[发明专利]基于离散率的分布式光伏故障检测方法及装置

说明书

本发明涉及人工智能技术，揭露了一种基于离散率的分布式光伏故障检测方法及装置，包括：获取分布式光伏的实时数据，根据实时数据和预设的离散率算法生成分布式光伏的组串离散率；利用预设的离散率阈值和组串离散率确定所述分布式光伏的异常逆变器；根据实时数据确定异常逆变器的电量损失，根据电量损失对所述组串离散率进行假性离散率变化量过滤，得到异常逆变器的真性离散率变化量；利用支持向量回归算法对真性离散率变化量进行分类处理，得到真性离散率变化量的分类离散率变化量，根据分类离散率变化量确定分布式光伏的故障组件。本发明可以提高分布式光伏故障检测的准确性。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于离散率的分布式光伏故障检测方法及装置。

背景技术

随着全球经济的快速发展，人们对于各种形式的能源需求也越来越大。光伏发电技术的进步和光伏发电并网运行规模的增大，光伏电站的优化、改善和运行成本等问题严重制约了光伏发电的发展。大型并网逆变器承担着向电网馈送电能的重任，其主电路中任意一个关键组件故障都会使得整个光伏电站停机甚至损坏设备，较长的停机时间会降低电站的发电收益。光伏电站的这些故障，严重影响到光伏发电系统的正常运行。为了防止因故障造成更严重的事故，降低电站的收益损失，及时检测光伏电站设备故障，有助于光伏电站稳定高效运行，方便在光伏电站设备发生故障之初采取相应的对策。

现如今，对光伏电站设备的设备检测包括：红外图像和基于电信号检测，但是红外图像检测法存在检测精度不高，设备费用大等缺点，基于电信号的检测方法也有自身的局限性，因此如何提升分布式光伏故障检测准确性，成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明提供一种基于离散率的分布式光伏故障检测方法及装置，其主要目的在于解决分布式光伏故障检测时准确率较低的问题。

为实现上述目的，本发明提供的一种基于离散率的分布式光伏故障检测方法，包括：

获取分布式光伏的实时数据，根据所述实时数据和预设的离散率算法生成所述分布式光伏的组串离散率；

利用预设的离散率阈值和所述组串离散率确定所述分布式光伏的异常逆变器；

根据所述实时数据确定所述异常逆变器的电量损失，根据所述电量损失对所述组串离散率进行假性离散率变化量过滤，得到所述异常逆变器的真性离散率变化量；

利用支持向量回归算法对所述真性离散率变化量进行分类处理，得到所述真性离散率变化量的分类离散率变化量，根据所述分类离散率变化量确定所述分布式光伏的故障组件。

可选地，所述根据所述实时数据和预设的离散率算法生成所述分布式光伏的组串离散率，包括：

对所述实时数据进行数值类型转化，得到所述实时数据的统一格式数据；

对所述统一格式数据进行标准化处理，得到所述统一格式数据的规范数据；

利用所述规范数据和预设的离散率算法计算所述分布式光伏的组串离散率。

可选地，所述利用预设的离散率阈值和所述组串离散率确定所述分布式光伏的异常逆变器，包括：

对所述组串离散率与预设的离散率阈值进行做差处理，得到所述组串离散率与所述预设的离散率阈值的差值；

当所述差值为正值时，所述组串离散率所对应的逆变器是所述分布式光伏的异常逆变器。

可选地，所述根据所述实时数据确定所述异常逆变器的电量损失，包括：

对所述实时数据进行特征提取，得到所述实时数据的实时特征，根据所述实时特征确定所述实时数据中的电量数据；

对所述电量数据进行异常分析，得到所述异常逆变器的电量损失。