光伏系统故障状态智能诊断系统

成果编号：24677

价格：面议

完成单位：河海大学

单位类别：211系统院所

完成时间：2019年

成熟程度：试生产阶段

服务产业领域：电子信息、能源环保

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发布人：丁坤离线

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技术先进性: 光伏阵列是光伏发电系统的重要组成部分，由于其长期工作在比较恶劣的环境中，在各种因素的影响下阵列中的组件难免会发生一些故障，例如组件开路、旁路二极管短路、组件老化等故障。故障的发生不仅会降低系统的输出功率，严重的甚至会引起火灾等严重完全事故，因此开展光伏系统故障状态的诊断研究势在必行。常见的光伏系统故障诊断方法有：基于电路结构法，基于数学模式法，基于红外图像法，基于电气测量法等等，这些方法在某些故障诊断上还是有一定效果，但大多存在精度较差，成本较高，诊断不全面等缺点。通过对光伏阵列输出IV特性曲线的研究，发现其IV曲线包含较多阵列的工作状态信息，通过特征点的分析，能很好的进行光伏系统故障状态的诊断。通过随着现在越来越多的逆变器厂商在逆变器中加入了阵列IV曲线扫描和通讯功能，这也给基于IV曲线的系统故障诊断的实现提供了条件。所建立的光伏系统故障状态智能诊断系统，通过逆变器获取阵列的工作点数据（包括输出电流，输出电压，输出功率）以及IV特性曲线数据，通过配套的辐照仪和温度传感器获取环境参数。数据汇集到故障智能诊断系统中，同时系统中集成了相关的数据处理和故障诊断算法。整个诊断系统主要包括3个部分，分别是模型参数优化、故障预判断、故障精确判断。

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成果介绍

科技计划：

成果形式：新技术、新产品、新装备

合作方式：技术转让、技术开发、技术咨询、技术服务、技术入股

参与活动： 2020年高校院所走进镇江高新区暨船舶海工产业产学研合作对接活动 2020年高校院所服务苏北五市产学研合作对接活动

专利情况：正在申请 ,其中:发明专利 0 项
已授权专利,其中:发明专利 6 项
专利号:
ZL201610717053.4
ZL201510070736.0

成果简介

成果概况

创新要点

1.前期首先进行阵列模型的参数优化，通过采集的训练数据，结合粒子群优化等智能算法对阵列模型参数进行修正，不同的阵列性能状态不同，修正参数也不同，通过前期的优化，使其模型更加精确，更加接近阵列的真实状态。 2.故障预判断过程结合环境参数和阵列工作点数据进行判断，在环境稳定情况下，通过阵列实际输出功率与理论输出功率的偏差判断阵列功率损失情况，功率持续损失过大，则认为存在疑似故障，从而达到的预判断作用，加入故障预判断流程能有效降低故障的误判率，同时尽可能减少因频繁IV曲线扫描带来的系统功率损失。 3.故障精确判断过程，通过对实测IV曲线与理论IV曲线的特征点提取与比较分析，设定不同的判别条件，对可能存在的故障类型进行识别，识别的故障类型包括：二极管短路、二极管开路、组件短路、阵列开路、阴影遮挡、MPPT跟踪异常等。

主要技术指标

其他说明

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