](2)针对电流偏差异常值检测以及结合设定的阈值，计算组串偏低的持续时间。
[0035](3)生成阴影画像，如图2所示。
[0036](4)计算每个组串电流在阴影时长内的电流偏差率，并同时基于电流偏差率折算每个组串的电量损失。
[0037](5)每个组串的电量损失求和即为逆变器的阴影损失电量。
[0038]步骤二、根据日照时间对周期性异常进行分析。
[0039]根据日照时间对周期性异常进行分析。光伏组串受云层、植物、建筑物、覆盖物等遮挡时，其组串电流均会出现不同程度的异常波动，但进一步分析可发现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、制定光伏遮挡时间序列的阴影画像；步骤二、根据日照时间对周期性异常进行分析；步骤三、对因植物遮挡层度进行分级别预警。2.根据权利要求1所述的基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法，其特征在于：所述步骤一中，包括如下步骤：S11、计算组串电流偏差率基于组串电流数据，应用谱聚类算法对波动异常的组串电流进行识别，根据聚类结果依据光伏电站的地域和经验设定阈值；S12、针对电流偏差异常值检测以及结合设定的阈值，计算组串偏低的持续时间；S13、生成阴影画像；S14、计算每个组串电流在阴影时长内的电流偏差率，并同时基于电流偏差率折算每个组串的电量损失；S15、每个组串的电量损失求和即为逆变器的阴影损失电量。3.根据权利要求2所述的基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法，其特征在于：所述步骤S11中，在不同聚类的类别下通常采用迁移学习的思想对地域、气候等环境条件相同的电站采用相同的阈值。4.根据权利要求1所述的基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程度的检测方法，其特征在于：所述步骤二中，光伏组串受云层、植物、建筑物、覆盖物等遮挡时，其组串电流均会出现不同程度的异常波动，不同的遮挡方式均存在各不相同的显著的周期性时域特征。5.根据权利要求4所述的基于时序数据对光伏发电遮挡以及遮挡程...

【专利技术属性】
技术研发人员：许东，杨波，夏海洋，江鹏，江春梅，
申请(专利权)人：重庆中电自能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：