【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏发电，具体地涉及一种基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法、一种基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断装置、一种机器可读存储介质及一种处理器。
技术介绍
1、由于世界能源问题和环境问题的日益恶化，对清洁能源的利用迫在眉睫。我国的太阳辐射能储量庞大，发展潜力无比广阔。而光伏发电作为利用太阳能资源的核心部分，具有清洁无污染、成本低且发电效率高等优点。
2、近年来由于光伏电站累计装机容量的不断增加，光伏组件制造技术难度高且工作环境复杂多变，光伏电站出现故障甚至是复合故障的概率大大增加，这不但会影响光伏电站的稳定运行，甚至还会导致安全事故的发生。
3、目前，现有技术对于光伏组件故障特别是复合故障的诊断的还存在不足，难以及时准确地诊断光伏电站复合故障。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的是提供一种基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法及装置，以解决光伏电站复合故障难以及时准确诊断的问题。
2、为了实现上述目的，本申请第一方面提供一种基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，所述方法包括：
3、对光伏组件运行状态进行仿真建模，采集光伏组件运行数据；其中，所述光伏组件运行状态包括正常运行状态和复合故障运行状态；
4、根据光伏组件运行数据确定光伏组件特征参数；其中，所述光伏组件特征参数包括光伏组件正常运行状态下的特征参数和光伏组件复合故障运行状态下的特征参数；
5、构建基于混合核极限学习机的光伏复合故障诊断模型，
6、以光伏组件特征参数为优化后的光伏复合故障诊断模型的输入层，以光伏组件运行状态为优化后的光伏复合故障诊断模型的输出层，训练优化后的光伏复合故障诊断模型，得到训练完成的光伏复合故障诊断模型；
7、将实时获取的光伏组件特征参数作为输入数据，基于所述训练完成的光伏复合故障诊断模型对光伏组件运行状态进行诊断，获得光伏组件运行状态诊断结果。
8、可选地，所述对光伏组件运行状态进行仿真建模，采集光伏组件运行数据，包括：通过matlab/simulink对光伏组件的正常运行状态以及复合故障状态进行仿真建模，采集光伏组件正常运行状态以及复合故障状态下的光伏组件运行数据。
9、可选地，所述根据光伏组件运行数据确定光伏组件特征参数，包括：将采集到的光伏组件正常运行状态以及复合故障状态下的光伏组件运行数据绘制成u-i和u-p输出特性曲线，并根据u-i和u-p输出特性曲线提取光伏组件特征参数。
10、可选地，所述复合故障运行状态包括：短路与局部遮阴复合故障、短路与异常老化复合故障、开路与局部遮阴复合故障、开路与异常老化复合故障及局部遮阴故障与异常老化复合故障中的一种或者多种。
11、可选地，所述光伏组件复合故障运行状态下的特征参数包括：开路电压、短路电流、最大工作电压、最大工作电流和最大功率。
12、可选地，在根据光伏组件运行数据确定光伏组件特征参数之后，还包括：对光伏组件特征参数进行标幺化处理。
13、可选地，构建基于混合核极限学习机的光伏复合故障诊断模型，包括：
14、将多项式核函数和高斯径向基核函数结合形成混合核函数；
15、根据混合核函数构建基于混合核极限学习机的光伏复合故障诊断模型。
16、可选地，所述混合核极限学习机的输出表达式为：
17、
18、其中，xi,xj为待分类的数据，η,θ,α,β为混合核极限学习机的四个参数。
19、可选地，所述自适应麻雀搜索算法的自适应策略包括步长参数自适应策略、安全阈值自适应策略和发现者比例自适应策略。
20、本申请第二方面提供一种基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断装置，其特征在于，所述装置包括：
21、仿真建模模块，用于对光伏组件运行状态进行仿真建模，采集光伏组件运行数据；其中，所述光伏组件运行状态包括正常运行状态和复合故障运行状态；
22、参数确定模块，用于根据光伏组件运行数据确定光伏组件特征参数；其中，所述光伏组件特征参数包括光伏组件正常运行状态下的特征参数和光伏组件复合故障运行状态下的特征参数；
23、模型构建模块，用于构建基于混合核极限学习机的光伏复合故障诊断模型，利用自适应麻雀搜索算法优化所述光伏复合故障诊断模型的模型参数，获得优化后的光伏复合故障诊断模型；
24、训练模块，用于以光伏组件特征参数为优化后的光伏复合故障诊断模型的输入层，以光伏组件运行状态为优化后的光伏复合故障诊断模型的输出层，训练优化后的光伏复合故障诊断模型，得到训练完成的光伏复合故障诊断模型；
25、诊断模块，用于将实时获取的光伏组件特征参数作为输入数据，基于所述训练完成的光伏复合故障诊断模型对光伏组件运行状态进行诊断，获得光伏组件运行状态诊断结果。
26、本申请第三方面提供一种处理器，被配置成执行上述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法。
27、本申请第四方面提供一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行上述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法。
28、与现有技术相比，本专利技术的上述技术方案具有如下有益效果：
29、本申请提供一种基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法及装置，所述方法通过对光伏组件的正常运行状态以及复合故障状态进行仿真建模，采集各个状态下的输出数据，并提取光伏组件特征参数作为训练样本，对经过自适应麻雀搜索算法优化后的基于混合核极限学习机的光伏复合故障诊断模型进行训练，获得训练完成的光伏复合故障诊断模型，以实现光伏组件的复合故障诊断。本申请所述方法能够显著提高混合核极限学习机的学习和泛化性能，使光伏组件复合故障的诊断更为准确。
30、本申请实施例的其它特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
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1.一种基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述对光伏组件运行状态进行仿真建模，采集光伏组件运行数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述根据光伏组件运行数据确定光伏组件特征参数，包括：
4.根据权利要求1所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述复合故障运行状态包括：短路与局部遮阴复合故障、短路与异常老化复合故障、开路与局部遮阴复合故障、开路与异常老化复合故障及局部遮阴故障与异常老化复合故障中的一种或者多种。
5.根据权利要求1所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述光伏组件复合故障运行状态下的特征参数包括：开路电压、短路电流、最大工作电压、最大工作电流和最大功率。
6.根据权利要求1所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，在根据光伏组件运行数据确定光伏组件特征参数之后，还包括：
7.根据权
8.根据权利要求7所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述混合核极限学习机的输出表达式为：
9.根据权利要求1所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述自适应麻雀搜索算法的自适应策略包括步长参数自适应策略、安全阈值自适应策略和发现者比例自适应策略。
10.一种基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断装置，其特征在于，所述装置包括：
11.一种处理器，其特征在于，被配置成执行权利要求1至9中任一项所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法。
12.一种机器可读存储介质，该机器可读存储介质上存储有指令，其特征在于，该指令在被处理器执行时使得所述处理器被配置成执行权利要求1至9中任一项所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述对光伏组件运行状态进行仿真建模，采集光伏组件运行数据，包括：
3.根据权利要求2所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述根据光伏组件运行数据确定光伏组件特征参数，包括：
4.根据权利要求1所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述复合故障运行状态包括：短路与局部遮阴复合故障、短路与异常老化复合故障、开路与局部遮阴复合故障、开路与异常老化复合故障及局部遮阴故障与异常老化复合故障中的一种或者多种。
5.根据权利要求1所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，所述光伏组件复合故障运行状态下的特征参数包括：开路电压、短路电流、最大工作电压、最大工作电流和最大功率。
6.根据权利要求1所述的基于数据驱动的光伏组件复合故障诊断方法，其特征在于，在根据光伏...
【专利技术属性】
技术研发人员：贾本康，牛海明，史鸣飞，张斌，谷宇，蔡永，崔金峰，
申请(专利权)人：国能蚌埠发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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