一种基于AI算法和边缘计算的光伏汇流箱在线预警方法技术

本发明专利技术公开了一种基于AI算法和边缘计算的光伏汇流箱在线预警方法，涉及光伏发电技术领域。所述方法是在获取多份正常状态检测数据以及与多个历史故障事件一一对应的多份在前状态检测数据后，先整理得到用于故障事件发生预测模型训练的多个正负样本，然后应用这些样本，训练得到输出值为1的置信度可用于作为在下一个周期结束时发生故障事件的概率值的故障事件发生预测模型，然后周期性地对与光伏汇流箱相关的实时检测数据进行特征提取处理，得到多维实时状态特征值，最后将多维实时状态特征值导入故障事件发生预测模型，输出得到在下一个周期结束时发生故障事件的概率值，并在判定概率值大于等于预设阈值时，触发向在线的上位机发送预警消息。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于光伏发电，具体涉及一种基于ai算法和边缘计算的光伏汇流箱在线预警方法。

技术介绍

1、光伏汇流箱是光伏发电系统中的一种汇流设备，主要组成部分包括箱体、熔断器、母排、塑壳开关、电压电流检测装置、温度传感器、防雷器和用于实现本地控制以及对外通信的边缘计算设备，一般位于光伏组串与逆变器之间，其主要功能是汇流、监测和保护。虽然汇流箱的功能相对简单，但在光伏发电系统中的故障率却不低，熔断器熔断、着火或通讯故障等问题也是光伏电站中常见的问题，作为光伏发电系统中重要的一次设备，其状态直接关系到光伏电站发电量。

2、目前，在大型地面光伏电站中，汇流箱被大量使用，且分布于电站各个角落，当前光伏电站中汇流箱的诊断主要依靠监控系统告警和人工现场检查，存在故障诊断时效性差的问题，对于当前光伏电站缺人或少人值守的情况来说，监控系统信息量十分庞大，关注到每个汇流箱十分困难，往往导致故障发生后难以及时发现，易造成大量电量损失。因此，如何在光伏汇流箱本地进行故障预测并进行在线预警，是当前光伏电站急需解决的问题。

技术实现思路<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于AI算法和边缘计算的光伏汇流箱在线预警方法，其特征在于，由位于光伏汇流箱内的边缘计算设备执行，包括：

2.根据权利要求1所述的光伏汇流箱在线预警方法，其特征在于，所述检测数据包含有光伏汇流箱检测数据、光伏汇流箱所连接逆变器相关数据以及气象数据，其中，所述光伏汇流箱检测数据包含有组串电流数据、组串电压数据和/或汇流箱内部温度数据，所述光伏汇流箱所连接逆变器相关数据包含有各支路电流数据和/或各支路电压数据，所述气象数据包含有气象站辐照度数据和/或环境温度数据。

3.根据权利要求2所述的光伏汇流箱在线预警方法，其特征在于，所述多维状态特征值包含有组串电流值、...

【技术特征摘要】

1.一种基于ai算法和边缘计算的光伏汇流箱在线预警方法，其特征在于，由位于光伏汇流箱内的边缘计算设备执行，包括：

2.根据权利要求1所述的光伏汇流箱在线预警方法，其特征在于，所述检测数据包含有光伏汇流箱检测数据、光伏汇流箱所连接逆变器相关数据以及气象数据，其中，所述光伏汇流箱检测数据包含有组串电流数据、组串电压数据和/或汇流箱内部温度数据，所述光伏汇流箱所连接逆变器相关数据包含有各支路电流数据和/或各支路电压数据，所述气象数据包含有气象站辐照度数据和/或环境温度数据。

3.根据权利要求2所述的光伏汇流箱在线预警方法，其特征在于，所述多维状态特征值包含有组串电流值、组串电压值、汇流箱内部温度值、各支路电流值、各支路电压值、气象站辐照度值和/或环境温度值。

4.根据权利要求3所述的光伏汇流箱在线预警方法，其特征在于，应用多个所述负样本以及多个所述正样本，对基于机器学习算法的ai算法模型进行率定验证建模，得到故障事件发生预测模型，包括：

5.根据权利要求1所述的光伏汇流箱在线预警方法，其特征在于，所述机器学习算法采用基于pyth...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨兆静，阮佳阳，王信昌，张嗣勇，
申请(专利权)人：北京智盟信通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：