(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111542813.X (22)申请日 2021.12.16 (71)申请人 中国长江三峡集团有限公司 地址 100038 北京市海淀区玉渊潭南路1号 b座 申请人 华北电力大 学 (72)发明人 苏营　朱红路　邹祖冰　潘晶娜　 吴海飞　孙爽　张险峰　汤维贵　 孙长平　 (74)专利代理 机构 成都宏田知识产权代理事务 所(普通合伙) 51337 代理人 常利敏 (51)Int.Cl. G06F 16/215(2019.01) G06F 30/20(2020.01)G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 一种基于统计建模的光伏阵列故障诊断方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于统计建模分析诊断 光伏阵列故障的方法， 首先， 从统计的角度出发， 建立了电流、 电压、 功率的状态指标， 其次， 运用 核密度估计法建立状态指标的概率密度分布模 型， 继而设定置信度获取置信区间并确定实时运 行数据的阈值范围， 最后通过 故障诊断流程对实 时状态进行判定。 本发明从阵列的户外运行数据 出发， 能有效解决不确定条件下的光伏出力模型 不准确的问题， 所提出的故障诊断方法能够根据 人为需要灵活调整阈值区间， 具备极大的现场工 程应用价 值。 权利要求书3页 说明书6页 附图3页 CN 114201483 A 2022.03.18 CN 114201483 A 1.一种基于统计建模分析诊断光伏阵列故障的方法， 其特 征在于， 包括如下步骤： S1.收集光伏电站历史运行数据及历史环境数据， 对历史数据进行清洗， 建立状态指 标； S2.建立状态指标的概 率密度分布模型； S3.获取状态指标在一定 置信度下的上 下界， 计算实时运行的电气参数的阈值； S4.将实际运行 数据与阈值进行比较， 结合诊断流 程进行故障诊断。 2.根据权利要求1所述的一种基于统计建模分析诊断光伏阵列故障的方法， 其特征在 于， 所述步骤S1中历史运行数据包括历史电流、 电压、 功率的运行数据， 所述历史环境数据 为历史运行 数据对应的历史辐照度数据。 3.根据权利要求2所述的一种基于统计建模分析诊断光伏阵列故障的方法， 其特征在 于， 对历史数据进行清洗， 具体操作如下： S11.收集光伏阵列电流、 电压、 功率的历史运行 数据和对应的历史辐照度数据； S12.删除夜间以及白天中辐照度低于100W/m2时所对应的电流、 电压、 功率和辐照度数 据。 4.根据权利要求3所述的一种基于统计建模分析诊断光伏阵列故障的方法， 其特征在 于， 建立状态指标， 包括 三个状态指标， 分别为： Ur＝U 其中,I,U和P分别代表阵列电流、 电压和功率， Ir,Ur和Pr为它们的状态指标， R代表对 应时刻的辐照度。 5.根据权利要求1所述的一种基于统计建模分析诊断光伏阵列故障的方法， 其特征在 于， 所述步骤S2中建立状态指标的概 率密度分布模型， 具体操作如下： S21.确定状态指标的非参数估计方法： 其中： xi为状态指标样本， n 为样本数量， h为带宽， K(u)为核函数。 S22.确定核函数为高斯 函数： S23.拟合状态指标的概 率密度分布模型曲线： S24.确定最优带宽计算方式：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114201483 A 2其中,n为状态指标样本数量， σ 为样本的标准差 。 6.根据权利要求1所述的一种基于统计建模分析诊断光伏阵列故障的方法， 其特征在 于， 所述步骤S3中， 获取状态指标在一定置信度下的上下界是在得到状态指标的概率密度 函数后， 求取在一定 置信度下的阈值上 下限， 具体操作如下： 假设X为代表状态指标的随机变量， 对于所有实数x， 累积分布函数表示所有小于等于x 的值出现概 率的和： FX(x)＝P(X≤x) 随机变量X的累积分布函数与其 概率密度函数的关系为： 累积分布函数存在反函数 G(FX(x))＝x,它可以代表出力指标正常区间的边界 值,设定置信度为(1 ‑α )， 则状态指标的范围[x1,x2]计算如下： P(x1＜X≤x2)＝P{G( α1)＜X≤ G( α2)}＝1‑α 其中, α2‑α1＝1‑α,x1为置信区间下限， x2为置信区间上限， [x1,x2]为置信区间， 正常样本数据分布这个区间内， 即Ir,Ur,Pr的在一定置信度下的阈值上下限为Ir_upp,Ir_ low,Ur_upp,Ur_low,Pr_upp和Pr_low。 7.根据权利要求1所述的一种基于统计建模分析诊断光伏阵列故障的方法， 其特征在 于， 所述步骤S3中， 算实时运行的电气参数的阈值,具体操作如下： 其中,I_upp,I_low,U_upp,U_low,P_upp和P_low是电流、 电压、 功率的上下阈值点， R是 实时辐照度。 8.根据权利要求1所述的一种基于统计建模分析诊断光伏阵列故障的方法， 其特征在 于， 所述步骤S4中， 将实际运行数据与阈值进行比较， 结合诊断流程进行故障诊断， 具体操 作如下： S41.获取实时运行的电流、 电压、 功率数据； S42.功率异常判断： 如果实时功率在区间[P_low,P_upp]内,则阵列正常； 否则， 执行步 骤S43； S43.电流异常判断： 如果实时电流在区间[I_low,I_upp]内,则执行步骤S44； 否则， 执 行步骤S45； S44.电流正常时的电压异常判断： 如果实时电压在区间[U_low,U_upp]内,则阵列运行 正常； 否则， 该阵列存在短路； S45.电流异常时的电压异常判断： 如果实时电压在区间[U_low,U_upp]内,则阵列中存权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114201483 A 3