光伏逆变器全效率评价方法与流程

1.本发明涉及光伏逆变器运行监测技术领域，尤其涉及一种光伏逆变器全效率评价方法。


背景技术：

2.光伏逆变器运行采集数据的质量差，不能满足标准效率评价的技术要求，常规的光伏逆变器全效率测试评价方法需要额外增加检测设备支持，因而，效率测试和评价具有成本高、效率低、现场可操作性差等不利特点，不能适应光伏发电产业快速发展的需要，没有在生产过程中得到实际认可和广泛使用，导致光伏逆变器效率评价及相关工作长期处于空白状态。因效率评价的缺失，不能有效辨识低效逆变器和低能组件，对光伏发电产业带来了巨大的经济损失。
3.在背景技术部分中公开的上述信息仅仅用于增强对本发明背景的理解，因此可能包含不构成本领域普通技术人员公知的现有技术的信息。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种光伏逆变器全效率评价方法。为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
5.本发明的一种光伏逆变器全效率评价方法包括：
6.步骤s1：采集光伏逆变器运行的历史数据作为分析样本，所述历史数据包括时标、逆变器直流侧电压、逆变器直流侧电流、逆变器交流测有功功率、逆变器交流测无功功率，
7.步骤s2：构建效率/功率模型和效率/电压模型，从所述历史数据中生成离散的效率数据，
8.步骤s3：构建规则模型以清洗和筛选所述效率数据，得到符合规则的离散的第二效率数据，
9.步骤s4：构建特性量化模型，从离散的第二效率数据中识别出具有连续性和唯一性的效率特性，
10.步骤s5：基于所述效率特性构建表征光伏逆变器全效率的光伏逆变器全效率指数模型，经由所述光伏逆变器全效率指数模型评价光伏逆变器全效率。
11.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法中，步骤s1中，所述历史数据采样间隔为1分钟至10分钟。
12.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法中，步骤s2中，所述效率/功率模型基于逆变器交流测有功功率或视在功率和逆变器直流侧功率构建。
13.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法中，步骤s2中，所述效率/电压模型基于逆变器交流侧有功功率或视在功率、逆变器直流侧公里和直流侧电压构建。
14.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法中，步骤s3中，所述规则模型包括用于剔除误差或传感器失效导致的功率及恒定功率的效率分布模型、用于剔除光伏功率条件下不
合理的效率数据的功率分布模型和用于剔除预定比例的无效数据的聚合度模型。
15.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法中，步骤s3中，聚合度模型基于模糊理论剔除占总数预设比例的无效数据，进一步地，所述预设比例为30％(。
16.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法中，第二效率数据的数量至少1000，的的数量基于数据采样间隔10分钟的季有效样本数。
17.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法中，特性量化模基于第二效率数据在“前馈式神经网络”中进行学习和训练，最终获得逆变器的电力转换效率与直流功率的相关关系和逆变器的电力转换效率与直流电压的相关关系。
18.在上述技术方案中，本发明提供的一种光伏逆变器全效率评价方法，具有以下有益效果：建立了一套采用光伏逆变器运行历史数据进行逆变器与组件整体综合发电效率以及组件相对发电能力评价的方法，能够有效量化识别光伏逆变器全效率，能够有效识别低效逆变器和低能组件，全效率的评价能够指导光伏逆变器的设计，有利于节能环保，具有低成本、广覆盖的特点，能够提供运维决策量化依据。
附图说明
19.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
20.图1是一种光伏逆变器全效率评价方法的具有连续性和唯一性的效率特性示意图。
具体实施方式
21.为使本发明实施方式的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施方式中的附图1，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
22.因此，以下对在附图中提供的本发明的实施方式的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
23.应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
24.在本发明的描述中，需要理解的是，术语“中心”、“纵向”、“横向”、“长度”、“宽度”、“厚度”、“上”、“下”、“前”、“后”、“左”、“右”、“竖直”、“水平”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“顺时针”、“逆时针”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的设备或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
25.此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性
或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。
26.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或成一体；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
27.在本发明中，除非另有明确的规定和限定，第一特征在第二特征之“上”或之“下”可以包括第一和第二特征直接接触，也可以包括第一和第二特征不是直接接触而是通过它们之间的另外的特征接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”包括第一特征在第二特征正上方和斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”包括第一特征在第二特征正下方和斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
28.为了使本领域的技术人员更好地理解本发明的技术方案，下面将结合附图对本发明作进一步的详细介绍。
29.一种光伏逆变器全效率评价方法包括以下步骤：
30.步骤s1：采集光伏逆变器运行的历史数据作为分析样本，所述历史数据包括时标、逆变器直流侧电压、逆变器直流侧电流、逆变器交流测有功功率、逆变器交流测无功功率，
31.步骤s2：构建效率/功率模型和效率/电压模型，从所述历史数据中生成离散的效率数据，
32.步骤s3：构建规则模型以清洗和筛选所述效率数据，得到符合规则的离散的第二效率数据，
33.步骤s4：构建特性量化模型，从离散的第二效率数据中识别出具有连续性和唯一性的效率特性，
34.步骤s5：基于所述效率特性构建表征光伏逆变器全效率的光伏逆变器全效率指数模型，经由所述光伏逆变器全效率指数模型评价光伏逆变器全效率。
35.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，步骤s1中，所述历史数据采样间隔为1分钟至10分钟。
36.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，步骤s2中，所述效率/功率模型基于逆变器交流测有功功率或视在功率和逆变器直流侧功率构建。
37.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，所述效率/电压模型基于逆变器交流侧有功功率或视在功率、逆变器直流侧公里和直流侧电压构建。
38.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，所述规则模型包括用于剔除误差或传感器失效导致的功率及恒定功率的效率分布模型、用于剔除光伏功率条件下不合理的效率数据的功率分布模型和用于剔除预定比例的无效数据的聚合度模型。
39.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，聚合度模型基于模糊理论剔除占总数预设比例的无效数据。
40.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，第二效率数据的数量
至少1000，所述数量为基于数据采样间隔10分钟的季有效样本数。
41.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，特性量化模基于第二效率数据在“前馈式神经网络”中进行学习和训练，最终获得逆变器的电力转换效率与直流功率的相关关系和逆变器的电力转换效率与直流电压的相关关系。
42.本发明只读取逆变器交直流两侧的基本电量数据，根据光伏逆变发电原理建立了逆变器全效率数学模型、组件发电能力比较数学模型、规则化模型和全效率特性量化模型。基本电量数据经过逆变器全效率数学模型的计算，得到离散的全效率数据，经过规则化模型的计算，得到符合规则的离散的全效率数据，经过全效率特性量化模型计算，得到具有连续性和唯一性逆变器全效率特性描述，经过组件发电能力比较数学模型，得出逆变器与组件整体综合发电效率以及组件相对发电能力比值两个量化指标。通过逆变器全效率特性曲线的描述，可以直观的看出逆变器在不同工况下的效率特性。逆变器与组件整体综合发电效率以及组件相对发电能力比值两个指标，能够量化反映光伏组件的发电能力。本发明所述方法能够实现光伏逆变器效率与光伏组件发电能力的解耦评价，并根据量化指标可进一步计算出光伏提质增效的理论潜力，为运维决策提供准备的量化依据。
43.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，采用逆变器运行历史数据作为分析样本，不需要使用测试仪器和进行现场测试，历史数据包括：时标、逆变器直流侧电压、逆变器直流侧电流、逆变器交流测有功功率、逆变器交流测无功功率等主要运行数据。数据采样间隔1分钟至10分钟，1分钟为最佳，10分钟为最差。
44.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，构建模型从历史数据中生成离散的效率数据，根据光伏发电原理和逆变器工作原理，模型包括“效率/功率”模型、“效率/电压”模型等。模型生成数据反映逆变器的“直流/交流”电力转换效率在直流发电功率和直流电压二维坐标参照系下的分布情况。
45.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，构建规则模型，完成对数据的清洗和筛选，规则模型的作用是将不符合光伏发电原理和逆变器工作原理的数据剔除，使有效的数据样本在后续的算法中发挥主导作用，真实反映逆变器的电力转换效率特性和“光伏-逆变器系统”发电能力。规则模型包括“效率分布“模型、“功率分布”模型、“聚合度“模型等。“效率分布“模型作用于剔除由于采样误差或传感器失效导致的不合理效率及恒定效率数据；“功率分布”模型作用于剔除在一定光伏功率条件下不合理的效率数据；“聚合度“模型以模糊理论为基础，作用于提取最可能有效数据，剔除一定比例的“无效或可能无效”数据，以增加“有效数据”保留在有效数据样本中的比例。以数据采样间隔10分钟为例，季有效样本数达到4300，数据质量为优，季有效样本数1000以下不建议使用。
46.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，图1是一种光伏逆变器全效率评价方法的具有连续性和唯一性的效率特性示意图。构建特性量化模型，从离散数据中识别出连续且唯一的逆变器全效率特性描述，特性量化模型包括“效率/功率”模型、“效率/电压”模型，以有效数据样本在“前馈式神经网络”中进行学习和训练，最终获得逆变器的电力转换效率与直流功率的相关关系、逆变器的电力转换效率与直流电压的相关关系，以具有连续性和唯一性的曲线方式进行描述，直观且易于比较逆变器与其他逆变器间的特性差异。因为曲线是唯一的，曲线上每个点的数值也具有唯一性，从而为更多的数值分析提供了便利。
47.所述的一种光伏逆变器全效率评价方法的优选实施方式中，建立独立的评价指标实现光伏组件发电能力与逆变器效率的解耦评价。发电能力指数模型，是以“效率/功率”模型、“效率/电压”模型特性量化输出为基础的，作用于反映逆变器在特定光伏发电参数条件下的综合发电能力的指数。该指数对逆变器提供了一种更为直观的发电能力比较的数值，结合了真实的光伏发电参数条件，弥补了“效率/功率特性”比较单纯反映逆变器性能特征的不足，量化反映“光伏-逆变器”构成的整体系统的发电能力。最后应该说明的是：所描述的实施例仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例，基于本技术中的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例，都属于本技术保护的范围。
48.以上只通过说明的方式描述了本发明的某些示范性实施例，毋庸置疑，对于本领域的普通技术人员，在不偏离本发明的精神和范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施例进行修正。因此，上述附图和描述在本质上是说明性的，不应理解为对本发明权利要求保护范围的限制。