一种光伏电站的性能预报及故障报警方法

摘要

本发明公开了一种光伏电站的性能预报及故障报警方法，包括：a.设置电站的状态；b.设置电站的工作模式；c.判断是否具有需要的实时数据或历史数据；d.若a状态为设计新光伏电站，且c为否定的，则通过经验模型预测电站的性能，若c为肯定的，则通过数据驱动性能模型预测电站的性能；e.若a为运行中的光伏电站并且c是肯定的，则通过数据驱动性能模型或多项式回归模型预测电站的性能，若c是否定的，则通过经验模型预测电站的性能；f.对比实际性能与预测性能，进行故障报警；g.通过Kalman滤波方法对模型进行在线修正并转至c，否则直接转至e。本发明最大限度利用太阳能资源和减少用电成本；提高了性能预报及故障诊断的准确性。

主权项

一种光伏电站的性能预报及故障报警方法，其特征在于，包括以下步骤：a，设置光伏电站的状态，所述的状态包括：设计新的光伏电站或运行中的光伏电站；b，根据光伏电站的实际位置及季节和日期，设置光伏电站的工作模式，具体包括：设置季节和工作时段信息；c，通过读取数据库相应区域的标签数据判断该数据库中是否具有采集到的历史数据或实时数据，所述的采集到的历史数据或实时数据包括：总辐射度、温度、风速、逆变器直流输入电压、逆变器直流输入电流、直流输入功率、逆变器交流输出功率(有功)；d，若a中光伏电站的状态为设计新的光伏电站并且c为否定的，则通过经验模型与CO2减排评估模型进行光伏电站的性能预测，若a中光伏电站的状态为设计新的光伏电站并且c为肯定的，则通过数据驱动性能模型与CO2减排评估模型进行光伏电站的性能预测，所述的光伏电站的性能包括：发电功率随时间的变化曲线(P‑t曲线)、累计发电量、发电效率、逆变器最大跟踪效率及CO2减排量；e，若a中光伏电站的状态为运行中的光伏电站并且c是肯定的，则通过数据驱动性能模型或多项式回归模型与CO2减排评估模型进行光伏电站的性能预测，若a中光伏电站的状态为运行中的光伏电站并且c是否定的，则通过经验模型与CO2减排评估模型进行光伏电站的性能预测；f，通过气象站、检测仪表、汇流箱和逆变器的输出量检测及计算光伏电站的实际性能，并将该实际性能与预测性能进行比较，如果其差值超过预定的范围或不满足预定的指标要求，则进行故障报警，将数据及结果进行输出显示；g，若光伏电站的性能预测值与实际值的均方根误差和相关系数大于设定的参考值，则通过Kalman滤波方法对所采用的模型进行在线修正并转至c，否则直接转至e。