本發(fā)明涉及新能源發(fā)電，并且更具體地，涉及一種構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)主動感知方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著新能源發(fā)電技術(shù)的快速發(fā)展，構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備在電網(wǎng)中的應(yīng)用越來越廣泛。然而，構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的出力具有隨機(jī)波動的特點，頻度和幅度大，為電網(wǎng)提供連續(xù)電壓頻率支撐時需頻繁調(diào)控，承受更高的瞬態(tài)過電應(yīng)力，面臨裝備失效概率增加、場站調(diào)度壓力陡增等問題。

2、當(dāng)前構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電面臨的一系列問題和挑戰(zhàn)，具體包括：

3、構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備出力具有隨機(jī)波動特點，頻度和幅度大，給電網(wǎng)調(diào)控帶來困難。

4、構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電受天氣條件影響，出力波動劇烈，為電網(wǎng)提供連續(xù)穩(wěn)定的電壓頻率支撐時，需要頻繁進(jìn)行調(diào)控，這增加了電網(wǎng)調(diào)度的難度和負(fù)擔(dān)。本發(fā)明旨在通過主動感知裝備健康狀態(tài)，為優(yōu)化調(diào)度策略提供依據(jù)，減輕電網(wǎng)調(diào)控壓力。

5、頻繁調(diào)控導(dǎo)致構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備承受更高的瞬態(tài)過電應(yīng)力，加劇設(shè)備失效風(fēng)險。

6、為適應(yīng)波動出力，構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備需頻繁啟停和調(diào)節(jié)，承受高于額定值的瞬態(tài)電壓電流沖擊，長此以往，易引發(fā)設(shè)備絕緣老化、元器件損壞等失效問題，縮短設(shè)備使用壽命。本發(fā)明目的在于通過實時監(jiān)測裝備健康狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)和預(yù)警潛在失效風(fēng)險，保障裝備可靠運行。

7、構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備故障率上升，加大場站運維難度，影響新能源消納能力。

8、受出力波動和高應(yīng)力影響，構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的故障率呈上升趨勢，一旦發(fā)生故障，需要投入大量人力物力進(jìn)行檢修，增加運維成本。同時，裝備停運期間，新能源電力無法及時并網(wǎng)，影響新能源消納水平。本發(fā)明的目的是構(gòu)建裝備健康狀態(tài)在線監(jiān)測體系，實現(xiàn)故障預(yù)警和診斷，減少非計劃停運時間，提高新能源利用效率。

9、構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電規(guī)模不斷擴(kuò)大，手動定期巡檢和離線檢測方式低效滯后。

10、隨著光伏發(fā)電規(guī)模擴(kuò)大和并網(wǎng)比例提高，傳統(tǒng)的人工定期巡視和離線檢測已無法滿足高效運維需求，亟需建立自動化、智能化的在線監(jiān)測體系。本發(fā)明旨在突破在線監(jiān)測技術(shù)瓶頸，實現(xiàn)構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的狀態(tài)感知自動化，減少人工投入，提升運維效率。

11、構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備集群化運行，缺乏區(qū)域協(xié)同感知和聯(lián)合分析手段。

12、大規(guī)模集中式光伏電站通常部署大量構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備，然而當(dāng)前對裝備健康狀態(tài)的監(jiān)測多局限于單臺設(shè)備，缺少區(qū)域內(nèi)設(shè)備間的聯(lián)合感知和趨勢研判。本發(fā)明的目的是引入?yún)^(qū)域協(xié)同感知機(jī)制，通過分析裝備集群運行特性，深化對局部乃至整體健康狀態(tài)的認(rèn)知，實現(xiàn)區(qū)域故障風(fēng)險防控。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、針對上述問題，本發(fā)明提出了一種構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)主動感知方法，包括：

2、獲取構(gòu)網(wǎng)型變流器和光伏發(fā)電板的多特征量數(shù)據(jù)；

3、針對所述多特征量數(shù)據(jù)進(jìn)行多時間尺度的融合處理，得到與構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)動態(tài)演變相關(guān)的高維數(shù)據(jù)特征；

4、將所述高維數(shù)據(jù)特征數(shù)據(jù)至預(yù)先構(gòu)建的基于知識驅(qū)動的主動感知模型，基于所述主動感知模型，對所述高維數(shù)據(jù)特征進(jìn)行識別，以主動感知到所述構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的健康狀態(tài)。

5、可選的，多特征量數(shù)據(jù)，包括如下中的至少一種：日照條件數(shù)據(jù)、電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)和頻率數(shù)據(jù)。

6、可選的，構(gòu)建基于知識驅(qū)動的主動感知模型，包括：

7、獲取與構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)相關(guān)的知識，使用數(shù)據(jù)驅(qū)動算法根據(jù)所述與構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)相關(guān)的知識，構(gòu)建基于知識驅(qū)動的主動感知模型。

8、可選的，主動感知模型，具有自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值，通過主動感知模型對所述高維數(shù)據(jù)特征進(jìn)行識別，以計算出健康狀態(tài)值與自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值比較，以主動感知出健康狀態(tài)。

9、可選的，基于構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備與健康狀態(tài)相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)和實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，調(diào)整健康判定狀態(tài)的邊界，以調(diào)整自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值。

10、可選的，基于區(qū)域協(xié)同感知機(jī)制，根據(jù)構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的健康狀態(tài)、構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備間的地理鄰近性和電氣耦合性，計算出構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的綜合健康狀態(tài)及故障傳播數(shù)據(jù)。

11、再一方面，本發(fā)明還提出了一種構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)主動感知系統(tǒng)，包括：

12、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取構(gòu)網(wǎng)型變流器和光伏發(fā)電板的多特征量數(shù)據(jù)；

13、數(shù)據(jù)融合模塊，用于針對所述多特征量數(shù)據(jù)進(jìn)行多時間尺度的融合處理，得到與構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)動態(tài)演變相關(guān)的高維數(shù)據(jù)特征；

14、主動感知模塊，用于將所述高維數(shù)據(jù)特征數(shù)據(jù)至預(yù)先構(gòu)建的基于知識驅(qū)動的主動感知模型，基于所述主動感知模型，對所述高維數(shù)據(jù)特征進(jìn)行識別，以主動感知到所述構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的健康狀態(tài)。

15、可選的，多特征量數(shù)據(jù)，包括如下中的至少一種：日照條件數(shù)據(jù)、電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)和頻率數(shù)據(jù)。

16、可選的，構(gòu)建基于知識驅(qū)動的主動感知模型，包括：

17、獲取與構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)相關(guān)的知識，使用數(shù)據(jù)驅(qū)動算法根據(jù)所述與構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)相關(guān)的知識，構(gòu)建基于知識驅(qū)動的主動感知模型。

18、可選的，主動感知模型，具有自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值，通過主動感知模型對所述高維數(shù)據(jù)特征進(jìn)行識別，以計算出健康狀態(tài)值與自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值比較，以主動感知出健康狀態(tài)。

19、可選的，基于構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備與健康狀態(tài)相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)和實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，調(diào)整健康判定狀態(tài)的邊界，以調(diào)整自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值。

20、可選的，基于區(qū)域協(xié)同感知機(jī)制，根據(jù)構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的健康狀態(tài)、構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備間的地理鄰近性和電氣耦合性，計算出構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的綜合健康狀態(tài)及故障傳播數(shù)據(jù)。

21、再一方面，本發(fā)明還提供了一種計算設(shè)備，包括：一個或多個處理器；

22、處理器，用于執(zhí)行一個或多個程序；

23、當(dāng)所述一個或多個程序被所述一個或多個處理器執(zhí)行時，實現(xiàn)如上述所述的方法。

24、再一方面，本發(fā)明還提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其上存有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被執(zhí)行時，實現(xiàn)如上述所述的方法。

25、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明的有益效果為：

26、本發(fā)明提供了一種構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)主動感知方法，包括：獲取構(gòu)網(wǎng)型變流器和光伏發(fā)電板的多特征量數(shù)據(jù)；針對所述多特征量數(shù)據(jù)進(jìn)行多時間尺度的融合處理，得到與構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)動態(tài)演變相關(guān)的高維數(shù)據(jù)特征；將所述高維數(shù)據(jù)特征數(shù)據(jù)至預(yù)先構(gòu)建的基于知識驅(qū)動的主動感知模型，基于所述主動感知模型，對所述高維數(shù)據(jù)特征進(jìn)行識別，以主動感知到所述構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的健康狀態(tài)。本發(fā)明為構(gòu)網(wǎng)新能源光伏發(fā)電裝備的故障防護(hù)和可觀可控提供可靠感知數(shù)據(jù)。

技術(shù)特征：

1.一種構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)主動感知方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述多特征量數(shù)據(jù)，包括如下中的至少一種：日照條件數(shù)據(jù)、電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)和頻率數(shù)據(jù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，構(gòu)建基于知識驅(qū)動的主動感知模型，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述主動感知模型，具有自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值，通過主動感知模型對所述高維數(shù)據(jù)特征進(jìn)行識別，以計算出健康狀態(tài)值與自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值比較，以主動感知出健康狀態(tài)。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，基于構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備與健康狀態(tài)相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)和實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，調(diào)整健康判定狀態(tài)的邊界，以調(diào)整自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，基于區(qū)域協(xié)同感知機(jī)制，根據(jù)構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的健康狀態(tài)、構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備間的地理鄰近性和電氣耦合性，計算出構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的綜合健康狀態(tài)及故障傳播數(shù)據(jù)。

7.一種構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)主動感知系統(tǒng)，其特征在于，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述多特征量數(shù)據(jù)，包括如下中的至少一種：日照條件數(shù)據(jù)、電壓數(shù)據(jù)、電流數(shù)據(jù)和頻率數(shù)據(jù)。

9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，構(gòu)建基于知識驅(qū)動的主動感知模型，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述主動感知模型，具有自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值，通過主動感知模型對所述高維數(shù)據(jù)特征進(jìn)行識別，以計算出健康狀態(tài)值與自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值比較，以主動感知出健康狀態(tài)。

11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的系統(tǒng)，其特征在于，基于構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備與健康狀態(tài)相關(guān)的歷史數(shù)據(jù)和實時狀態(tài)數(shù)據(jù)，調(diào)整健康判定狀態(tài)的邊界，以調(diào)整自適應(yīng)的健康狀態(tài)閾值。

12.根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，基于區(qū)域協(xié)同感知機(jī)制，根據(jù)構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的健康狀態(tài)、構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備間的地理鄰近性和電氣耦合性，計算出構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的綜合健康狀態(tài)及故障傳播數(shù)據(jù)。

13.一種計算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括：

14.一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，其上存有計算機(jī)程序，所述計算機(jī)程序被執(zhí)行時，實現(xiàn)如權(quán)利要求1-6中任一所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明公開了一種構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)主動感知方法及系統(tǒng)，屬于新能源發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域。本發(fā)明方法，包括：獲取構(gòu)網(wǎng)型變流器和光伏發(fā)電板的多特征量數(shù)據(jù)；針對所述多特征量數(shù)據(jù)進(jìn)行多時間尺度的融合處理，得到與構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備健康狀態(tài)動態(tài)演變相關(guān)的高維數(shù)據(jù)特征；將所述高維數(shù)據(jù)特征數(shù)據(jù)至預(yù)先構(gòu)建的基于知識驅(qū)動的主動感知模型，基于所述主動感知模型，對所述高維數(shù)據(jù)特征進(jìn)行識別，以主動感知到所述構(gòu)網(wǎng)型光伏發(fā)電裝備的健康狀態(tài)。本發(fā)明為構(gòu)網(wǎng)新能源光伏發(fā)電裝備的故障防護(hù)和可觀可控提供可靠感知數(shù)據(jù)。

技術(shù)研發(fā)人員：殷小東,劉俊杰,余佶成,劉儉,易姝慧,王健,梁思遠(yuǎn),張軍
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國電力科學(xué)研究院有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/10/10