一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统及方法，其中系统包括状态监测模块、无人机模块、数据预处理模块、故障诊断模块、故障隔离模块；状态监测模块获取各个微逆变器的功率数据，并基于光伏模块的功率模型计算得到现场理论功率值，将理论功率与实际功率进行对比，若差值超过预设阈值则发生预警；无人机模块获取预警位置微逆变器的坐标，并采集目标微逆变器对应光伏模块的热图像；故障诊断模块基于热图像和微逆变器电能指标进行融合诊断，得到定性结果；故障隔离模块，对微逆变器执行组件级关断。与现有技术相比，本发明专利技术具有诊断范围广、定位能力强、安全性高、人为干预要求低的技术优势。干预要求低的技术优势。干预要求低的技术优势。

【技术实现步骤摘要】
一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统及方法


[0001]本专利技术涉及光伏智能运维
，尤其是涉及一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统及方法。

技术介绍

[0002]光伏电站，是指一种利用太阳光能、采用特殊材料诸如晶硅板、逆变器等电子元件组成的发电体系，与电网相连并向电网输送电力的光伏发电系统。
[0003]热成像无人机是光伏电厂运维过程中最常用的方法，但单一采用无人机进行巡检不仅计算负担重而且无法脱离人力而单独应用。
[0004]微型逆变器一般指的是光伏发电系统中的功率小于等于1000瓦、具组件级MPPT的逆变器，全称是微型光伏并网逆变器。“微型”是相对于传统的集中式逆变器而言的。传统的光伏逆变方式是将所有的光伏电池在阳光照射下生成的直流电全部串并联在一起，再通过一个逆变器将直流电逆变成交流电接入电网；微型逆变器则对每块组件进行逆变。其优点是可以对每块组件进行独立的MPPT控制，能够大幅提高整体效率，同时也可以避免集中式逆变器具有的直流高压、弱光效应差、木桶效应等。微逆变器可以用于监视单个模块的运行状态，促进光伏运维技术向模块级、组件级层面发展。
[0005]目前关于无人值守电厂的研究尚浅，并没有相关成熟技术或成果，开发基于热成像无人机和微逆变器的融合运维系统，对实现无人值守光伏电厂的建设及其日常自动化运维具有重要意义。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统及方法，以此实现诊断范围广、定位能力强、安全性高、人为干预要求低的技术优势。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0008]本专利技术第一方面提供一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统，包括状态监测模块、无人机模块、数据预处理模块、故障诊断模块、故障隔离模块，其中具体地：
[0009]状态监测模块，获取各个微逆变器的功率数据，并基于光伏模块的功率模型计算得到现场理论功率值，将理论功率与实际功率进行对比，若差值超过预设阈值则发生预警；
[0010]无人机模块，获取预警位置微逆变器的坐标，并采集目标微逆变器对应光伏模块的热图像；
[0011]数据预处理模块，对无人机采集得到的热图像进行滤波和图像增强，得到处理后的热图像；
[0012]故障诊断模块，基于所述热图像和微逆变器电能指标进行融合诊断，得到发生故障的种类以及故障是否危险的定性结果；
[0013]故障隔离模块，基于危险的定性结果，决定是否对微逆变器执行组件级关断，并发
出检修信号。
[0014]进一步地，所述光伏模块的功率模型为通过多环境参数影响的功率值模型：
[0015]功率＝f(辐照度，温度，湿度，大气压)。
[0016]进一步地，所述滤波的过程为：通过自适应中值滤波法在保护细节的前提下去除热图像中的噪声点。
[0017]进一步地，所述滤波的过程具体为：
[0018]选定一个滤波窗口，根据判定条件自适应地改变滤波窗口的大小，若滤波窗口中心的像素点为噪声，则用滤波窗口中值代替该像素点，否则保持当前像素点灰度值不变，以此滤除红外图像噪声，增大数字图像的信噪比。
[0019]进一步地，所述图像增强的过程为：
[0020]通过空间域法对图像中目标点的每一个小邻域内的像素进行灰度变换运算，该点变换后的灰度由该点邻域内的点的灰度值共同决定，
[0021]即g(x,y)＝T[f(x,y)]，
[0022]其中：f(x,y)为预增强的输入图像，g(x,y)为经过处理后的图像，以此突出图像中的热斑。
[0023]进一步地，所述故障诊断的过程为：基于处理后的热图像和微逆变器采集的电压、电流数据进行融合诊断。
[0024]进一步地，所述融合诊断过程为：
[0025]将电压、电流数据绘制为太阳能电池伏安特性曲线S1；
[0026]将处理后的热图像进行热特征分析；
[0027]将热斑位置附近的正常光伏模块的电压、电流数据绘制为标准伏安特性曲线S2；
[0028]通过伏安特性曲线S1和热特征分析的结果，综合判断发生故障的种类；
[0029]比较S2与S1之间的曲线形态偏离度，得到故障是否危险的定性结果。
[0030]进一步地，所述曲线形态偏离度的比较过程为：通过曲线起点、终点、曲率之间的差别综合得出差别的程度。
[0031]进一步地，所述状态监测模块、无人机模块、数据预处理模块、故障诊断模块、故障隔离模块均独立匹配有MCU。
[0032]本专利技术第二方面提供一种基于上述监测系统的无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断方法，包括以下步骤：
[0033]获取各个微逆变器的功率数据，并基于光伏模块的功率模型计算得到现场理论功率值，将理论功率与实际功率进行对比，若差值超过预设阈值则发生预警；
[0034]获取预警位置微逆变器的坐标，并采集目标微逆变器对应光伏模块的热图像；
[0035]对无人机采集得到的热图像进行滤波和图像增强，得到处理后的热图像；
[0036]基于所述热图像和微逆变器电能指标进行融合诊断，得到发生故障的种类以及故障是否危险的定性结果；
[0037]基于上述种类以及故障是否危险的定性结果，决定是否对微逆变器执行组件级关断，并发出检修信号。
[0038]在原理上：
[0039]本专利技术首先对微逆变器采集得到的功率数据进行预处理，剔除由于环境干扰或人
为因素导致的不切合实际的异常值，将预处理后的实际功率值与通过对光伏电厂建模得到的理论功率数据进行对比，设定阈值，若有超出合理范围的异常值则发生报警。
[0040]本专利技术对产生预警的模块位置进行定位，将坐标发送给热成像无人机和微逆变器群。无人机自主进行定位导航及航线规划，采集并传输目标热图像，微型逆变器获取目标模块的电压及电流值，运维中控台对热图像进行滤波及增强处理，并利用电压电流数据绘制得到I
‑
V曲线图，融合热特征和电特征进行故障识别及诊断；
[0041]本专利技术建立评价指标对基于诊断层输出的故障诊断结果评价其危险性，对于危险故障，运维中控台控制微逆变器实现组件级关断，并发出检修信号。
[0042]与现有技术相比，本专利技术具有以下技术优势；
[0043]1、诊断范围广：本专利技术弥补了现有的商业设备无法诊断所有故障类型的空缺，将热成像技术和微逆变器进行结合，综合利用热特征和电特征可以精准识别所有故障类型。
[0044]2、定位能力强：本专利技术解决了目前光伏电厂故障定位难的问题，在诊断系统中加入微逆变器，可以实现模块级故障定位。
[0045]3、安全性高：本专利技术弥补了目前在故障隔离方面的研究空缺，对发生的故障进行定量诊断并建立评价指标评判其危险性，对危险故障基于微逆变器进行组件级关断。
[0046]4、人为干预要求低：本发本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统，其特征在于，包括：状态监测模块，获取各个微逆变器的功率数据，并基于光伏模块的功率模型计算得到现场理论功率值，将理论功率与实际功率进行对比，若差值超过预设阈值则发生预警；无人机模块，获取预警位置微逆变器的坐标，并采集目标微逆变器对应光伏模块的热图像；数据预处理模块，对无人机采集得到的热图像进行滤波和图像增强，得到处理后的热图像；故障诊断模块，基于所述热图像和微逆变器电能指标进行融合诊断，得到故障是否危险的定性结果；故障隔离模块，基于危险的定性结果，决定是否对微逆变器执行组件级关断，并发出检修信号。2.根据权利要求1所述的一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统，其特征在于，所述光伏模块的功率模型为通过多环境参数影响的功率值模型：功率＝f(辐照度，温度，湿度，大气压)。3.根据权利要求1所述的一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统，其特征在于，所述滤波的过程为：通过自适应中值滤波法在保护细节的前提下去除热图像中的噪声点。4.根据权利要求3所述的一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统，其特征在于，所述滤波的过程具体为：选定一个滤波窗口，根据判定条件自适应地改变滤波窗口的大小，若滤波窗口中心的像素点为噪声，则用滤波窗口中值代替该像素点，否则保持当前像素点灰度值不变，以此滤除红外图像噪声，增大数字图像的信噪比。5.根据权利要求1所述的一种无人值守光伏电厂的状态监测及故障诊断系统，其特征在于，所述图像增强的过程为：通过空间域法对图像中目标点的每一个小邻域内的像素进行灰度变换运算，目标点变换后的灰度由该点邻域内的点的灰度值共同决定，即g(x,y)＝T[f(x,y)]，其中：f(x,y)为预增强的输入图像，g(x,y)为经过处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘雨杭，刘正皓，刘莘轶，戴朝辉，库浩储，于立军，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：