一種基于矩陣進(jìn)化的光伏陣列故障定位方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及光伏陣列故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于矩陣進(jìn)化的光伏陣列 故障定位方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 近年來(lái)隨著光伏發(fā)電項(xiàng)目的快速發(fā)展，光伏電站的規(guī)模也在不斷提升，通常使用 大量光伏發(fā)電板組件構(gòu)成數(shù)量多、分布面積大的光伏陣列，如果其中一塊光伏板組件發(fā)生 故障，需要耗費(fèi)大量人力和時(shí)間去定位故障到組件，從而及時(shí)排除故障。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和 飛速發(fā)展，人們開(kāi)始嘗試用智能控制算法來(lái)完成光伏系統(tǒng)故障的智能判斷和定位，然而一 個(gè)光伏電站中動(dòng)輒就十幾萬(wàn)塊的光伏板，每塊光伏板大體有十幾個(gè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，一個(gè)光伏電 站就要幾十萬(wàn)、上百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)同時(shí)處理，那么如何從這些海量數(shù)據(jù)中快速挖掘出我們需要 關(guān)心的數(shù)據(jù)，目前，還沒(méi)有一個(gè)比較成熟的方法，較為常用的求解優(yōu)化算法主要有粒子群算 法、遺傳算法等。
[0003] 粒子群算法是從隨機(jī)解出發(fā)，通過(guò)適應(yīng)度模型對(duì)每個(gè)解進(jìn)行評(píng)價(jià)，根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果 進(jìn)行迭代，來(lái)不斷進(jìn)化解群，從而找到最優(yōu)解。采用粒子群算法查找最優(yōu)解具有一定的隨機(jī) 性，如果評(píng)價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)的不好，很容易造成局部最優(yōu)解，并且為了適應(yīng)光伏行業(yè)的應(yīng)用，評(píng) 價(jià)函數(shù)設(shè)計(jì)的非常復(fù)雜，迭代次數(shù)較多、算法收斂較慢、耗時(shí)長(zhǎng)、誤差大。遺產(chǎn)算法也是從隨 機(jī)初始化的群體出發(fā)，以適應(yīng)度函數(shù)為評(píng)價(jià)依據(jù)，通過(guò)對(duì)群體中的每個(gè)解個(gè)體不斷進(jìn)行選 擇、交叉、變異等操作，實(shí)現(xiàn)個(gè)體之間的信息重組，從而提高個(gè)體解的品質(zhì)，來(lái)逐漸逼近最優(yōu) 解。由于遺傳算法操作的并不是數(shù)據(jù)量本身，而是待求解變量，所以需要對(duì)解變量進(jìn)行編 碼，因此，增加了計(jì)算復(fù)雜度，并且由于也采用隨機(jī)求解方式，當(dāng)數(shù)據(jù)量過(guò)大時(shí)，迭代次數(shù)也 會(huì)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，所以算法的收斂速度也較慢。
[0004] 可見(jiàn)，開(kāi)發(fā)計(jì)算簡(jiǎn)單、快速，準(zhǔn)確定位光伏陣列中故障組件的方法及算法對(duì)光伏發(fā) 電站的高效工作至關(guān)重要。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 為解決目前光伏陣列中對(duì)故障組件定位不準(zhǔn)確及定位耗時(shí)長(zhǎng)的技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明 提供一種基于矩陣進(jìn)化的光伏陣列故障定位方法，其核心是矩陣進(jìn)化算法，通過(guò)對(duì)光伏板 兩兩比較，并以其相對(duì)值進(jìn)行權(quán)值處理轉(zhuǎn)變?yōu)榫€性求解，進(jìn)一步通過(guò)評(píng)價(jià)函數(shù)及進(jìn)化函數(shù) 不斷迭代，一步步優(yōu)化最終求得解的技術(shù)方案，實(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)生故障的光伏板位置快速而準(zhǔn) 確的定位。
[0006] 本發(fā)明采用的技術(shù)方案是，一種基于矩陣進(jìn)化的光伏陣列故障定位方法，基于光 伏陣列定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，所述系統(tǒng)中包括用于采集環(huán)境數(shù)據(jù)和光伏陣列中每塊光伏板性能數(shù) 據(jù)的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和借助網(wǎng)絡(luò)接口模塊與數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)連接的主處理器，所述主處理器中 存儲(chǔ)有每塊光伏板所有性能的額定值，所述數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)采集環(huán)境數(shù)據(jù)和每塊光伏板 預(yù)設(shè)性能的數(shù)據(jù)并傳輸至主處理器，所述主處理器在此基礎(chǔ)上進(jìn)行以下步驟： (I)數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)每塊光伏板，根據(jù)采集的數(shù)據(jù)和該光伏板所有性能的額定值，計(jì)算 得該光伏板的判斷值Y; 判斷所有光伏板的Y值，對(duì)Y< 50%的光伏板，直接判斷該光伏板存在故障，不參與后 續(xù)計(jì)算；對(duì)Y>50%的光伏板，兩兩對(duì)比其判斷值Y，得相對(duì)值M,,，M,,表示第i塊光伏板與第 J塊光伏板的判斷值Y的比值； (2) 以步驟⑴所得的相對(duì)值組成判斷矩陣P，
(3) 將（2)中判斷矩陣P每行的相對(duì)值相加計(jì)算得每塊光伏板的權(quán)值化以權(quán)值R組
為光伏板的個(gè)數(shù)，若U中最大權(quán)值項(xiàng)Rgftt與最小權(quán)值項(xiàng)Rg/Mt之差小于期望誤差k，則判定 所有光伏板正常，運(yùn)算結(jié)束；若最大權(quán)值項(xiàng)與最小權(quán)值項(xiàng)大于等于期望誤差k， 則進(jìn)行下述步驟（4)- (6); (4)利用評(píng)價(jià)函數(shù)計(jì)算步驟（3)矩陣U中兄的正常評(píng)價(jià)值和異常評(píng)價(jià)值/?
正常大值常，#i異常#最小值+?常， 將尸異常嘆）〈尸正常嘆」的兄組建為異常集合S，暫定為故障光伏板的個(gè)體組合，其余的 兄組建為正常集合（U-S)，暫定為正常光伏板的個(gè)體組合， 式中，I為步驟（3)U中所有權(quán)值項(xiàng)的數(shù)值的平均值，巧表示權(quán)系數(shù)，0彡醉< 1，兄為 第i塊光伏板的權(quán)值，兄#分別為第i塊光伏板期望的正常權(quán)值、異常權(quán)值，^ 大值、#最小值分別為U中的最大權(quán)值項(xiàng)、最小權(quán)值項(xiàng)，4常、$常分別為正常適應(yīng)值、異常適應(yīng) 值，初始時(shí)心常-〇, $常-〇 ;
板的權(quán)值，S表示步驟（3)中的異常集合，（U-S)表示步驟（3)中的正常集合，尸正常（兄)、/? #(《)分別為第i塊光伏板的權(quán)值《的正常評(píng)價(jià)值、異常評(píng)價(jià)值，ns、nus分別表示異常集合 S中元素的個(gè)數(shù)、正常集合（U-S)中元素的個(gè)數(shù)； (6)設(shè)定最大迭代次數(shù)為T(mén)，將（5)中&常和$常代入步驟（4)中計(jì)算兄正和S異常％ 若兄正常* -W1異常\k，則運(yùn)算結(jié)束，異常集合S即為故障光伏板的個(gè)體組合；若兄正常* -兄異常 k，則去掉最大異常評(píng)價(jià)值對(duì)應(yīng)的權(quán)值項(xiàng)，剩余權(quán)值項(xiàng)重新組成權(quán)值列矩陣，返回至步驟 (3);當(dāng)?shù)鷗+1次后的異常集合S與迭代t次后的異常集合S相同，或者迭代次數(shù)〉T，運(yùn) 算結(jié)束，異常集合S即為故障光伏板的個(gè)體組合。
[0007] 優(yōu)選的，所述主處理器中存儲(chǔ)的每塊光伏板所有性能的額定值包括每塊光伏板的 電池板面積A、額定轉(zhuǎn)換效率B、年損耗率C和額定電壓D，所述步驟（1)中采集的數(shù)據(jù)包括 輸出功率E、日照強(qiáng)度F、開(kāi)路電壓G、短路電流H、電池板溫度I、開(kāi)路電流J、投運(yùn)時(shí)間K和 當(dāng)前時(shí)間L中的一種或兩種以上。
[0008] 進(jìn)一步的，所述步驟（1)中采集的數(shù)據(jù)為輸出功率E、日照強(qiáng)度F、開(kāi)路電壓G、短路 電流H、電池板溫度I、開(kāi)路電流J、投運(yùn)時(shí)間K和當(dāng)前時(shí)間L時(shí)，根據(jù)該光伏板的電池板面積 A、額定轉(zhuǎn)換效率B、年損耗率C和額定電壓D，計(jì)算該光伏板的判斷值Y的過(guò)程如下： ① 計(jì)算每塊光伏板當(dāng)前的額定輸出功率X= (B* (I-C)aK)*A*F) * (1- (1-60) *0. 0004); ② 光伏板當(dāng)前的判斷值Y= (1+ (X-E)/X)*p+ (1+(0-6燈/11)/1))*(1-?)，其中，若父〈￡ 則取X=E，若G*J/H>D則取G*J/H=D，0〈p〈l。
[0009] 優(yōu)選的，所述P的取值范圍是30%_50%。
[0010] 更優(yōu)選的，所述P的取值是40%。
[0011] 優(yōu)選的，所述街的取值范圍是1〇 6。
[0012] 優(yōu)選的，所述k的取值范圍是不大于0.5。
[0013] 所述光伏板數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)結(jié)構(gòu)中包括借助無(wú)線局域網(wǎng)與多組光伏板的逆變器連 接的采集器及其配套電路。
[0014] 上述技術(shù)方案中，本發(fā)明所提供的故障定位方法，用于對(duì)由大量光伏板構(gòu)成的光 伏陣列進(jìn)行故障定位，該方法基于光伏陣列定位系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，所述系統(tǒng)中包括數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) 和主處理器，數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)用于實(shí)時(shí)采集當(dāng)前環(huán)境條件的數(shù)據(jù)和光伏陣列中每塊光伏板各 種性能的實(shí)際數(shù)據(jù)，其中，采集的環(huán)境條件的數(shù)據(jù)主要包括日照強(qiáng)度，采集的每塊光伏板各 種性能的實(shí)際數(shù)據(jù)包括輸出功率、開(kāi)路電壓、短路電流、電池板溫度、開(kāi)路電流、投運(yùn)時(shí)間和 當(dāng)前時(shí)間，主處理器中存儲(chǔ)有每塊光伏板的額定值，包括電池板面積、額定轉(zhuǎn)換效率、年損 耗率和額定電壓，實(shí)際運(yùn)用中，為判斷一塊光伏板是否存在故障，可預(yù)先設(shè)定采集其部分性 能或全部性能的數(shù)據(jù)，采集的數(shù)據(jù)傳輸至主處理器，主處理器中存儲(chǔ)有與每塊光伏板對(duì)應(yīng) 的廠家及廠家提供的所有屬性的額定值，如額定電流、額定轉(zhuǎn)換效率、額定年損耗率、額定 電壓、額定輸出功率、額定溫度、額定運(yùn)行時(shí)間等，主處理器借助網(wǎng)絡(luò)接口模塊接收數(shù)據(jù)采 集系統(tǒng)輸出的數(shù)據(jù)，將采集的數(shù)據(jù)，結(jié)合存儲(chǔ)的該光伏板的額定值按照一定的運(yùn)算方式得 到該塊光伏板的判斷值Y，此時(shí)若Y< 50%，則直接判斷該光伏板存在故障，篩選出來(lái)，不參 與后續(xù)計(jì)算；若Y>50%，則將所有的Y>50%的光伏板的判斷值Y采用近似比較法和最差點(diǎn)法 比較兩種方式進(jìn)行兩兩相比，并定義第i塊光伏板的判斷值Y,與第塊光伏板的判斷值Y^ 的比值為相對(duì)值，進(jìn)一步以相對(duì)值組成如上的判斷矩陣P，再對(duì)P中每塊光伏板與其它光 伏板比較的相對(duì)值相加得到每塊光伏板的權(quán)值，即對(duì)P中每行的數(shù)據(jù)分別相加，從而轉(zhuǎn)變 為線性求解，進(jìn)一步通過(guò)評(píng)價(jià)函數(shù)及進(jìn)化函數(shù)進(jìn)行不斷迭代，一步步優(yōu)化最終求解，實(shí)現(xiàn)對(duì) 發(fā)生故障的光伏板進(jìn)行精確定位。
[0015] 其中，步驟（4)中利用評(píng)價(jià)函數(shù)得到第i塊光伏板的權(quán)值兄對(duì)應(yīng)的正常評(píng)價(jià)值尸 正常（兄）和異常評(píng)價(jià)值/?常（兄)，若/?常（兄）〈4常（兄），則暫定第i±夬光伏板存在故障，將 其R,組建為異常集合S，矩陣U減去S后所剩余的權(quán)值項(xiàng)組建為正常集合（U-S)，例如，通過(guò) 計(jì)算，U中的R1,R4,Rn，R3。，R52,R1Q2,R113,R19。的異常評(píng)價(jià)值小于正常評(píng)價(jià)值，則暫定第1、4、 11、30、52、102、113、190 塊光伏板存在故障，其它正常，此時(shí)S={Ri，R4,Rn，R3。，R52,R102,R113,
系數(shù)@的乘積，是為了快速收斂而設(shè)置，〇<蹲<1，@=〇時(shí)表示不采用快速收斂，m越大， 正常適應(yīng)值&#及異常適應(yīng)值會(huì)變化越快，其取值與光伏板個(gè)數(shù)有關(guān)，如個(gè)數(shù)較多可 以盡量大一點(diǎn)，但如取值過(guò)大可能會(huì)造成收斂過(guò)度而得不到最優(yōu)值，在收斂速度可接受的 情況下，取盡可能小的值，實(shí)際應(yīng)用中，一般取101° ~1〇6;步驟（5)中為異常集合S中 所有權(quán)值項(xiàng)對(duì)應(yīng)的異常評(píng)價(jià)值的平均值，為正常集合（U-S)中所有權(quán)值項(xiàng)對(duì)應(yīng)的正常 評(píng)價(jià)值的平均值；步驟（6)中運(yùn)算結(jié)束有三種情況，①若迭代t次后，異常集合S=U；，#41， A2J，將（5)中&常和$常代入至步驟（4)計(jì)算得到異常期望值兄異常$=0. 9782,正常期望值 S正常*=l.〇272，S正常* -兄異常*=1.〇272_0.9782〈0.5，此時(shí)運(yùn)算結(jié)束，判定有故障的光 伏板為第1、41、120塊；②若迭代t次后，異常集合St=I^1,TP41，TP12J，迭代t+1次后，異常集 合St+1={A，#41，#120}，異常期望值兄異常*=0?8782,正常期望值S正常*=1.0272，S正常*-W1異 常* =1.0272-0.8782 > 0.5，但St+JPSt相同，此時(shí)仍運(yùn)算結(jié)束，判定有故障的光伏板為第 1、41、120塊；③若設(shè)定最大迭代次數(shù)為T(mén)，實(shí)際迭代次數(shù)t>T時(shí)，運(yùn)算結(jié)束，迭代t次時(shí)的異 常集合S中的權(quán)值項(xiàng)對(duì)應(yīng)的光伏板即為故障的光伏板。
[0016] 本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明所提供的基于矩陣進(jìn)化的光伏陣列故障定位方法定 位快速高效、準(zhǔn)確、誤差小，可行性高；在進(jìn)一步改進(jìn)的技術(shù)方案中，提供了評(píng)價(jià)光伏板性能 的設(shè)定屬性及判斷值的計(jì)算方法，對(duì)每塊光伏板綜合性能的評(píng)價(jià)合理、全面；光伏板數(shù)據(jù)采 集系統(tǒng)中的采集器借助無(wú)線局域網(wǎng)與多組光伏板的逆變器連接，簡(jiǎn)化了實(shí)現(xiàn)該方法的系統(tǒng) 的結(jié)構(gòu)，適用范圍廣。
[0017] 下面結(jié)合附圖及實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行詳