一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法与流程

本发明涉及光伏组件，具体为一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法。

背景技术：

1、光伏即太阳能光伏发电，是一种利用光伏效应将太阳光辐射能直接转换为电能的清洁能源技术，核心依靠光伏组件完成光电转换，无需燃料、无噪声、无污染，可通过并网或离网方式供电，广泛应用于电站建设、工商业厂房、家庭屋顶、交通设施及各类新能源供电场景，是当前全球推广最广、应用最成熟的可再生能源形式。

2、光伏组件是将太阳能直接转化为电能的核心发电单元，通常由多片光伏电池片串并联封装而成，搭配钢化玻璃、背板、边框与接线盒形成整体防护结构，能够在光照条件下通过光电效应持续输出直流电，是光伏电站、分布式光伏、户用光伏系统中最基础也最关键的发电部件，广泛用于工商业、家庭及各类新能源供电场景。

3、但是现有的光伏组件监测诊断方法，在故障诊断方面，大多依靠人工经验分析，无法实现自动分类与精准定位，故障识别滞后、处理效率低，不具备分区采集、分区对比能力，难以快速锁定异常区域与具体故障类型，运维人员无法及时获取清晰的处理指令，导致光伏电站发电量损失大、运维成本高。

4、为此，我们提出一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法。

技术实现思路

1、鉴于上述和/或现有一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法中存在的问题，提出了本发明。

2、因此，本发明的目的是提供一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法，通过对现有的光伏组件监测诊断方法进行改进，能够解决上述提出现有技术中现有的光伏组件监测诊断方法，在故障诊断方面，大多依靠人工经验分析，无法实现自动分类与精准定位，故障识别滞后、处理效率低，不具备分区采集、分区对比能力，难以快速锁定异常区域与具体故障类型，运维人员无法及时获取清晰的处理指令，导致光伏电站发电量损失大、运维成本高的问题。

3、为解决上述技术问题，根据本发明的一个方面，本发明提供了如下技术方案：

4、一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法，该诊断方法包括如下步骤：

5、步骤一、多维度同步采集，通过边缘采集终端实时获取光伏组件的iv曲线数据、输出电压电流、工作温度、辐照强度、环境温湿度、接线盒温度及历史发电功率数据，按组件拓扑区域进行分区采集与时序对齐，形成统一时序数据集；

6、步骤二、基准效率动态建模，基于实时辐照与组件温度，建立温度-辐照双因子修正理论发电模型，计算当前环境下光伏组件的理论最大发电效率，形成动态基准值；

7、步骤三、在线效率偏差计算，将实时采集的实际发电功率与理论基准功率做差值与比值运算，得到相对效率衰减率与绝对效率偏差值；

8、步骤四、多特征融合异常判定，将效率偏差、电压离散度、电流波动系数、温度异常梯度进行特征融合，通过预设阈值与统计判别规则，判定组件是否发生异常；

9、步骤五、故障模式智能分类，基于融合特征输入轻量级分类模型，识别遮挡、灰尘、热斑、pid衰减、二极管失效、组件碎裂、支路异常七种典型故障；

10、步骤六、定位与分级输出，根据分区采集数据与组件拓扑关系进行故障精确定位，并按影响发电量程度划分故障等级，生成告警与运维指令。

11、作为本发明所述的一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法的一种优选方案，其中：步骤一中所述的多维度同步采集对不同的光伏组件区域进行划分，同时对不同区域光伏组件的iv曲线数据、输出电压电流、工作温度、辐照强度、环境温湿度、接线盒温度及历史发电功率数据进行分别采集，并对采集的数据之间进行同类型的数据对比，以判断不同区域的光伏组件中是否有异常数据，能够确保各不同区域光伏组件正常的进行发电；

12、步骤六中所述定位与分级输出，如发生异常时，获取不同区域光伏组件的iv曲线数据、输出电压电流、工作温度、辐照强度、环境温湿度、接线盒温度及历史发电功率数据之间的对比数据，以找出不同区域光伏组件的iv曲线数据、输出电压电流、工作温度、辐照强度、环境温湿度、接线盒温度及历史发电功率数据之间的异常数据，能够定位出产生异常的区域及数据类目，定位出异常区域有助于工作人员进行位置的定位，定位出异常数据类目有助于工作人员第一时间找出对应的解决方案，能够提升工作人员处理异常的工作效率。

13、作为本发明所述的一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法的一种优选方案，其中：步骤二中所述基准效率动态建模，能够根据光伏组件的实际运行环境自动调整基准参数，使理论发电效率的计算结果更贴合现场工况，提升后续效率偏差判断的准确性。

14、作为本发明所述的一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法的一种优选方案，其中：步骤三中所述在线效率偏差计算，能够持续跟踪发电效率的变化趋势，便于及时识别光伏组件出现的效率衰减情况。

15、作为本发明所述的一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法的一种优选方案，其中：步骤四中所述多特征融合异常判定，将多种运行特征进行综合判断，能够减少单一数据波动带来的误判情况，提升异常识别的可靠性。

16、作为本发明所述的一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法的一种优选方案，其中：步骤四中所述统计判别规则，能够自动过滤环境波动带来的干扰数据，确保只对真实故障进行判定。

17、作为本发明所述的一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法的一种优选方案，其中：步骤五中所述故障模式智能分类，能够对不同类型的故障进行区分识别，便于针对性采取对应的处理措施。

18、作为本发明所述的一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法的一种优选方案，其中：步骤五中所述轻量级分类模型，能够在边缘采集终端直接运行，实现故障的实时诊断，无需依赖外部计算设备。

19、作为本发明所述的一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法的一种优选方案，其中：步骤六中所述故障等级划分，依据故障对发电效率的影响程度进行区分，便于优先处理影响较大的故障问题。

20、作为本发明所述的一种光伏组件发电效率在线监测与智能诊断方法的一种优选方案，其中：步骤六中所述运维指令，包含故障位置、故障类型以及处理建议，能够直接指导运维人员开展工作。

21、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果是：

22、1、本发明中，通过轻量级分类模型在边缘终端实时完成七种典型故障自动分类与识别，无需人工分析，实现故障快速判定，大幅提升诊断效率，通过采用分区采集、同类型数据横向对比的方式，可快速定位异常区域与异常数据类目，实现故障精准定位，避免盲目排查，可自动生成包含故障位置、类型及处理建议的运维指令，按影响程度划分故障等级优先处理，显著缩短响应时间，减少发电量损失，降低运维成本。

23、2、本发明中，通过温度-辐照双因子修正理论发电模型进行动态基准建模，可实时计算贴合现场工况的理论发电效率，准确反映组件真实发电性能衰减，解决效率评估不准的缺陷，通过将效率偏差、电压离散度、电流波动系数、温度异常梯度进行多特征融合判断，并通过统计判别规则过滤环境干扰数据，显著降低误判，提升异常识别可靠性，通过在线效率偏差计算持续跟踪发电效率变化趋势，可提前识别组件隐性劣化，实现预防性监测，避免故障扩大。

24、3、本发明中，通过多维度同步采集与分区对比，能够实时获取光伏组件全面运行数据，快速识别异常数据，确保组件稳定发电，避免异常扩大造成发电量损失，通过在线效率偏差计算持续跟踪发电效率变化，可及时发现组件隐性衰减与早期故障，实现预防性监测，将多类运行特征融合判断，并通过统计规则过滤干扰数据，有效降低单一数据波动带来的误判，提高异常识别可靠性。