摘要
本发明提供一种基于平均功率变化率的光伏电站光伏组件定位方法及系统,该方法包括如下步骤:首先获取光伏电站历史数据,剔除已知故障数据段后,结合环境数据与天空云图为每个光伏组串训练精准的功率预测模型。在实时运行中,通过对比组串的实际功率与模型预测的理论功率,生成性能偏差特征谱。随后,应用小波变换分解该特征谱以提取多维度的故障特征向量。核心步骤是采用动态时间规整算法,通过度量同一逆变器下各组串性能偏差谱的形态相似性,判断故障是组串自身的独立故障还是由逆变器等引起的协同故障。最后,根据判断结果进行精确定位。本发明具有精准定位光伏组件故障的效果。
技术关键词
光伏电站光伏组件
定位方法
动态时间规整算法
分析单元
健康状态数据
健康状态识别
运维工单
偏差
图像分析方法
异常数据
逆变器
机器学习算法
定位光伏组件
形态
功率
成像仪
离散小波变换
信号