作 者:龙源(北京)太阳能技术有限公司:于航\刘阳

      华北电力大学可再生能源学院:王海政\朱红路

      华北电力大学控制与计算机工程学院:胡阳

      朱红路:男,博士、讲师,主要从事风能及太阳能利用技术的研究及应用


  摘  要:为了解决光伏电站故障组件定位困难的问题,提出了一种基于 3 倍标准差 (3σ) 准则与模糊 C均值聚类 (FCM) 算法相结合的光伏电站直流侧故障定位方法,深入分析了光伏电站各组串电流数据之间的关联性与差异性,利用组串间的差异性结合 3σ 准则得到组串故障因子;然后利用故障因子的关联性,通过 FCM 算法得到其聚类中心,客观地找出故障因子的阈值;利用实际光伏电站的数据,实现了只借助组串电流数据定位光伏电站的直流侧故障。实验结果证明了该方法的可行性与准确性。


  关键词:光伏电站;直流侧故障定位;3σ 准则;FCM 算法


  近年来,随着太阳电池生产技术的提高和成本的降低,国内的光伏产业发展迅速,光伏电站装机容量不断增长。但是由于光伏组件长期在环境相对恶劣的户外运行,经常会出现各种故障问题,若不能及时排除故障,电站受其影响运行效率将会大幅降低 [1],因此,实时监控光伏阵列的运行状态,并及时发现故障、定位故障对光伏电站的安全运行十分重要。光伏发电功率密度低的特点导致光伏电站占地面积大、发电单元数量庞大且电站结构配置复杂,因此,光伏电站运行过程中产生的数据量庞大,如何从海量的运行数据中快速发现光伏电站运行过程中的故障,就成为光伏电站故障诊断中亟待解决的问题。


  目前,光伏电站的故障检测受到了国内外学者的广泛关注 [2]。文献 [3-4] 提出,正常工作状态与故障状态的光伏组件之间存在温差,因此,可利用其红外图像的差异检测出故障组件。但该方法检测精度低、设备成本高、实时性差,难以运用到实际光伏系统中。通过在光伏阵列布置大量传感设备,以对传感设备的电信号进行分析来定位故障组件是一种有效的途径 [5]。但是此方法中光伏系统的安装过程复杂,对于大型光伏电站而言,所需要的传感器数量庞大,大幅增加了系统成本。文献 [6] 利用功率、电压和填充因子这3 个指标对组件故障进行在线诊断。文献 [7] 也提出了以实测的直流侧电流、电压、功率值与模型得到的理论值之间的差值作为故障诊断依据。



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2019年04月17日

《鱼腹式光伏索桁架风振系数数值分析》《太阳能》杂志2019年2月刊发表论文摘要

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