基于縱橫維度的光伏陣列群體類比狀態(tài)評估方法研究

王景丹，龔曉偉，霍富強，牛高遠，葛 琪，王留送，蘇戰(zhàn)輝

?

基于縱橫維度的光伏陣列群體類比狀態(tài)評估方法研究

王景丹，龔曉偉，霍富強，牛高遠，葛 琪，王留送，蘇戰(zhàn)輝

(許繼集團有限公司，河南 許昌461000)

針對光伏陣列狀態(tài)評估中指標選取維度較窄，異常狀態(tài)及原因判定誤差較大的問題，提出一種基于縱橫維度的光伏陣列群體類比狀態(tài)評估方法。將光伏陣列狀態(tài)評估特征參量按照遞階層次結(jié)構(gòu)劃分，定義時間序列節(jié)點和光伏陣列監(jiān)測點。從橫向角度構(gòu)造基于正負理想點評估法的光伏陣列運行狀態(tài)評估模型，得出某項評估指標在不同光伏陣列單元中的最佳距離度。從縱向角度利用高斯曲線擬合法構(gòu)造最佳距離度與評估指標的時間函數(shù)關(guān)系，得出光伏陣列群體運行狀態(tài)曲線。從而準確識別異常陣列及對應異常指標，并及時給出預警，為光伏陣列運維提供決策依據(jù)。結(jié)合實際工程的光伏數(shù)據(jù)驗證該方法，結(jié)果表明，該方法能夠準確反映光伏陣列的實時運行狀態(tài)，具有一定的應用價值。

光伏陣列；縱橫維度；狀態(tài)評估；時間序列；投影矩陣

0 引言

光伏陣列是為了能達到一定直流電能輸出而由多路光伏組件串聯(lián)或串并聯(lián)組成的整體模塊，光伏陣列作為光伏發(fā)電系統(tǒng)的重要組成部分[1]，組件質(zhì)量及光伏陣列狀態(tài)直接影響整個光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電效率及使用壽命，而在光伏陣列的長期運行過程中，會出現(xiàn)組件效率衰減、老化、積塵、損壞等問題[2]，為保障長期處于無人值守的太陽能光伏電站長時間高效率發(fā)電水平，因此，對光伏陣列進行實時有效狀態(tài)監(jiān)測與評估顯得十分重要。

目前，針對光伏陣列狀態(tài)檢測與評估的研究主要以故障狀態(tài)檢測為主，一般包括熱斑檢測、短路、斷路、老化。有學者提出基于參數(shù)辨識的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真模型，其輸入量是光伏組件的光生電流、二極管反向飽和電流、二極管理想品質(zhì)因素和等效串并聯(lián)電阻，輸出量是故障狀態(tài)，包括正常、組件短路、等效串聯(lián)電阻異常老化和等效并聯(lián)電阻異常老化[3]，該方法中參數(shù)在實際環(huán)境中較難獲得，不僅需要增設(shè)量測設(shè)備，同時獲取的局部數(shù)據(jù)不能代表整個光伏陣列；另外，紅外圖像檢測法也是常見的光伏陣列狀態(tài)識別方法，但它存在檢測設(shè)備費用較高，精度低，實時性差等缺點；針對處于不同工作狀態(tài)下的光伏陣列的輸出電流和輸出電壓存在明顯差異這一特征，有研究人員提出采用基于證據(jù)理論的多傳感器數(shù)據(jù)融合技術(shù)來實現(xiàn)光伏陣列故障狀態(tài)的檢測，為了降低檢測誤差，綜合考慮環(huán)境溫度、光照強度和風速等因素影響[4]，但該方法改變了光伏陣列的結(jié)構(gòu)，增加了制造成本，更不適用于已投運電站。

上述研究主要側(cè)重于故障狀態(tài)的檢測，檢測參數(shù)以光伏陣列電壓、電流等定量指標為主[5]，對外部因素的影響關(guān)注較少，光伏陣列運行狀態(tài)對光伏系統(tǒng)發(fā)電效率的影響方面的研究較少，為了更全面地表征光伏陣列狀態(tài)，并為光伏系統(tǒng)級狀態(tài)監(jiān)測與評估提供依據(jù)[6]，本文提出一種基于縱橫維度的光伏陣列群體類比狀態(tài)評估方法，從系統(tǒng)角度出發(fā)，深入分析影響光伏陣列狀態(tài)的特征參數(shù)，引入時間序列節(jié)點、光伏陣列監(jiān)測點，建立基于縱橫維度的參量模型，構(gòu)造基于正負理想點評估方案的光伏陣列運行狀態(tài)評估模型；采用高斯曲線擬合法，建立狀態(tài)評估結(jié)果集與各個縱橫參量的時間函數(shù)關(guān)系，再結(jié)合陣列-曲線與輻照度-溫度曲線，實現(xiàn)對實時監(jiān)測下的光伏陣列的狀態(tài)評估，一則可實現(xiàn)光伏陣列的橫向效率對比分析，二則可通過縱向的光伏陣列運行狀態(tài)發(fā)現(xiàn)異常，定位故障，及時決策。

1 光伏陣列狀態(tài)特征

1.1 狀態(tài)評估參量

在全面評估一個對象時，要著眼于所有的影響因素，本文結(jié)合多種、多個光伏電站的實際運行情況分析影響光伏陣列狀態(tài)的特征參數(shù)。

對于光伏陣列狀態(tài)評估來說，其影響因素較多，從橫向維度看，包括組件失配、組件功率衰減、組件故障等，從縱向維度看，包括太陽輻照度、環(huán)境溫度、電池背板溫度、陰影、灰塵等因素的連續(xù)變化等[7-8]。這些因素共同作用，影響著光伏陣列的電流-功率輸出特性曲線、電流-電壓輸出特性曲線[9]。將各個特征參數(shù)按隸屬或相關(guān)關(guān)系分組，形成遞階層次結(jié)構(gòu)[10]，如圖1所示。

光伏陣列發(fā)生故障或其他狀態(tài)變化時，其主要參數(shù)也會發(fā)生變化，即可以根據(jù)這些異變的數(shù)據(jù)評估光伏陣列的狀態(tài)特征[11]，光伏陣列的狀態(tài)模式如表1所示。

圖1狀態(tài)評估參量遞階層次結(jié)構(gòu)

表1 光伏陣列狀態(tài)模式

光伏組件表面出現(xiàn)陰影遮擋，一則會造成組件接收的太陽輻射量減少，二則會使陰影下的部分電池內(nèi)部能量損耗增大，甚至成為負載，其直接結(jié)果就是總輸出功率減少。此外，由于陰影狀態(tài)具有不規(guī)則性，考慮將局部陰影的多種分布方式簡化為幾種典型的陰影分布模型，其給光伏陣列輸出特性帶來的影響主要體現(xiàn)為功率-電壓輸出特性的多極值性、最大輸出功率的降低和最大功率點電壓的偏移[12-13]。假設(shè)同一型號組件的能量轉(zhuǎn)換效率一致，則組件的短路電流與受光照區(qū)域面積成正比。

灰塵積累在光伏組件封裝材料表面，一則通過遮擋光照影響陣列的發(fā)電量，二則因與組件導熱性差異，影響組件表面散熱，從而影響光伏陣列的光電轉(zhuǎn)換效率，三則灰塵的長時間積聚增加光照的漫反射，降低了組件透光率，透光率的下降會導致組件的輸出性能下降，且灰塵積累濃度越高，組件輸出性能下降越大，繼而影響光伏陣列的運行狀態(tài)與性能[14]。

環(huán)境因素主要包括光照、環(huán)境溫度、太陽輻射角度等，直接影響光伏組件的平均溫度和溫差。同一光伏陣列所處環(huán)境不同，其溫差也會有較大差異，因此，環(huán)境因素對光伏陣列狀態(tài)評估的準確性具有很大的影響[15-16]。

組件自身影響輸出功率的因素有組件配置、功率衰減、溫度系數(shù)、隱裂、熱斑等。例如，光伏組件個體特性的差異會引起陣列組合效率的損失，組件的損壞、老化等，隱裂電池片會降低組件的功率，而且在帶負載運作的過程中隱裂組件可能會持續(xù)發(fā)熱，形成熱斑，嚴重可能導致組件燒毀，影響組件壽命，繼而影響光伏陣列正常運行狀態(tài)。

光伏陣列拓撲結(jié)構(gòu)一般包括串并聯(lián)結(jié)構(gòu)SP、橋式結(jié)構(gòu)BL、網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)TCT三種。SP結(jié)構(gòu)尤適用于光照均勻無陰影的情況，TCT結(jié)構(gòu)使用較少，其在陰影出現(xiàn)時能夠減少被遮擋組件中的電流，使其工作在正向偏壓區(qū)并輸出一部分功率，該結(jié)構(gòu)的缺點是電纜鋪設(shè)量大，電能損耗相應增加，BL結(jié)構(gòu)使用較少的互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，結(jié)構(gòu)與TCT近似，其發(fā)電效率處于SP與TCT之間[17]。準確評估光伏陣列運行狀態(tài)有利于進一步評估或重構(gòu)光伏陣列的拓撲結(jié)構(gòu)。

1.2 特征參量矩陣

以往的狀態(tài)評估更多的是以狀態(tài)參量為數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，狀態(tài)參量是指參數(shù)在某一時刻的屬性，即是瞬態(tài)值，無法體現(xiàn)參數(shù)的動態(tài)特性，也即無法準確判斷設(shè)備或系統(tǒng)運行狀態(tài)；而過程參量表征隨時間變化而出現(xiàn)連續(xù)的物理波動過程，體現(xiàn)了參數(shù)的動態(tài)性、連續(xù)性，蘊含著參數(shù)的趨勢信息，參數(shù)表現(xiàn)形式一般為波動曲線，即是函數(shù)型數(shù)據(jù)。電流、電壓是反映光伏陣列運行狀態(tài)最直接的主要參數(shù)[18]，而連續(xù)記錄參數(shù)變化的過程直接反映了光伏陣列的真實狀態(tài)?？芍眠^程參數(shù)來檢測或評估設(shè)備或系統(tǒng)運行狀態(tài)比狀態(tài)參數(shù)全面可靠得多。

對于定性的特征參數(shù)利用三角模糊數(shù)表示法將其轉(zhuǎn)換成定量的參數(shù)，如表2所示，并進行無量綱化處理，以得到標準化的特征參數(shù)。

表2特征參量指標值與三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)化關(guān)系

Table 2 Conversion relation between parameter index and triangular fuzzy number

從橫向、縱向兩個維度建立參量模型，橫向角度可以類比在同一時刻具有不同特征參量的不同光伏陣列的狀態(tài)，還可以評估某特征參量對光伏陣列狀態(tài)的影響程度；縱向角度可以類比同一光伏陣列沿著時間軸的狀態(tài)變化，實現(xiàn)對光伏陣列狀態(tài)的實時監(jiān)測與評估[19]。引入時間序列節(jié)點、光伏陣列監(jiān)測點，構(gòu)建特征參量矩陣為

其中：

上述矩陣中各參數(shù)說明如下：

：縱橫維度特征參量矩陣，代表×個待評估方案；

：選擇的時間序列節(jié)點個數(shù)；

：選擇的光伏陣列監(jiān)測點個數(shù)；

：監(jiān)測點在時間節(jié)點時的特征參量集，代表一個待評估方案；

：第個光伏陣列在個時間節(jié)點處的第個特征參量；

：第個時間序列節(jié)點；

：第個光伏陣列監(jiān)測點；

：特征參量的個數(shù)。

選定某一時刻，則不同光伏陣列狀態(tài)待評估矩陣為

選定某一光伏陣列，則該光伏陣列沿時間軸運行的狀態(tài)待評估矩陣為

2 狀態(tài)評估策略

一個光伏場內(nèi)光伏陣列的覆蓋面積較大，為了簡化光伏陣列狀態(tài)評估工作，采用類比評估法對整個光伏電站的光伏陣列進行群體評估。即是將光伏陣列類比為一光伏組件，從光伏陣列群體中選取具有典型特征的光伏陣列作為樣本，通過縱、橫向參量的有機結(jié)合進行群體類比狀態(tài)評估，則基于縱橫維度的光伏陣列狀態(tài)評估流程如圖2所示。

圖2基于縱橫維度的光伏陣列狀態(tài)評估流程

針對不同光伏陣列狀態(tài)的待評估矩陣、分別增加正負理想評估方案，正理想評估方案指各特征參量能達到的最佳值，負理想評估方案指各特征參量能達到的最差值。此外，要考慮特征參量是屬于效益性指標，還是成本型指標，或是適中型指標，將矩陣轉(zhuǎn)化為增廣矩陣，同時進行規(guī)范化處理，則構(gòu)造的正理想點狀態(tài)評估矩陣為，其中，= 0, 1,,；=1, 2,,。構(gòu)造的負理想點狀態(tài)評估矩陣是，其中，= 0, 1,,；=1, 2,,。

在理想點矩陣中，以為例，第一行數(shù)據(jù)列0j=(01,02,,0k)為參考序列，而數(shù)據(jù)列1j2j、、均是比較序列。通常，各方案在某指標下的評估差異越大，該指標對評估結(jié)果的貢獻越大，反之，亦然?；诖?，各指標的權(quán)值可用貢獻值w表示，以待評估矩陣為例，其各特征參量的貢獻值計算公式如式1所示。

歸一化特征參數(shù)的權(quán)重向量為(1,2,,)，且

定義第個待評估方案的第個特征參量投影到參考序列的第個特征參量的投影系數(shù)為

然后，計算各方案在正負理想點上的最佳距離度D。

按照最佳距離度D即可有效評估某單一指標或多個指標組合下各方案并實現(xiàn)方案優(yōu)劣排序。

建立狀態(tài)評估方案與各個縱橫參量的時間函數(shù)關(guān)系。曲線擬合是選擇適當?shù)那€類型來實現(xiàn)監(jiān)測對象的曲線擬合[20]，并用擬合的曲線方程分析兩變量(x,y)間的關(guān)系。根據(jù)最小二乘法原理，采用擬合度較高的高斯擬合方法，其表達式是：

式中，待估參數(shù)maxmax所代表的物理意義分別是高斯曲線的峰值、峰值位置、半寬度信息。

通過曲線擬合，縱向分析可對比評估各陣列不同時間段的運行狀態(tài)，橫向分析可對比評估同一時間段不同陣列的運行狀態(tài)，分析差異原因，有利于光伏陣列的實時運維。

3 狀態(tài)評估實例

本文結(jié)合某實際光伏電站的光伏陣列狀態(tài)評估情況，選取八項指標，即輻照度、環(huán)境溫度、組件背板溫度、不平衡率(即組件失配率，可用電流的方差值表示)、陰影率(含云遮擋)、積塵率、老化率(即功率衰減率)、故障率，該指標體系涉及了影響光伏陣列的各個方面，能夠較全面的為光伏陣列群體狀態(tài)評估提供準確可靠的結(jié)果。

首先選擇新疆某一大型地面光伏電站為例，已知其經(jīng)緯度為東經(jīng)79o，北緯36o，以1 MW為一個光伏陣列，對比一個5 MW的光伏場區(qū)的5個光伏陣列，選定某一時刻，通過現(xiàn)場采集、計算，結(jié)合專家經(jīng)驗，得到表3，最后兩列為同一時刻光伏陣列最佳和最差狀態(tài)下的參量值。

表3 光伏陣列群體類比狀態(tài)評估參量值表

考慮到輻照度屬于效益型指標，環(huán)境溫度和組件背板溫度為適中型指標，其他指標均為成本型指標，然后對五組陣列的參量值進行無量綱化處理，適中型指標采用中心化處理，效益型和成本型指標采用極差化處理，得到待評估初始矩陣為

構(gòu)造正理想點狀態(tài)評估矩陣為

負理想點狀態(tài)評估矩陣為

根據(jù)公式(1)計算各特征參量的權(quán)重為(0.189，0.125，0.213，0.091，0.273，0.079，0.01，0.02)，各權(quán)重值相加之和為1。

根據(jù)公式(2)可得：

(a) 相對于正理想點：

則，正投影矩陣為

(b) 相對于負理想點：

則，負投影矩陣為

將權(quán)重乘以投影矩陣，可得：

權(quán)化的正投影矩陣為

權(quán)化的負投影矩陣為

根據(jù)式(3)、式(4)計算，可得五組光伏陣列的最佳距離度分別為：1=0.476，2=0.479，3=0.5，4=0.578，5=0.471。則：5<1<2<3<4。

根據(jù)最佳距離度結(jié)果值，結(jié)合實際測量輸出功率值(628, 667, 692, 725, 585)保持一致，可見，縱橫維度的光伏陣列群體類比狀態(tài)評估方法能夠有效判斷光伏陣列狀態(tài)。在此研究基礎(chǔ)上，可進一步實現(xiàn)單一指標或多個組合指標對光伏陣列的影響程度評估，包括建立狀態(tài)評估結(jié)果與各個縱橫參量的時間函數(shù)關(guān)系，包括輻照度-狀態(tài)評估值曲線、組件背板溫度-狀態(tài)評估值曲線、組件失配率-狀態(tài)評估值曲線、積塵率-狀態(tài)評估值曲線等。

通過建立時間函數(shù)關(guān)系，可縱向?qū)Ρ韧魂嚵胁煌瑫r間段的運行狀態(tài)，橫向?qū)Ρ韧粫r間段不同陣列的運行狀態(tài)。縱向角度，結(jié)合光伏陣列-曲線和輻照度曲線，可用最佳距離度表示某光伏陣列在同一時間段內(nèi)的運行狀態(tài)曲線，進而分析異常原因，提供運維決策。當光伏陣列處于均勻光照下時，其狀態(tài)評估值較低(即低于一個設(shè)定值)，光伏陣列各組串-曲線走勢一致，即各組串-曲線滿足的函數(shù)關(guān)系相同，且時間序列下功率曲線呈緩慢持續(xù)降低的走勢，則可判斷光伏陣列積塵增加，同時給出“該光伏陣列亟需清洗”的運維建議。

橫向角度，可類比同一時間段不同陣列的運行狀態(tài)。以光伏陣列A和B為例，當光伏陣列A和B的最佳距離度分別為0.832、0.576，而光伏陣列A和B在同一時段的-曲線和輻照度曲線基本相同，對比其特征參數(shù)，如果B的組件背板溫度高于A的組件背板溫度，然后分為兩種情況：如果A的投入運行時間A大于B的投入運行時間B，則B出現(xiàn)局部熱斑現(xiàn)象，需及時排查；如果A

4 結(jié)論

本文介紹了一種基于縱橫維度的光伏陣列群體類比狀態(tài)評估方法，該方法利用遞階層次結(jié)構(gòu)將特征參數(shù)分類，引入時間序列節(jié)點、光伏陣列監(jiān)測點，從橫向、縱向兩個維度建立參量模型，從縱橫兩個角度準確評估光伏陣列現(xiàn)時狀態(tài)，避免了單一指標評估方法的偏差，能夠有效提高光伏陣列狀態(tài)評估的準確性，為光伏陣列實時運維提供決策依據(jù)。并且采用高斯曲線擬合法，建立狀態(tài)評估結(jié)果集與各個縱橫參量的時間函數(shù)關(guān)系，考慮到了過程參量的連續(xù)性，能夠較為全面、準確地反映光伏陣列群體類比狀態(tài)，該狀態(tài)評估方法為光伏陣列的故障診斷及決策提供了參考依據(jù)，也為提高光伏陣列群體的發(fā)電效率和尋求更優(yōu)MPPT算法奠定良好基礎(chǔ)，具有較強的應用價值。

[1] 馮麗娜, 陳阿蓮, 杜春水, 等. 光伏陣列組態(tài)優(yōu)化控制策略分析[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2012, 40(22): 101-107.

FENG Lina, CHEN Alian, DU Chunshui, et al. Analysis of control strategy for optimizing the configuration of photovoltaic array[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(22): 101-107.

[2] 李繼川, 王則杰, 王洪霞. 利用自然法則實現(xiàn)光伏組件智能管理[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2014, 42(3): 77-81.

LI Jichuan, WANG Zejie, WANG Hongxia. Intelligent management of PV modules using law of nature[J]. Power System Protection and Control, 2014, 42(3): 77-81.

[3] 韓偉, 王宏華, 王成亮, 等. 基于參數(shù)辨識的光伏組件故障診斷模型[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2015, 39(7): 1198-1204.

HAN Wei, WANG Honghua, WANG Chengliang, et al. Parameter identification based fault diagnosis model of photovoltaic modules[J]. Power System Technology, 2015, 39(7): 1198-1204.

[4] 唐佳能. 太陽能光伏陣列故障檢測及仿真分析[D]. 北京: 華北電力大學, 2012.

TANG Jianeng. The fault detection and simulation research of solar array[D]. Beijing: North China Electric Power University, 2012.

[5] 孫航, 杜海江, 季迎旭, 等. 光伏分布式MPPT機理分析與仿真研究[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2015, 43(2): 48-54.

SUN Hang, DU Haijiang, JI Yingxu, et al. Photovoltaic distributed MPPT mechanism analysis and simulation study[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(2): 48-54.

[6] 徐長寶, 莊晨, 蔣宏圖. 智能變電站二次設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測技術(shù)研究[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2015, 43(7): 127-131.

XU Changbao, ZHUANG Chen, JIANG Hongtu. Technical research of secondary equipments' state monitoring in smart substation[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(7): 127-131.

[7] 劉寶柱, 顏洪正, 王立國. 一種用于計算光伏組件溫度的多元非線性函數(shù)擬合與修正方法[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2013, 41(24): 44-49.

LIU Baozhu, YAN Hongzheng, WANG Liguo. A multivariate nonlinear function fitting and modified method for calculating the temperature of PV modules[J]. Power System Protection and Control, 2013, 41(24): 44-49.

[8] 賈言爭, 李鳳婷, 朱賀, 等. 陰影對串聯(lián)光伏陣列輸出特性的影響[J]. 電源技術(shù), 2014, 38(5): 844-846.

JIA Yanzheng, LI Fengting, ZHU He, et al. Effects of shadow on output characteristics of series PV array[J]. Chinese Journal of Power Sources, 2014, 38(5): 844-846.

[9] 胡蓓, 隆霞, 胡超, 等. 改進脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及二維Otsu算法的光伏陣列陰影檢測[J]. 應用科學學報, 2013, 31(6): 613-618.

HU Bei, LONG Xia, HU Chao, et al. Shadow detection for PV array using improved PCNN and two-dimensional Otsu algorithm[J]. Journal of Applied Sciences, 2013, 31(6): 613-618.

[10] 黃知超, 謝霞, 王斌. 結(jié)合模糊綜合評判與決策的電力系統(tǒng)狀態(tài)估計[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2015, 43(7): 65-69.

HUANG Zhichao, XIE Xia, WANG Bin. Power system state estimation combined with fuzzy comprehensive evaluation and decision-making[J]. Power System Protection and Control, 2015, 43(7): 65-69.

[11] 王元章, 吳春華, 周笛青. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏陣列故障診斷研究[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2013, 41(16): 108-114.

WANG Yuanzhang, WU Chunhua, ZHOU Diqing. A survey of fault diagnosis for PV array based on BP neural network[J]. Power System Protection and Control, 2013, 41(16): 108-114.

[12] 李銳華, 閆宇星, 胡波. 陰影遮蔽條件下光伏陣列的可重構(gòu)優(yōu)化配置方法[J]. 電網(wǎng)與清潔能源, 2014, 30(7): 38-44.

LI Ruihua, YAN Yuxing, HO Bo. Reconfigurable optimization arrangement method of photovoltaic arrays in partial shade condition[J]. Power System and Clean Energy, 2014, 30(7): 38-44.

[13] SANCHEZ REINOSO C R, MILONE D H, BUITRAGO R H, et al. Efficiency study of different photovoltaic plant connection schemes under dynamic shading[J]. International Journal of Hydrogen Energy, 2010, 35(11): 5838-5843.

[14] 臧建彬, 王亞偉, 王曉東. 灰塵沉積影響光伏發(fā)電的理論和試驗研究[J]. 太陽能學報, 2014, 35(4): 624-629.

ZANG Jianbin, WANG Yawei, WANG Xiaodong. computation model and experiment of dust deposition affecting transmittance of photovoltaic module[J]. Acta Energiae Solaris Sinica, 2014, 35(4): 624-629.

[15] 廖志帆, 祁新梅, 鄭壽森, 等. 光照強度快速變化時光伏系統(tǒng)穩(wěn)定性分析[J]. 電網(wǎng)技術(shù), 2011, 35(7): 60-65.

LIAO Zhifan, QI Xinmei, ZHENG Shousen, et al. Stability analysis of photovoltaic generation system under rapid change of light intensity[J]. Power System Technology, 2011, 35(7): 60-65.

[16] 吳小進, 魏學業(yè), 于蓉蓉, 等. 復雜光照環(huán)境下光伏陣列輸出特性研究[J]. 中國電機工程學報, 2011, 31(增刊1): 162-168.

WU Xiaojin, WEI Xueye, YU Rongrong, et al. Study of output characteristics of PV array under complicated illumination environment[J]. Proceedings of the CSEE, 2011, 31(S1): 162-168.

[17] 劉艷莉, 龐志超, 程澤. 基于遮蔭度模型的光伏陣列自適應重構(gòu)系統(tǒng)[J]. 電力電子技術(shù), 2010, 44(6): 48-50.

LIU Yanli, PANG Zhichao, CHENG Ze. An adaptive reconfiguration system of photovoltaic array based on shading degree model[J]. Power Electronics, 2010, 44(6): 48-50.

[18] 高金輝, 唐靜, 賈利鋒. 太陽能電池參數(shù)求解新算法[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2012, 40(9): 133-136.

GAO Jinhui, TANG Jing, JIA Lifeng. A novel parameter extraction method for solar cells[J]. Power System Protection and Control, 2012, 40(9): 133-136.

[19] 馬靜, 彭明法, 李益楠, 等. 基于時變狀態(tài)矩陣的故障系統(tǒng)穩(wěn)定性分析[J]. 電力系統(tǒng)保護與控制, 2014, 42(16): 9-14.

MA Jing, PENG Mingfa, LI Yinan, et al. Stability analysis of fault system based on time-varying state matrix[J]. Power System Protection and Control, 2014, 42(16): 9-14.

[20] 徐瑞東, 陳昊, 胡義華, 等. 基于高斯過程的光伏陣列故障定位[J]. 電工技術(shù)學報, 2013, 28(6): 249-256.

XU Ruidong, CHEN Hao, HU Yihua, et al. Fault location of photovoltaic array based on Gaussian process[J]. Transactions of China Electrotechnical Society, 2013, 28(6): 249-256.

(編輯 張愛琴)

Research on group analogy state evaluation method of photovoltaic array based on the vertical and horizontal dimensions

WANG Jingdan, GONG Xiaowei, HUO Fuqiang, NIU Gaoyuan, GE Qi, WANG Liusong, SU Zhanhui

(XJ Group Corporation, Xuchang 461000, China)

In photovoltaic array state estimation, the dimensionality of indicator selected is narrow and will lead to big error in the judgment of abnormal state and reason, therefore, this paper proposes one kind of state evaluation method for PV arrays based on the vertical and horizontal dimensions. The method divides the characteristics parameters of PV array in accordance with hierarchy structure and defines time sequence nodes and monitoring points of PV array. From the horizontal angle, it constructs evaluation model of running status of PV array based on the evaluation scheme of positive and negative ideal point, and then obtains the best distance degrees of an indicator in different PV array unit. Afterwards, it uses the Gauss curve fitting to structure the function relations of time between the best distance degrees and evaluation index from the vertical angle, and then acquires the group of running state curve of PV arrays. Thereby, it effectively identifies the abnormal array and relevant indicators, gives warning timely, and provides decision basis for operation and maintenance of PV array. It verifies the assessment method combined with solar data of practical engineering, experimental results show that the method can accurately reflect the actual running condition of PV array, and has a certain application value.

photovoltaic array; vertical and horizontal dimensions; state evaluation; time sequence; projection matrix

10.7667/PSPC151188

2015-07-10；

2015-11-23

王景丹(1987-)，女，通信作者，碩士，工程師，研究方向為光伏系統(tǒng)運行控制、故障運維及電力大數(shù)據(jù)應用技術(shù)；E-mail: wjd719@yeah.net

龔曉偉(1987-)，男，工程師，研究方向為電力系統(tǒng)柔性輸電及新能源發(fā)電；

霍富強(1984-)，男，工程師，研究方向為光伏發(fā)電系統(tǒng)故障診斷。