光伏电池故障检测方法、装置、计算机设备和介质

1.本公开涉及电池储能系统智能故障诊断技术领域，具体涉及一种光伏电池故障检测方法、装置、计算机设备和介质。


背景技术：

2.化石能源存在着储量有限和使用时造成环境污染的双重危机，需要使用光伏、风电、核电、水电等清洁能源替代化石能源发电，其中光伏由于成本优势具有很大潜力。分布式光伏近年发展迅速，已经成为当前世界新增光伏装机容量的主力军。而太阳能电池长期工作在恶劣的自然环境中，极易发生故障。如果不能及时对光伏发电系统的故障进行诊断并处理，将可能会对光伏组件造成永久性的破坏，更为严重的有可能造成火灾。
3.相关技术中，在对光伏电池进行故障检测时，需要较高的时间成本，且故障检测准确性较低。


技术实现要素：

4.本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
5.为此，本公开的目的在于提出一种光伏电池故障检测方法、装置、计算机设备和介质，能够基于光伏电池的电压数据特征和电流数据特征快速、准确地得到光伏电池的故障检测结果，从而有效提升光伏电站运行的可靠性和经济性。
6.为达到上述目的，本公开第一方面实施例提出的光伏电池故障检测方法，包括：
7.获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，所述实时开路电压值和所述实时短路电流值共同组成实时特征数组，所述目标电压值和所述目标电流值是所述光伏电池在所述实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；
8.从预设特征库中确定与所述实时特征数组匹配的参考特征数组，其中，所述预设特征库包括多个所述参考特征数组，以及与每个所述参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，所述参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，所述参考电压值和所述参考电流值是所述光伏电池在所述参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；
9.根据所述目标电压值、所述目标电流值以及所述预设特征库中与所述匹配的参考特征数组对应的所述参考电压值和所述参考电流值，确定实时误差变量；
10.根据所述实时误差变量，确定所述光伏电池的故障检测结果。
11.为达到上述目的，本公开第二方面实施例提出的光伏电池故障检测装置，包括：
12.获取模块，用于获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，所述实时开路电压值和所述实时短路电流值共同组成实时特征数组，所述目标电压值和所述目标电流值是所述光伏电池在所述实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；
13.第一确定模块，用于从预设特征库中确定与所述实时特征数组匹配的参考特征数组，其中，所述预设特征库包括多个所述参考特征数组，以及与每个所述参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，所述参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，所述参考电压值和所述参考电流值是所述光伏电池在所述参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；
14.第二确定模块，用于根据所述目标电压值、所述目标电流值以及所述预设特征库中与所述匹配的参考特征数组对应的所述参考电压值和所述参考电流值，确定实时误差变量；
15.第三确定模块，用于根据所述实时误差变量，确定所述光伏电池的故障检测结果。
16.本公开第三方面实施例提出的计算机设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如本公开第一方面实施例提出的光伏电池故障检测方法。
17.本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的光伏电池故障检测方法。
18.本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品中的指令由处理器执行时，执行如本公开第一方面实施例提出的光伏电池故障检测方法。
19.本公开提供的光伏电池故障检测方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，实时开路电压值和实时短路电流值共同组成实时特征数组，目标电压值和目标电流值是光伏电池在实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值，从预设特征库中确定与实时特征数组匹配的参考特征数组，其中，预设特征库包括多个参考特征数组，以及与每个参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，参考电压值和参考电流值是光伏电池在参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值，根据目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，确定实时误差变量，根据实时误差变量，确定光伏电池的故障检测结果，由此，能够基于光伏电池的电压数据特征和电流数据特征快速、准确地得到光伏电池的故障检测结果，从而有效提升光伏电站运行的可靠性和经济性。
20.本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
21.本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
22.图1是本公开一实施例提出的光伏电池故障检测方法的流程示意图；
23.图2是本公开另一实施例提出的光伏电池故障检测方法的流程示意图；
24.图3是本公开另一实施例提出的光伏电池故障检测方法的流程示意图；
25.图4是根据本公开提出的光伏电池在线故障检测流程示意图；
26.图5是根据本公开提出的预设特征库的构建流程示意图；
27.图6是本公开一实施例提出的光伏电池故障检测装置的结构示意图；
28.图7示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性计算机设备的框图。
具体实施方式
29.下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。相反，本公开的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
30.图1是本公开一实施例提出的光伏电池故障检测方法的流程示意图。
31.其中，需要说明的是，本实施例的光伏电池故障检测方法的执行主体为光伏电池故障检测装置，该装置可以由软件和/或硬件的方式实现，该装置可以配置在计算机设备中，计算机设备可以包括但不限于终端、服务器端等，如终端可为手机、掌上电脑等。
32.如图1所示，该光伏电池故障检测方法，包括：
33.s101：获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，实时开路电压值和实时短路电流值共同组成实时特征数组，目标电压值和目标电流值是光伏电池在实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值。
34.其中，故障检测时刻，是指基于本公开提出的光伏电池故障检测方法对上述光伏电池进行故障检测的时刻点。
35.其中，实时开路电压值和实时短路电流值，是指光伏电池在故障检测时刻对应的开路电压值和短路电流值。
36.其中，实时特征数组，是指由实时开路电压值和实时短路电流值共同组成的用于表征光伏电池当前工况特征的数组。
37.可以理解的是，光伏电池可能应用于不同的应用场景，导致其工作性能可能存在差异，而实时开路电压值和实时短路电流值与光伏电池的工作性能具有较高的关联性，由此，可以基于实时开路电压值和实时短路电流值共同组成实时特征数组，从而为后续确定光伏电池的参考电压值和参考电流值提供可靠的检索依据。
38.可以理解的是，本公开实施例中，可以基于预先配置的光伏电池在线监测模块实现对上述实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值的实时获取，从而触发后续步骤，及时对上述光伏电池进行故障检测，可以有效提升该光伏电池故障检测方法的实时性。
39.s102：从预设特征库中确定与实时特征数组匹配的参考特征数组，其中，预设特征库包括多个参考特征数组，以及与每个参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，参考电压值和参考电流值是光伏电池在参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值。
40.其中，预设特征库，可以是预先建立的用于指示光伏电池的参考特征数组与参考电压值和参考电流值映射关系的数据库。
41.其中，参考特征数组，是指由参考开路电压值和参考短路电流值组成的数据。参考开路电压值和参考短路电流值，则是指在光伏电池各个工况下测量得到的开路电压值和短路电流值。
42.本公开实施例中，在从预设特征库中确定与实时特征数组匹配的参考特征数组时，可以是基于预训练的机器学习模型，或者，还可以是基于数形结合的方法，对此不做限制。
43.s103：根据目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，确定实时误差变量。
44.可以理解的是，光伏电池的误差可能是一个随着时间而变化的变量，而实时误差变量，则是指与故障检测时刻对应的误差变量。
45.本公开实施例中，在根据目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，确定实时误差变量时，可以是将目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值输入至预训练的误差变量生成模型中，以确定对应的误差变量，或者，还可以是采用第三方误差变量确定装置根据目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，确定实时误差变量，对此不做限制。
46.s104：根据实时误差变量，确定光伏电池的故障检测结果。
47.其中，故障检测结果，可以被用于指示光伏电池是否存在故障，或者，还可以用于指示光伏电池的故障类型。
48.本公开实施例中在根据实时误差变量，确定光伏电池的故障检测结果时，可以是基于预先配置的数据关系表，该数据关系表中包括上述实时误差变量，以及与实时误差变量对应的故障检测结果。
49.本实施例中，通过获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，实时开路电压值和实时短路电流值共同组成实时特征数组，目标电压值和目标电流值是光伏电池在实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值，从预设特征库中确定与实时特征数组匹配的参考特征数组，其中，预设特征库包括多个参考特征数组，以及与每个参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，参考电压值和参考电流值是光伏电池在参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值，根据目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，确定实时误差变量，根据实时误差变量，确定光伏电池的故障检测结果，由此，能够基于光伏电池的电压数据特征和电流数据特征快速、准确地得到光伏电池的故障检测结果，从而有效提升光伏电站运行的可靠性和经济性。
50.图2是本公开另一实施例提出的光伏电池故障检测方法的流程示意图。
51.如图2所示，该光伏电池故障检测方法，包括：
52.s201：建立光伏电池的等效电路模型，其中，等效电路模型包括至少一个参数。
53.其中，等效电路模型，例如可以是五参数模型，对应该模型的参数可以包括：光生电流、二极管反向饱和电流、串联电阻、并联电阻以及二极管理想因子。
54.本公开实施例中，当建立光伏电池的等效电路模型时，可以为光伏电池的故障分
析过程提供可靠的分析对象，以便于快速确定光伏电池的故障类型。
55.s202：获取光伏电池在额定工作状态下每个参数的额定值，其中，额定状态用于指示额定辐照度和额定电池温度。
56.其中，额定工作状态，可以是指该光伏电池在制造时所针对的工作状态。参数的额定值，则是指光伏电池在额定工作状态下每个参数正常的取值。
57.其中，额定辐照度和额定电池温度，是指额定状态所指示的辐照度和电池温度。
58.本公开实施例中，当获取光伏电池在额定工作状态下每个参数的额定值，可以为后续计算得到参考工作状态下每个参数的参考值提供可靠的参考信息。
59.s203：确定多个参考工作状态，以及每个参考工作状态对应的参考辐照度和参考电池温度。
60.其中，参考工作状态，是指光伏电池所可能处于的工作状态。参考辐照度和参考电池温度，则是指光伏电池处于参考工作状态下的辐照度和电池温度。
61.可以理解的是，由于光伏电池的工作性能与辐照度和电池温度具有较高的关联程度，由此，当确定多个参考工作状态，以及每个参考工作状态对应的参考辐照度和参考电池温度，可以为后续计算得到参考工作状态下每个参数的参考值提供可靠的执行依据。
62.s204：基于额定辐照度、额定电池温度、参考辐照度、参考电池温度以及额定工作状态下每个参数的额定值，计算得到参考工作状态下每个参数的参考值。
63.其中，参数的参考值，是指光伏电池的参数在对应参考工作状态下的取值。
64.本公开实施例中，当基于额定辐照度、额定电池温度、参考辐照度、参考电池温度以及额定工作状态下每个参数的额定值，计算得到参考工作状态下每个参数的参考值，可以为计算得到与参考工作状态对应的参考开路电压值、参考短路电流值、参考电压值和参考电流值提供可靠的数据支持。
65.s205：基于参考工作状态下每个参数的参考值，计算得到与参考工作状态对应的参考开路电压值、参考短路电流值、参考电压值和参考电流值，其中，参考开路电压值和参考短路电流值联合组成参考特征数组。
66.即是说，本公开实施例中在得到参考工作状态下每个参数的参考值之后，可以基于参考工作状态下每个参数的参考值，计算得到与参考工作状态对应的参考开路电压值、参考短路电流值、参考电压值和参考电流值。
67.s206：基于多个参考特征数组，以及与每个参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，构建预设特征库。
68.也即是说，本公开实施例中，可以建立光伏电池的等效电路模型，其中，等效电路模型包括至少一个参数，获取光伏电池在额定工作状态下每个参数的额定值，其中，额定状态用于指示额定辐照度和额定电池温度，确定多个参考工作状态，以及每个参考工作状态对应的参考辐照度和参考电池温度，基于额定辐照度、额定电池温度、参考辐照度、参考电池温度以及额定工作状态下每个参数的额定值，计算得到参考工作状态下每个参数的参考值，基于参考工作状态下每个参数的参考值，计算得到与参考工作状态对应的参考开路电压值、参考短路电流值、参考电压值和参考电流值，其中，参考开路电压值和参考短路电流值联合组成参考特征数组，基于多个参考特征数组，以及与每个参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，构建预设特征库，由此，可以为光伏电池的故障检测过程提供可靠的
参考信息，能够有效提升故障检测效率。
69.s207：获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值。
70.其中，实时开路电压值和实时短路电流值共同组成实时特征数组，目标电压值和目标电流值是光伏电池在实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值。
71.s207的描述说明可以具体参见上述实施例，在此不再赘述。
72.s208：确定实时特征数组与预设特征库中每个参考特征数组的第一比对结果。
73.其中，第一比对结果，是指实时特征数组与参考特征数组的比对结果。
74.可选的，一些实施例中，在确定实时特征数组与预设特征库中每个参考特征数组的第一比对结果时，可以是确定目标电压值与参考开路电压值之间的电压差值，确定目标电流值与参考短路电流值之间的电流差值，将电压差值和电流差值联合作为第一比对结果，由此，可以有效提升所得第一比对结果对于实时特征数组与参考特征数组在电压和电流两个维度的差异信息，从而有效提升所得第一比对结果的实用性。
75.s209：根据第一比对结果，从多个参考特征数组中确定匹配的参考特征数组。
76.其中，匹配的参考特征数组，是指第一比对结果指示与实时特征数组属于同一特征数组的参考特征数组。
77.可选的，一些实施例中，在根据第一比对结果，从多个参考特征数组中确定匹配的参考特征数组时，可以是如果第一比对结果指示参考特征数组满足预设条件，则将对应参考特征数组作为候选特征数组，其中，预设条件用于指示参考特征数组对应的电压差值和电流差值均小于第一阈值，计算每个候选特征数组对应电压差值和电流差值的和值，确定多个和值中最小和值对应的候选特征数组作为匹配的参考特征数组，由此，可以有效提升确定匹配的参考特征数组过程的鲁棒性。
78.其中，第一阈值，是指预先针对实时特征数组和参考特征数组之间的电压差值和电流差值所配置的门限值，可以被用于判定实时特征数组和参考特征数组是否属于同一工况。
79.也即是说，本公开实施例中，在获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值之后，可以确定实时特征数组与预设特征库中每个参考特征数组的第一比对结果，根据第一比对结果，从多个参考特征数组中确定匹配的参考特征数组，由此，可以有效提升所确定匹配的参考特征数组的准确性。
80.s210：根据目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，确定实时误差变量。
81.s211：根据实时误差变量，确定光伏电池的故障检测结果。
82.s210和s211的描述说明可以具体参见上述实施例，在此不再赘述。
83.本实施例中，通过确定实时特征数组与预设特征库中每个参考特征数组的第一比对结果，根据第一比对结果，从多个参考特征数组中确定匹配的参考特征数组，由此，可以有效提升所确定匹配的参考特征数组的准确性。通过确定目标电压值与参考开路电压值之间的电压差值，确定目标电流值与参考短路电流值之间的电流差值，将电压差值和电流差值联合作为第一比对结果，由此，可以有效提升所得第一比对结果对于实时特征数组与参
考特征数组在电压和电流两个维度的差异信息，从而有效提升所得第一比对结果的实用性。如果第一比对结果指示参考特征数组满足预设条件，则将对应参考特征数组作为候选特征数组，其中，预设条件用于指示参考特征数组对应的电压差值和电流差值均小于第一阈值，计算每个候选特征数组对应电压差值和电流差值的和值，确定多个和值中最小和值对应的候选特征数组作为匹配的参考特征数组，由此，可以有效提升确定匹配的参考特征数组过程的鲁棒性。
84.图3是本公开另一实施例提出的光伏电池故障检测方法的流程示意图。
85.如图3所示，该光伏电池故障检测方法，包括：
86.s301：获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值。
87.其中，实时开路电压值和实时短路电流值共同组成实时特征数组，目标电压值和目标电流值是光伏电池在实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值。
88.s302：从预设特征库中确定与实时特征数组匹配的参考特征数组。
89.其中，预设特征库包括多个参考特征数组，以及与每个参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，参考电压值和参考电流值是光伏电池在参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值。
90.s301和s302的描述说明可以具体参见上述实施例，在此不再赘述。
91.s303：基于目标电压值和目标电流值，计算光伏电池的第一功率值。
92.举例而言，本公开实施例中可以计算目标电压值和目标电流值的乘积作为光伏电池的第一功率值，该第一功率值，可以是指光伏电池在实时工况下的最大功率值。
93.s304：基于参考电压值和参考电流值，计算光伏电池的第二功率值。
94.举例而言，本公开实施例中可以计算参考电压值和参考电流值的乘积作为光伏电池的第二功率值，该第二功率值可以是指不存在故障的光伏电池在实时工况下的最大功率值。
95.s305：计算第一功率值和第二功率值之间差值的绝对值。
96.本公开实施例中，当计算第一功率值和第二功率值之间差值的绝对值，所得差值的绝对值可以准确表征光伏电池的实时最大功率与参考最大功率之间的差异信息。
97.s306：计算差值的绝对值与第二功率值之间的比值作为实时误差变量。
98.也即是说，本公开实施例中，在从预设特征库中确定与实时特征数组匹配的参考特征数组之后，可以基于目标电压值和目标电流值，计算光伏电池的第一功率值，基于参考电压值和参考电流值，计算光伏电池的第二功率值，计算第一功率值和第二功率值之间差值的绝对值，计算差值的绝对值与第二功率值之间的比值作为实时误差变量，由此，所得实时误差变量可以准确指示光伏电池实时最大功率与理想最大功率之间的偏差，从而有效提升实时误差变量在电池故障检测过程中的实用性。
99.s307：确定光伏电池的功率误差值、运行时间信息以及遮挡故障检测需求信息，其中，功率误差值用于描述光伏电池在测量过程中功率产生的误差值。
100.可以理解的是，在功率测量过程中由于仪器设备精度等原因，可能会导致测量所
得功率值与实际功率值存在误差，由此，本公开实施例中当确定光伏电池的功率误差值，可以有效提升电池故障检测过程的鲁棒性。该功率误差值，可以基于不同的测量方法或者测量工具取不同的值，例如可以是2％，对此不做限制。
101.其中，运行时间信息，可以是指该光伏电池从出厂到故障检测时刻的运行时长。
102.本公开实施例中，由于光伏电池的光伏组件存在正常衰减，导致不同运行时间的光伏电池工作性能存在差异，由此，本公开实施例中当确定光伏电池的运行时间信息时，可以为后续确定第二阈值提供时间维度的参考信息。
103.其中，遮挡故障检测需求信息，是指该光伏电池对应遮挡故障检测的需要信息，可以被用于指示对于遮挡故障检测的判断依据，例如遮挡面积。
104.在应用场景中，光伏电池的光伏面板可能会受到外物(如树叶)的遮挡而影响光伏电池的发光效率，由此，可以基于遮挡故障检测需求信息为后续判定遮挡故障提供可靠的参考信息。
105.s308：基于功率误差值和运行时间信息，确定第二阈值。
106.举例而言，当光伏组件正常衰减率为0.5％/年，功率误差值是2％，则该光伏电池在第一年的第二阈值可以是2.5％。
107.s309：基于遮挡故障检测需求信息，确定第三阈值，其中，第二阈值小于第三阈值。
108.举例而言，当遮挡故障检测需求信息指示遮挡面积超过20％为遮挡故障时，可以将20％作为第三阈值。
109.s310：如果实时误差变量小于或等于第二阈值，则判定光伏电池不存在故障。
110.即是说，当光伏电池的实时误差变量小于或等于第二阈值，可以判定光伏电池处于正常工作状态，不存在故障。
111.s311：如果实时误差变量处于第二阈值和第三阈值之间，则判定光伏电池存在老化故障。
112.即是说，当光伏电池的实时误差变量处于第二阈值和第三阈值之间，可以确定光伏电池异常，判定光伏电池存在老化故障。
113.s312：如果实时误差变量大于或等于第三阈值，则判定光伏电池存在阴影遮挡故障。
114.即是说，当光伏电池的实时误差变量大于或等于第三阈值，可以判定光伏电池存在阴影遮挡故障，以便于用户及时进行故障排除。
115.也即是说，本公开实施例中在得到实时误差变量之后，可以确定光伏电池的功率误差值、运行时间信息以及遮挡故障检测需求信息，其中，功率误差值用于描述光伏电池在测量过程中功率产生的误差值，基于功率误差值和运行时间信息，确定第二阈值，基于遮挡故障检测需求信息，确定第三阈值，其中，第二阈值小于第三阈值，如果实时误差变量小于或等于第二阈值，则判定光伏电池不存在故障，如果实时误差变量处于第二阈值和第三阈值之间，则判定光伏电池存在老化故障，如果实时误差变量大于或等于第三阈值，则判定光伏电池存在阴影遮挡故障，由此，可以基于实时误差变量准确快速的确定光伏电池的故障类型，能够有效提升该光伏电池故障检测过程的实用性。
116.本实施例中，通过基于目标电压值和目标电流值，计算光伏电池的第一功率值，基于参考电压值和参考电流值，计算光伏电池的第二功率值，计算第一功率值和第二功率值
之间差值的绝对值，计算差值的绝对值与第二功率值之间的比值作为实时误差变量，由此，所得实时误差变量可以准确指示光伏电池实时最大功率与理想最大功率之间的偏差，从而有效提升实时误差变量在电池故障检测过程中的实用性。通过确定光伏电池的功率误差值、运行时间信息以及遮挡故障检测需求信息，其中，功率误差值用于描述光伏电池在测量过程中功率产生的误差值，基于功率误差值和运行时间信息，确定第二阈值，基于遮挡故障检测需求信息，确定第三阈值，其中，第二阈值小于第三阈值，如果实时误差变量小于或等于第二阈值，则判定光伏电池不存在故障，如果实时误差变量处于第二阈值和第三阈值之间，则判定光伏电池存在老化故障，如果实时误差变量大于或等于第三阈值，则判定光伏电池存在阴影遮挡故障，由此，可以基于实时误差变量准确快速的确定光伏电池的故障类型，能够有效提升该光伏电池故障检测过程的实用性。
117.举例而言，如图4所示，图4是根据本公开提出的光伏电池在线故障检测流程示意图，其中，包括如下步骤：
118.(一)基于lambertw函数，建立的标准工作状态下太阳能电池(光伏电池)的输出特性方程为：
119.v＝-ir
s-ir
p
+i
phrp-v
t
nlambertw(z)+i0r
p
(1)
[0120][0121]
其中：
[0122][0123][0124]
其中，i为太阳能电池的输出电流，i
ph
为光生电流，i0为二极管反向饱和电流，v为输出电压，rs为串联电阻，r
p
为并联电阻，n为二极管理想因子，v
t
是串联电池阵列的热电压，计算公式为：
[0125][0126]
其中，ns为太阳能电池串联数，k为玻尔兹曼常数，1.38
×
10-23
j/k，t为太阳能电池的工作温度，q为电子的电荷量，1.6
×
10-19
c。
[0127]
太阳能电池输出功率分别通过输出电流与输出电压表示为：
[0128]
p(i)＝i(-ir
s-ir
p
+i
phrp-v
t
nlambertw(z)+i0r
p
)(6)
[0129][0130]
分别对以上两式求导，令导数等于0，求解得到最大功率点处的电流和电压i
mp
和v
mp
：
[0131][0132][0133]
短路状态下及开路状态下的输出特性方程分别为：
[0134]voc
＝i
phrp-v
t
nlambertw(z)+i0r
p
(10)
[0135][0136]
其中i
sc
为短路电流，v
oc
为开路电压。由于i
ph
远大于i0，r
p
远大于rs，近似后i
0,n
及i
ph,n
的计算公式分别为：
[0137][0138][0139]rs
与r
p
的关系为：
[0140][0141]
其中i
mp
与v
mp
分别为最大功率点处的电流及电压。
[0142]
标准工况下串联电阻电流r
s,n
与并联电阻r
p,n
的关系可以由下式表示：
[0143][0144]
其中，p
max,e
为太阳能电池面板上的标准工况下的理论最大功率。
[0145]rp
的最小值r
p,min
由下式得到：
[0146][0147]
迭代过程如下：二极管理想因子n取值为经验值，初始化r
s,n
＝0、r
p,n
＝r
p,min
，通过(5)、(6)式求解i
0,n
、i
ph,n
，带入公式(8)、(9)求解该条件下的i
mp
、v
mp
，相乘得到最大功率p
max
。将p
max
与太阳能电池面板上的理论最大功率比较，低于阈值则迭代完成；高于阈值则缓慢增大r
s,n
，通过(8)、(6)式求解对应的r
p,n
、i
pv,n
，带入公式(8)、(9)求解对应的最大功率p
max
并与太阳能电池面板上的理论最大功率比较，直至低于阈值，迭代完成。
[0148]
(二)通过输入有效辐照度、模块内电池的平均电池温度、短路电流温度系数μ
isc
、
二极管理想因子的温度系数μn、参考温度下的太阳能电池材料的带隙能量εg、以及步骤1中获得的标准工况下的太阳能电池i
ph,n
、i
0,n
、r
s,n
、r
p,n
、nn，带入公式(17)-(21)求得对应辐照度和温度下的太阳能电池的五参数模型的五个参数。之后，带入公式(8)-(11)求得对应辐照度和温度下的开路电压v
oc,c
、短路电流i
sc,c
及i
mp,c
、v
mp,c
，形成理论特征库。
[0149]rs
＝r
s,n
(17)
[0150][0151][0152][0153]
n(t)＝nn+μn·
(t-tn)(21)
[0154]
其中，g
ref
为基准辐照度(1000w/m2)，g为实时辐照度，gn为参考辐照度。
[0155]
(三)通过光伏电池在线监测模块，对太阳能电池实施开路、短路、正常工作三种状态下的监测，实时测得太阳能电池v
oc,m
、i
sc,m
、i
mp,m
、v
mp,m
。
[0156]
(四)如果v
oc,m
和v
mp,m
同时为0，说明存在短路故障；如果i
sc,m
和i
mp,m
同时为0，说明存在开路故障。
[0157]
(五)将实际测量数据中的开路电压和短路电流组成数据对，与理论特征库中每个数据对中的开路电压与短路电流值进行比较，确定偏差最小的数据对。该数据对所处的工作状况，即温度和辐照度，与当前的工作状况最为接近。在正常运行状态下，实测的最大功率点电压与电流应与该数据对对应的最大功率点电压及电流相匹配。假设测量过程中电流、电压产生的误差值分别为1％、1％，因此定义变量
[0158]
ie＝|(i
sc,c-i
sc,m
)
÷isc,c
|(22)
[0159]ve
＝|(v
oc,c-v
oc,m
)
÷voc,c
|(23)
[0160]
其中i
sc,c
、v
oc,c
分别为实测短路电流与开路电压。考虑到各曲线的温度与辐照度差值和测量误差，将误差阈值设定为2％。遍历特征库，计算各个特征数组中的对应ie与ve，筛选出两项的误差阈值均低于2％的特征数组，不存在则说明存在其他故障。当筛选出多个特征数组时，分别计算er＝ie+ve并比较，选取er最小的特征数组即为当前对应的特征数组。
[0161]
(六)计算：
[0162][0163]
将δ与δ
max
作比较，超出阈值，判定存在老化或阴影遮挡故障。
[0164]
假设在测量过程中功率产生的误差值为2％。考虑到大部分光伏组件厂商定义的光伏组件正常衰减率为0.5％/年，因此采用基于时间的可变参数作为老化故障检测阈值，上述第二阈值的计算公式为：
[0165]daging
＝(2+0.5t)％(25)
[0166]
本研究仅监测阴影遮挡在20％以上的故障，因此阴影遮挡故障检测阈值(第三阈值)设定为
[0167]dshadow
＝20％
[0168]
如果d《d
aging
，说明不存在老化和阴影遮挡故障；如果d
aging
《d《d
shadow
，说明存在老化故障；如果d》d
shadow
，说明存在阴影遮挡故障。
[0169]
举例而言，基于上述步骤，理论特征库(预设特征库)的构建过程可以如图5所示，图5是根据本公开提出的预设特征库的构建流程示意图。
[0170]
图6是本公开一实施例提出的光伏电池故障检测装置的结构示意图。
[0171]
如图6所示，该光伏电池故障检测装置60，包括：
[0172]
获取模块601，用于获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，实时开路电压值和实时短路电流值共同组成实时特征数组，目标电压值和目标电流值是光伏电池在实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；
[0173]
第一确定模块602，用于从预设特征库中确定与实时特征数组匹配的参考特征数组，其中，预设特征库包括多个参考特征数组，以及与每个参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，参考电压值和参考电流值是光伏电池在参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；
[0174]
第二确定模块603，用于根据目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，确定实时误差变量；
[0175]
第三确定模块604，用于根据实时误差变量，确定光伏电池的故障检测结果。
[0176]
需要说明的是，前述对光伏电池故障检测方法的解释说明也适用于本实施例的光伏电池故障检测装置，此处不再赘述。
[0177]
本实施例中，通过获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，实时开路电压值和实时短路电流值共同组成实时特征数组，目标电压值和目标电流值是光伏电池在实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值，从预设特征库中确定与实时特征数组匹配的参考特征数组，其中，预设特征库包括多个参考特征数组，以及与每个参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，参考电压值和参考电流值是光伏电池在参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值，根据目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，确定实时误差变量，根据实时误差变量，确定光伏电池的故障检测结果，由此，能够基于光伏电池的电压数据特征和电流数据特征快速、准确地得到光伏电池的故障检测结果，从而有效提升光伏电站运行的可靠性和经济性。
[0178]
图7示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性计算机设备的框图。图7显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
[0179]
如图7所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
[0180]
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举
例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(industry standard architecture；以下简称：isa)总线，微通道体系结构(micro channel architecture；以下简称：mac)总线，增强型isa总线、视频电子标准协会(video electronics standards association；以下简称：vesa)局域总线以及外围组件互连(peripheral component interconnection；以下简称：pci)总线。
[0181]
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
[0182]
存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(random access memory；以下简称：ram)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其他可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。
[0183]
尽管图7中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如：光盘只读存储器(compact disc read only memory；以下简称：cd-rom)、数字多功能只读光盘(digital video disc read only memory；以下简称：dvd-rom)或者其他光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本公开各实施例的功能。
[0184]
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其他程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本公开所描述的实施例中的功能和/或方法。
[0185]
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得人体能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其他计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(local area network；以下简称：lan)，广域网(wide area network；以下简称：wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其他模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其他硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
[0186]
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现前述实施例中提及的光伏电池故障检测方法。
[0187]
为了实现上述实施例，本公开还提出一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开前述实施例提出的光伏电池故障检测方法。
[0188]
为了实现上述实施例，本公开还提出一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如本公开前述实施例提出的光伏电池故障检测方法。
[0189]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其他实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由下面的权利要求指出。
[0190]
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。
[0191]
需要说明的是，在本公开的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外，在本公开的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
[0192]
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本公开的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本公开的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0193]
应当理解，本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
[0194]
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
[0195]
此外，在本公开各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
[0196]
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0197]
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本公开的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定是指相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0198]
尽管上面已经示出和描述了本公开的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本公开的限制，本领域的普通技术人员在本公开的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

技术特征：
1.一种光伏电池故障检测方法，其特征在于，包括：获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，所述实时开路电压值和所述实时短路电流值共同组成实时特征数组，所述目标电压值和所述目标电流值是所述光伏电池在所述实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；从预设特征库中确定与所述实时特征数组匹配的参考特征数组，其中，所述预设特征库包括多个所述参考特征数组，以及与每个所述参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，所述参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，所述参考电压值和所述参考电流值是所述光伏电池在所述参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；根据所述目标电压值、所述目标电流值以及所述预设特征库中与所述匹配的参考特征数组对应的所述参考电压值和所述参考电流值，确定实时误差变量；根据所述实时误差变量，确定所述光伏电池的故障检测结果。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从预设特征库中确定与所述实时特征数组匹配的参考特征数组，包括：确定所述实时特征数组与所述预设特征库中每个所述参考特征数组的第一比对结果；根据所述第一比对结果，从多个所述参考特征数组中确定所述匹配的参考特征数组。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定所述实时特征数组与所述预设特征库中每个所述参考特征数组的第一比对结果，包括：确定所述目标电压值与所述参考开路电压值之间的电压差值；确定所述目标电流值与所述参考短路电流值之间的电流差值；将所述电压差值和所述电流差值联合作为所述第一比对结果。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一比对结果，从多个所述参考特征数组中确定所述匹配的参考特征数组，包括：如果所述第一比对结果指示所述参考特征数组满足预设条件，则将对应所述参考特征数组作为候选特征数组，其中，所述预设条件用于指示所述参考特征数组对应的所述电压差值和所述电流差值均小于第一阈值；计算每个所述候选特征数组对应所述电压差值和所述电流差值的和值；确定多个所述和值中最小和值对应的所述候选特征数组作为所述匹配的参考特征数组。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标电压值、所述目标电流值以及所述预设特征库中与所述匹配的参考特征数组对应的所述参考电压值和所述参考电流值，确定实时误差变量，包括：基于所述目标电压值和所述目标电流值，计算所述光伏电池的第一功率值；基于所述参考电压值和所述参考电流值，计算所述光伏电池的第二功率值；计算所述第一功率值和所述第二功率值之间差值的绝对值；计算所述差值的绝对值与所述第二功率值之间的比值作为所述实时误差变量。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时误差变量，确定所述光伏电池的故障检测结果，包括：
确定所述光伏电池的功率误差值、运行时间信息以及遮挡故障检测需求信息，其中，所述功率误差值用于描述所述光伏电池在测量过程中功率产生的误差值；基于所述功率误差值和所述运行时间信息，确定第二阈值；基于所述遮挡故障检测需求信息，确定第三阈值，其中，所述第二阈值小于所述第三阈值；如果所述实时误差变量小于或等于所述第二阈值，则判定所述光伏电池不存在故障；如果所述实时误差变量处于所述第二阈值和所述第三阈值之间，则判定所述光伏电池存在老化故障；如果所述实时误差变量大于或等于所述第三阈值，则判定所述光伏电池存在阴影遮挡故障。7.如权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：建立所述光伏电池的等效电路模型，其中，所述等效电路模型包括至少一个参数；获取所述光伏电池在额定工作状态下每个所述参数的额定值，其中，所述额定状态用于指示额定辐照度和额定电池温度；确定多个参考工作状态，以及每个所述参考工作状态对应的参考辐照度和参考电池温度；基于所述额定辐照度、所述额定电池温度、所述参考辐照度、所述参考电池温度以及所述额定工作状态下每个所述参数的额定值，计算得到所述参考工作状态下每个所述参数的参考值；基于所述参考工作状态下每个所述参数的参考值，计算得到与所述参考工作状态对应的所述参考开路电压值、所述参考短路电流值、所述参考电压值和所述参考电流值，其中，所述参考开路电压值和所述参考短路电流值联合组成所述参考特征数组；基于多个所述参考特征数组，以及与每个所述参考特征数组对应的所述参考电压值和所述参考电流值，构建所述预设特征库。8.一种光伏电池故障检测装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，所述实时开路电压值和所述实时短路电流值共同组成实时特征数组，所述目标电压值和所述目标电流值是所述光伏电池在所述实时特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；第一确定模块，用于从预设特征库中确定与所述实时特征数组匹配的参考特征数组，其中，所述预设特征库包括多个所述参考特征数组，以及与每个所述参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，所述参考特征数组包括参考开路电压值和参考短路电流值，所述参考电压值和所述参考电流值是所述光伏电池在所述参考特征数组对应工况下处于最大输出功率时的输出电压值和输出电流值；第二确定模块，用于根据所述目标电压值、所述目标电流值以及所述预设特征库中与所述匹配的参考特征数组对应的所述参考电压值和所述参考电流值，确定实时误差变量；第三确定模块，用于根据所述实时误差变量，确定所述光伏电池的故障检测结果。9.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-6中任一项所述的方法。10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-6中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提出一种光伏电池故障检测方法、装置、计算机设备和介质，该方法包括：获取光伏电池在故障检测时刻的实时开路电压值、实时短路电流值、目标电压值和目标电流值，其中，实时开路电压值和实时短路电流值共同组成实时特征数组，从预设特征库中确定与实时特征数组匹配的参考特征数组，根据目标电压值、目标电流值以及预设特征库中与匹配的参考特征数组对应的参考电压值和参考电流值，确定实时误差变量，根据实时误差变量，确定光伏电池的故障检测结果。通过实施本公开的方法，能够基于光伏电池的电压数据特征和电流数据特征快速、准确地得到光伏电池的故障检测结果，从而有效提升光伏电站运行的可靠性和经济性。光伏电站运行的可靠性和经济性。光伏电站运行的可靠性和经济性。


技术研发人员：陈怡静 郭小江 李春华 孙栩 申旭辉 李铮 张钧阳 彭程 赵华星 车延博
受保护的技术使用者：天津大学
技术研发日：2023.06.25
技术公布日：2023/10/5