一种光伏设备自降负荷运行的检测方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种光伏设备自降负荷运行的检测方法及装置，涉及光伏发电技术领域，包括：获取光伏多维数据；基于光伏多维数据动态校准单二极管物理模型，结合光伏物理特性对深度学习模型训练，得到动态基准功率；基于光伏多维数据对随机森林模型集成学习优化，通过对光伏设备的降负荷特征分类，得到降负荷类型结果；基于动态基准功率和实时功率计算初始损失值，通过对初始损失值修正，构建电量损失值；基于电量损失值和降负荷类型结果，结合边缘计算节点与云端模型实时交互，得到优化云端模型；根据优化云端模型实时检测光伏设备，当检测的结果不满足预设性能阈值时，触发实时告警。本发明专利技术解决了电站运维响应滞后的问题。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及光伏发电，具体而言，涉及一种光伏设备自降负荷运行的检测方法及装置。

技术介绍

1、在光伏发电技术中，传统监测与诊断方法主要依赖于单一的电气数据或静态模型来开展功率监测以及设备状态检测工作。然而，这种方法存在显著局限性，难以精准区分主动降负荷与被动降负荷这两种不同情况。受此影响，2023年西北地区光伏弃光率居高不下，高达7.3%。当前，现有光伏设备在精准诊断方面能力欠缺，不能实时且精准地识别设备自降负荷的运行状态。由于无法及时获取设备真实运行信息，也就无法迅速采取切实有效的优化措施。导致了电站运维响应滞后的问题。

2、因此，现亟需一种光伏设备自降负荷运行的检测方法及装置，解决了电站运维响应滞后的问题。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种光伏设备自降负荷运行的检测方法及装置，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：

2、第一方面，本申请提供了一种光伏设备自降负荷运行的检测方法，包括：

3、获取光伏多维数据，所述光伏多维数据包括气本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种光伏设备自降负荷运行的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的光伏设备自降负荷运行的检测方法，其特征在于，基于光伏多维数据动态校准单二极管物理模型，结合光伏物理特性对深度学习模型进行迁移学习训练，得到动态基准功率，包括：

3.根据权利要求1所述的光伏设备自降负荷运行的检测方法，其特征在于，基于所述光伏多维数据对随机森林模型集成学习优化，通过优化的随机森林模型对光伏设备的降负荷特征分类，得到降负荷类型结果，包括：

4.根据权利要求3所述的光伏设备自降负荷运行的检测方法，其特征在于，根据网格搜索和所述训练子集对所述随机森林模型的超参数...

【技术特征摘要】

1.一种光伏设备自降负荷运行的检测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的光伏设备自降负荷运行的检测方法，其特征在于，基于光伏多维数据动态校准单二极管物理模型，结合光伏物理特性对深度学习模型进行迁移学习训练，得到动态基准功率，包括：

3.根据权利要求1所述的光伏设备自降负荷运行的检测方法，其特征在于，基于所述光伏多维数据对随机森林模型集成学习优化，通过优化的随机森林模型对光伏设备的降负荷特征分类，得到降负荷类型结果，包括：

4.根据权利要求3所述的光伏设备自降负荷运行的检测方法，其特征在于，根据网格搜索和所述训练子集对所述随机森林模型的超参数进行集成学习优化，通过交叉验证确定最优超参数配置，包括：

5.根据权利要求1所述的光伏设备自降负...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，马宝聚，于静，单泽宇，郑雄，王垚，孙翰墨，包洁，倪少强，朱林，
申请(专利权)人：储新未来能源科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：