一种光伏组件的故障检测方法、装置及系统与流程
本发明涉及光伏发电技术领域，更具体的，涉及一种光伏组件的故障检测方法、装置及系统。
背景技术：
光伏组件是光伏发电系统的核心部分，光伏组件的运行状态直接决定了光伏发电系统的发电性能。因此，对光伏发电系统中的光伏组件进行故障检测是光伏发电系统日常管理中一项必不可少的流程。
目前存在两种常见的光伏组件故障检测方法，一种通过组件级的iv扫描得到iv曲线，并通过对iv曲线进行分析进行故障检测；另一种通过对同一光伏组串中的各个光伏组件的电压值进行对比，根据各个光伏组件之间的电压差判断是否存在故障。
其中，方法一对光伏组件进行iv扫描，需要通过控制逆变器使光伏组件运行在不同的工作电压，影响系统的发电量，尤其是当有大量光伏组件进行iv扫描时，甚至会影响逆变器并网点的电压。方法二仅通过电压进行故障检测，可以检测到的故障类型单一，无法对其他参数异常的故障类型进行检测。
可见，目前的两种光伏组件故障检测方法都存在一定问题，无法满足更高的故障检测需求。
技术实现要素：
有鉴于此，本发明提供了一种光伏组件的故障检测方法、装置及系统，通过多维度性能参数对光伏组件的进行多类型故障检测，提高了故障检测的准确性。
为了实现上述发明目的，本发明提供的具体技术方案如下：
一种光伏组件的故障检测方法，包括：
获取光伏组件的预设性能参数的原始信息和滤波处理信息，所述预设性能参数包括多种性能参数，所述滤波处理信息为滤除掉正常范围内的预设性能参数的信息；
根据对所述原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算光伏组件的当前特征值；
计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值；
在光伏组件的当前特征值大于特征平均值的情况下，根据每种性能参数变化对当前特征值的影响率，确定光伏组件的故障类型。
可选的，所述预设性能参数包括电压、电流、面板温度和烟雾浓度。
可选的，对所述原始信息进行归一化处理得到每种性能参数值，包括：
将所述原始信息中的电压值与开路电压值的比值，确定为归一化处理后的电压值；
将所述原始信息中的电流值与短路电路值的比值，确定为归一化处理后的电流值；
将所述原始信息中的面板温度与光伏组件正常工作的最高温度的比值，确定为归一化处理后的面板温度；
将所述原始信息中的烟雾浓度与光伏组件正常工作时的烟雾浓度的比值，确定为归一化处理后的烟雾浓度。
可选的，在所述滤波处理信息中存在突变参数信息的情况下，调整存在突变的性能参数的权重，其中，不存在突变的性能参数的权重为1，存在突变的性能参数的权重根据预设历史周期内光伏组件的环境参数以及当前时刻光伏组件的环境参数与运行参数预先设定。
可选的，根据预设历史周期内光伏组件的环境参数以及当前时刻光伏组件的环境参数与运行参数预先设定性能参数的权重，包括：
获取所述预设历史周期内光伏组件所在地区每月最高温度、每月平均温度、每月最大光照强度、每月平均光照强度以及每月平均湿度；
确定所述预设历史周期内平均温度高且平均湿度低的第一月份、平均温度高且平均湿度高的第二月份、平均温度低且平均湿度低的第三月份以及平均温度低且平均湿度高的第四月份；
根据当前时刻光伏组件所在地区的温度、光照强度以及光伏组件的当前运行功率和最大功率，分别得到所述第一月份、所述第二月份、所述第三月份和所述第四月份中每种性能参数的权重。
可选的，所述计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值，包括：
计算预设参考周期内预设时刻光伏组件的运行功率平均值；
分别判断预设参考周期内每天预设时刻光伏组件的运行功率是否大于预设功率，预设功率为所述运行功率平均值与第一预设比例的乘积，预设时刻与当前时刻一致；
将运行功率大于预设功率的预设时刻确定为参考时刻；
根据预设参考周期内每个参考时刻的特征值，计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值。
可选的，所述在所述滤波处理信息中不存在突变参数信息的情况下，所述方法还包括：
根据对所述原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算并保存光伏组件的当前特征值。
可选的，所述方法还包括：
分别计算采样周期内光伏组件的光照变化率、电压变化率、电流变化率、面板温度变化率和烟雾浓度变化率；
根据所述电压变化率和光伏组件的当前特征值，计算电压变化对当前特征值的影响率；
根据所述电流变化率和光伏组件的当前特征值，计算电流变化对当前特征值的影响率；
根据所述面板温度变化率和光伏组件的当前特征值，计算面板温度变化对当前特征值的影响率；
根据所述烟雾浓度变化率和光伏组件的当前特征值，计算烟雾浓度变化对当前特征值的影响率。
可选的，所述根据每种性能参数变化对当前特征值的影响率，确定光伏组件的故障类型，包括：
在所述滤波处理信息中不存在面板温度的突变信息和烟雾浓度的突变信息的情况下，判断光伏组件的电压是否小于第二预设比例的开路电压；
若小于第二预设比例的开路电压，判断电压变化对当前特征值的影响率是否小于-1，并判断所述电流变化率是否小于0；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率大于0且所述电压变化率小于-0.5，确定光伏组件存在障碍物遮挡故障；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率与所述电压变化率一致，确定光伏组件存在云层遮挡故障。
一种光伏组件的故障检测装置，包括：
信息获取单元，用于获取光伏组件的预设性能参数的原始信息和滤波处理信息，所述预设性能参数包括多种性能参数，所述滤波处理信息为滤除掉正常范围内的预设性能参数的信息；
特征值计算单元，用于根据对所述原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算光伏组件的当前特征值；
特征平均值计算单元，用于计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值；
故障类型确定单元，用于在光伏组件的当前特征值大于特征平均值的情况下，根据每种性能参数变化对当前特征值的影响率，确定光伏组件的故障类型。
可选的，所述预设性能参数包括电压、电流、面板温度和烟雾浓度。
可选的，所述装置还包括归一化处理单元，用于：
将所述原始信息中的电压值与开路电压值的比值，确定为归一化处理后的电压值；
将所述原始信息中的电流值与短路电路值的比值，确定为归一化处理后的电流值；
将所述原始信息中的面板温度与光伏组件正常工作的最高温度的比值，确定为归一化处理后的面板温度；
将所述原始信息中的烟雾浓度与光伏组件正常工作时的烟雾浓度的比值，确定为归一化处理后的烟雾浓度。
可选的，所述装置还包括权重设置单元，用于：
在所述滤波处理信息中存在突变参数信息的情况下，调整存在突变的性能参数的权重，其中，不存在突变的性能参数的权重为1，存在突变的性能参数的权重根据预设历史周期内光伏组件的环境参数以及当前时刻光伏组件的环境参数与运行参数预先设定。
可选的，所述权重设置单元，具体用于：
获取所述预设历史周期内光伏组件所在地区每月最高温度、每月平均温度、每月最大光照强度、每月平均光照强度以及每月平均湿度；
确定所述预设历史周期内平均温度高且平均湿度低的第一月份、平均温度高且平均湿度高的第二月份、平均温度低且平均湿度低的第三月份以及平均温度低且平均湿度高的第四月份；
根据当前时刻光伏组件所在地区的温度、光照强度以及光伏组件的当前运行功率和最大功率，分别得到所述第一月份、所述第二月份、所述第三月份和所述第四月份中每种性能参数的权重。
可选的，所述特征平均值计算单元，具体用于：
计算预设参考周期内预设时刻光伏组件的运行功率平均值；
分别判断预设参考周期内每天预设时刻光伏组件的运行功率是否大于预设功率，预设功率为所述运行功率平均值与第一预设比例的乘积，预设时刻与当前时刻一致；
将运行功率大于预设功率的预设时刻确定为参考时刻；
根据预设参考周期内每个参考时刻的特征值，计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值。
可选的，所述特征值计算单元，还用于在所述滤波处理信息中不存在突变参数信息的情况下，根据对所述原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算并保存光伏组件的当前特征值。
可选的，所述装置还包括影响率计算单元，具体用于：
分别计算采样周期内光伏组件的光照变化率、电压变化率、电流变化率、面板温度变化率和烟雾浓度变化率；
根据所述电压变化率和光伏组件的当前特征值，计算电压变化对当前特征值的影响率；
根据所述电流变化率和光伏组件的当前特征值，计算电流变化对当前特征值的影响率；
根据所述面板温度变化率和光伏组件的当前特征值，计算面板温度变化对当前特征值的影响率；
根据所述烟雾浓度变化率和光伏组件的当前特征值，计算烟雾浓度变化对当前特征值的影响率。
可选的，所述故障类型确定单元，具体用于：
在所述滤波处理信息中不存在面板温度的突变信息和烟雾浓度的突变信息的情况下，判断光伏组件的电压是否小于第二预设比例的开路电压；
若小于第二预设比例的开路电压，判断电压变化对当前特征值的影响率是否小于-1，并判断所述电流变化率是否小于0；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率大于0且所述电压变化率小于-0.5，确定光伏组件存在障碍物遮挡故障；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率与所述电压变化率一致，确定光伏组件存在云层遮挡故障。
一种光伏组件的故障检测系统，包括：控制器与光伏组件；
所述控制器包括光照强度采集电路、电压采集电路、电流采集电路、面板温度采集电路、烟雾浓度采集电路以及不同带宽的滤波电路，用于执行上述实施例公开的光伏组件的故障检测方法。
相对于现有技术，本发明的有益效果如下：
本发明公开的一种光伏组件的故障检测方法，获取光伏组件多维度性能参数的原始信息和滤波处理信息，通过结合原始信息归一化处理后的多维度性能参数值以及多维度性能参数的权重，计算表示光伏组件当前多维度运行特征的当前特征值，并通过与预设参考周期内光伏组件的特征平均值进行比较，确定光伏组件是否存在故障，由于当前特征值表示光伏组件当前多维度运行特征，可以实现对不同性能参数异常所导致的光伏组件故障进行检测，进一步，还可以根据多维度性能参数对当前特征值的影响确定光伏组件的故障类型，在不需要影响光伏组件工作电压且不影响系统发电量的基础上，实现了对光伏组件多种故障类型的准确检测。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例公开的一种光伏组件的故障检测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例公开的一种设定性能参数的权重的方法流程示意图；
图3为本发明实施例公开的一种光伏组件的特征平均值的计算方法流程示意图；
图4为本发明实施例公开的滑动求平均示意图；
图5为本发明实施例公开的一种确定组件遮挡故障的流程示意图；
图6为本发明实施例公开的一种确定组件热斑故障的流程示意图；
图7为本发明实施例公开的一种确定组件起火故障的流程示意图；
图8为本发明实施例公开的一种光伏组件的故障检测装置的结构示意图；
图9为本发明实施例公开的一种光伏组件的故障检测系统的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明提供了一种光伏组件的故障检测方法，应用于控制器，控制器与各个光伏组件通信连接，实现对不同性能参数异常所导致的光伏组件故障进行检测，还可以根据多维度性能参数对当前特征值的影响确定光伏组件的故障类型，实现了对光伏组件多种故障类型的准确检测。
具体的，请参阅图1，本实施例公开的一种光伏组件的故障检测方法包括以下步骤：
s101：获取光伏组件的预设性能参数的原始信息和滤波处理信息，预设性能参数包括多种性能参数，滤波处理信息为滤除掉正常范围内的预设性能参数的信息；
预设性能参数包括光伏组件包括电压、电流、面板温度和烟雾浓度，相应的，光伏组件包括光照强度采集电路、电压采集电路、电流采集电路、面板温度采集电路、烟雾浓度采集电路，用于采集上述性能参数。
对上述预设性能参数，一路不经过滤波处理得到原始信息，另一路经过滤波处理，得到滤波处理信息。
对于组件电压、电流、面板温度、烟雾浓度，设计有不同带宽的滤波电路，组件正常运行时组件电压电流运行在最大功率点上(即工作电压小于开路电压vr<vo，工作电流小于短路电流ir<is)，组件正常运行时面板温度、组件烟雾浓度有个正常值范围(即tr∈[tmintmax]sr∈[sminsenv])，其中，tr为面板温度，sr为烟雾浓度。
滤波处理信息为滤除掉正常范围内的预设性能参数的信息，即预设性能参数的突变信息。
需要说明的是，在光伏组件的运行周期内的突变信息分为两类，一类是光伏组件运行周期过程中必然出现的正常突变信息(如系统启动和停止)，另一类是光伏组件运行过程中故障异常时才出现的突变信息。本实施例中对于系统启动和停止产生的突变信息不做故障判断处理。
s102：根据对原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算光伏组件的当前特征值；
由于不同种类性能参数的量纲不同，取值范围也不同，为了便于后续的特征值计算，需要对原始信息进行归一化处理，将归一化处理后的性能参数值归一化为[0,1]之间的值。具体的，将原始信息中的电压值与开路电压值的比值，确定为归一化处理后的电压值；将原始信息中的电流值与短路电路值的比值，确定为归一化处理后的电流值；将原始信息中的面板温度与光伏组件正常工作的最高温度的比值，确定为归一化处理后的面板温度；将原始信息中的烟雾浓度与光伏组件正常工作时的烟雾浓度的比值，确定为归一化处理后的烟雾浓度。
在计算光伏组件的当前特征值时，不存在突变的性能参数的权重为1，存在的突变的性能参数的权重是根据预设历史周期内光伏组件的环境参数(如光照强度、温度、湿度等)以及当前时刻光伏组件的环境参数与运行参数(如运行功率)预先设定的。请参阅图2，设定性能参数的权重的方法包括以下步骤：
s201：获取预设历史周期内光伏组件所在地区每月最高温度、每月平均温度、每月最大光照强度、每月平均光照强度以及每月平均湿度；
s202：确定预设历史周期内平均温度高且平均湿度低的第一月份、平均温度高且平均湿度高的第二月份、平均温度低且平均湿度低的第三月份以及平均温度低且平均湿度高的第四月份；
s203：根据当前时刻光伏组件所在地区的温度、光照强度以及光伏组件的当前运行功率和最大功率，分别得到第一月份、第二月份、第三月份和第四月份中每种性能参数的权重。
以预设历史周期为去年一年为例，以下通过一个具体实施例说明权重的具体设定方法：
(a)获取组件所在地区去年每月的最高温度tmi(i＝1...12)、每月平均温度tavri(i＝1...12)；
(b)获取组件所在地区去年每月的最大光照强度solmi(i＝1...12)、每月平均光照强度solavri(i＝1...12)；
(c)获取组件所在地区去年每月平均湿度humavri(i＝1...12)；
(d)根据去年每月的平均温度tavri(i＝1...12)和平均湿度humavri(i＝1...12)进行排序，按照平均温度从大到小排序、平均湿度从小到大排序12个月份，获取其中温度高且湿度低(温度高干燥)的月份[m1]、温度高湿度中高的月份[m2]、温度低湿度小的月份[m3]、温度低湿度中高月份[m4]；
(e)在月份[m1]期段：
其中，电压权重为kv，电流权重为ki，面板温度权重为kt，烟雾浓度权重为ks，tnow为组件实时温度，solnow为实时光照强度，pr＝vr×ir为组件运行功率，pmax为组件最大功率。
在月份[m2]期段：
其中，电压权重为kv，电流权重为ki，面板温度权重为kt，烟雾浓度权重为ks，tnow为组件实时温度，solnow为实时光照强度，pr＝vr×ir为组件运行功率，pmax为组件最大功率。
在月份[m3]期段：
其中，电压权重为kv，电流权重为ki，面板温度权重为kt，烟雾浓度权重为ks，tnow为组件实时温度，solnow为实时光照强度，pr＝vr×ir为组件运行功率，pmax为组件最大功率。
在月份[m4]期段：
其中，电压权重为kv，电流权重为ki，面板温度权重为kt，烟雾浓度权重为ks，tnow为组件实时温度，solnow为实时光照强度，pr＝vr×ir为组件运行功率，pmax为组件最大功率。
在此基础上，光伏组件的当前特征值ftu如下：
sol为单位光照强度，光伏组件的当前特征值ftu即为单位光照强度下的特征值。
s103：计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值；
需要说明的是，在滤波处理信息中不存在突变参数信息的情况下，根据对原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算并保存光伏组件的当前特征值，用于计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值。
具体的，请参阅图3，光伏组件的特征平均值的计算方法如下：
s301：计算预设参考周期内预设时刻光伏组件的运行功率平均值；
这里的预设时刻与当前时刻一致。以预设参考周期为10天为例，则计算前10天内每天与当前时刻同时刻同组件的运行功率平均值。
这里的运行功率平均值avrpt，表示10天内t时刻的组件运行功率平均值，pit为第i天t时刻光伏组件的运行功率，计算的时刻间隔时间为1分钟。
s302：分别判断预设参考周期内每天预设时刻光伏组件的运行功率是否大于预设功率，预设功率为所述运行功率平均值与第一预设比例的乘积，预设时刻与当前时刻一致；
预设功率可以为运行功率平均值与70％的乘积，即avrpt×70％。
s303：将运行功率大于预设功率的预设时刻确定为参考时刻；
参考时刻的特征值用于计算特征平均值。
s304：根据预设参考周期内每个参考时刻的特征值，计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值。
可以理解的是，由于需要根据预设频率剔除不满足参考时刻要求的值，因此，这里用于计算特征平均值的天数n可能小于10。
具体的，请参阅图4，可以用滑动求和平均求一天中tn时刻的运行功率平均值或特征平均值。
需要说明的是，还可以直接利用预设参考周期内每天预设时刻的特征值求预设参考周期内光伏组件的特征平均值，不过实验证明，通过将运行功率大于预设功率的预设时刻确定为参考时刻来计算特征平均值，计算出的特征平均值更能体现日常的特征值情况，准确性更高。
s104：在光伏组件的当前特征值大于特征平均值的情况下，根据每种性能参数变化对当前特征值的影响率，确定光伏组件的故障类型。
以下计算每种性能参数变化对当前特征值的影响率：
分别计算采样周期内光伏组件的光照变化率、电压变化率、电流变化率、面板温度变化率和烟雾浓度变化率；
光照变化率：
电压变化率:
电流变化率：
温度变化率：
烟雾浓度变化率：
这里的δt为采样周期。
然后，根据电压变化率和光伏组件的当前特征值，计算电压变化对当前特征值的影响率；
根据电流变化率和光伏组件的当前特征值，计算电流变化对当前特征值的影响率；
根据面板温度变化率和光伏组件的当前特征值，计算面板温度变化对当前特征值的影响率；
根据烟雾浓度变化率和光伏组件的当前特征值，计算烟雾浓度变化对当前特征值的影响率。
具体的：
其中，
通过特征值ftu大小和各信息变化对特征值的影响大小，可以实时判断出组件被遮挡、组件热斑、组件或组件线缆起火。
当组件只是遮挡时即组件电压突变明显，根据
当组件热斑时即组件电压突变，根据
当组件起火时即温度和烟雾浓度突变明显，根据
具体的，请参阅图5，遮挡故障的判断过程如下：
在所述滤波处理信息中不存在面板温度的突变信息和烟雾浓度的突变信息的情况下，判断光伏组件的电压是否小于第二预设比例的开路电压；
若小于第二预设比例的开路电压，判断电压变化对当前特征值的影响率是否小于-1，并判断所述电流变化率是否小于0；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率大于0且所述电压变化率小于-0.5，确定光伏组件存在障碍物遮挡故障；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率与所述电压变化率一致，确定光伏组件存在云层遮挡故障。
请参阅图6，热斑故障的判断过程如下：
当有面板温度发生突变无烟雾突变时，特征值
请参阅图7，组件起火故障的判断过程如下：
当温度和烟雾都有突变时，首先温度是处于上升状态
综上，本实施例公开的一种光伏组件的故障检测方法，获取光伏组件多维度性能参数的原始信息和滤波处理信息，在滤波处理信息中存在突变参数的情况下，通过结合原始信息归一化处理后的多维度性能参数值以及预先根据预设历史周期内光伏组件的环境参数以及当前时刻光伏组件的环境参数与运行参数设定的突变性能参数的权重，计算表示光伏组件当前多维度运行特征的当前特征值，并通过与预设参考周期内光伏组件的特征平均值进行比较，确定光伏组件是否存在故障，由于当前特征值表示光伏组件当前多维度运行特征，可以实现对不同性能参数异常所导致的光伏组件故障进行检测，进一步，还可以根据多维度性能参数对当前特征值的影响确定光伏组件的故障类型，在不需要影响光伏组件工作电压且不影响系统发电量的基础上，实现了对光伏组件多种故障类型的准确检测。
基于上述实施例公开的一种光伏组件的故障检测方法，本实施例对应公开了一种光伏组件的故障检测装置，请参阅图8，该装置包括：
信息获取单元801，用于获取光伏组件的预设性能参数的原始信息和滤波处理信息，所述预设性能参数包括多种性能参数，所述滤波处理信息为滤除掉正常范围内的预设性能参数的信息；
特征值计算单元802，用于根据对所述原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算光伏组件的当前特征值；
特征平均值计算单元803，用于计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值；
故障类型确定单元804，用于在光伏组件的当前特征值大于特征平均值的情况下，根据每种性能参数变化对当前特征值的影响率，确定光伏组件的故障类型。
可选的，所述预设性能参数包括电压、电流、面板温度和烟雾浓度。
可选的，所述装置还包括归一化处理单元，用于：
将所述原始信息中的电压值与开路电压值的比值，确定为归一化处理后的电压值；
将所述原始信息中的电流值与短路电路值的比值，确定为归一化处理后的电流值；
将所述原始信息中的面板温度与光伏组件正常工作的最高温度的比值，确定为归一化处理后的面板温度；
将所述原始信息中的烟雾浓度与光伏组件正常工作时的烟雾浓度的比值，确定为归一化处理后的烟雾浓度。
可选的，所述装置还包括权重设置单元，用于：
在所述滤波处理信息中存在突变参数信息的情况下，调整存在突变的性能参数的权重，其中，不存在突变的性能参数的权重为1，存在突变的性能参数的权重根据预设历史周期内光伏组件的环境参数以及当前时刻光伏组件的环境参数与运行参数预先设定。
可选的，所述权重设置单元，具体用于：
获取所述预设历史周期内光伏组件所在地区每月最高温度、每月平均温度、每月最大光照强度、每月平均光照强度以及每月平均湿度；
确定所述预设历史周期内平均温度高且平均湿度低的第一月份、平均温度高且平均湿度高的第二月份、平均温度低且平均湿度低的第三月份以及平均温度低且平均湿度高的第四月份；
根据当前时刻光伏组件所在地区的温度、光照强度以及光伏组件的当前运行功率和最大功率，分别得到所述第一月份、所述第二月份、所述第三月份和所述第四月份中每种性能参数的权重。
可选的，所述特征平均值计算单元，具体用于：
计算预设参考周期内预设时刻光伏组件的运行功率平均值；
分别判断预设参考周期内每天预设时刻光伏组件的运行功率是否大于预设功率，预设功率为所述运行功率平均值与第一预设比例的乘积，预设时刻与当前时刻一致；
将运行功率大于预设功率的预设时刻确定为参考时刻；
根据预设参考周期内每个参考时刻的特征值，计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值。
可选的，所述特征值计算单元，还用于在所述滤波处理信息中不存在突变参数信息的情况下，根据对所述原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算并保存光伏组件的当前特征值。
可选的，所述装置还包括影响率计算单元，具体用于：
分别计算采样周期内光伏组件的光照变化率、电压变化率、电流变化率、面板温度变化率和烟雾浓度变化率；
根据所述电压变化率和光伏组件的当前特征值，计算电压变化对当前特征值的影响率；
根据所述电流变化率和光伏组件的当前特征值，计算电流变化对当前特征值的影响率；
根据所述面板温度变化率和光伏组件的当前特征值，计算面板温度变化对当前特征值的影响率；
根据所述烟雾浓度变化率和光伏组件的当前特征值，计算烟雾浓度变化对当前特征值的影响率。
可选的，所述故障类型确定单元，具体用于：
在所述滤波处理信息中不存在面板温度的突变信息和烟雾浓度的突变信息的情况下，判断光伏组件的电压是否小于第二预设比例的开路电压；
若小于第二预设比例的开路电压，判断电压变化对当前特征值的影响率是否小于-1，并判断所述电流变化率是否小于0；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率大于0且所述电压变化率小于-0.5，确定光伏组件存在障碍物遮挡故障；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率与所述电压变化率一致，确定光伏组件存在云层遮挡故障。
本实施例公开的一种光伏组件的故障检测装置，获取光伏组件多维度性能参数的原始信息和滤波处理信息，在滤波处理信息中存在突变参数的情况下，通过结合原始信息归一化处理后的多维度性能参数值以及预先根据预设历史周期内光伏组件的环境参数以及当前时刻光伏组件的环境参数与运行参数设定的突变性能参数的权重，计算表示光伏组件当前多维度运行特征的当前特征值，并通过与预设参考周期内光伏组件的特征平均值进行比较，确定光伏组件是否存在故障，由于当前特征值表示光伏组件当前多维度运行特征，可以实现对不同性能参数异常所导致的光伏组件故障进行检测，进一步，还可以根据多维度性能参数对当前特征值的影响确定光伏组件的故障类型，在不需要影响光伏组件工作电压且不影响系统发电量的基础上，实现了对光伏组件多种故障类型的准确检测。
本实施例还公开了一种光伏组件的故障检测系统，请参阅图9，该故障检测系统包括：控制器与光伏组件；
所述控制器包括光照强度采集电路、电压采集电路、电流采集电路、面板温度采集电路、烟雾浓度采集电路以及不同带宽的滤波电路，用于执行如下光伏组件的故障检测方法：
获取光伏组件的预设性能参数的原始信息和滤波处理信息，所述预设性能参数包括多种性能参数，所述滤波处理信息为滤除掉正常范围内的预设性能参数的信息；
根据对所述原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算光伏组件的当前特征值；
计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值；
在光伏组件的当前特征值大于特征平均值的情况下，根据每种性能参数变化对当前特征值的影响率，确定光伏组件的故障类型。
进一步，所述预设性能参数包括电压、电流、面板温度和烟雾浓度。
进一步，对所述原始信息进行归一化处理得到每种性能参数值，包括：
将所述原始信息中的电压值与开路电压值的比值，确定为归一化处理后的电压值；
将所述原始信息中的电流值与短路电路值的比值，确定为归一化处理后的电流值；
将所述原始信息中的面板温度与光伏组件正常工作的最高温度的比值，确定为归一化处理后的面板温度；
将所述原始信息中的烟雾浓度与光伏组件正常工作时的烟雾浓度的比值，确定为归一化处理后的烟雾浓度。
进一步，在所述滤波处理信息中存在突变参数信息的情况下，调整存在突变的性能参数的权重，其中，不存在突变的性能参数的权重为1，存在突变的性能参数的权重根据预设历史周期内光伏组件的环境参数以及当前时刻光伏组件的环境参数与运行参数预先设定。
进一步，根据预设历史周期内光伏组件的环境参数以及当前时刻光伏组件的环境参数与运行参数预先设定性能参数的权重，包括：
获取所述预设历史周期内光伏组件所在地区每月最高温度、每月平均温度、每月最大光照强度、每月平均光照强度以及每月平均湿度；
确定所述预设历史周期内平均温度高且平均湿度低的第一月份、平均温度高且平均湿度高的第二月份、平均温度低且平均湿度低的第三月份以及平均温度低且平均湿度高的第四月份；
根据当前时刻光伏组件所在地区的温度、光照强度以及光伏组件的当前运行功率和最大功率，分别得到所述第一月份、所述第二月份、所述第三月份和所述第四月份中每种性能参数的权重。
进一步，所述计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值，包括：
计算预设参考周期内预设时刻光伏组件的运行功率平均值；
分别判断预设参考周期内每天预设时刻光伏组件的运行功率是否大于预设功率，预设功率为所述运行功率平均值与第一预设比例的乘积，预设时刻与当前时刻一致；
将运行功率大于预设功率的预设时刻确定为参考时刻；
根据预设参考周期内每个参考时刻的特征值，计算预设参考周期内光伏组件的特征平均值。
进一步，所述在所述滤波处理信息中不存在突变参数信息的情况下，所述方法还包括：
根据对所述原始信息进行归一化处理后得到的每种性能参数值以及每种性能参数的权重，计算并保存光伏组件的当前特征值。
进一步，所述方法还包括：
分别计算采样周期内光伏组件的光照变化率、电压变化率、电流变化率、面板温度变化率和烟雾浓度变化率；
根据所述电压变化率和光伏组件的当前特征值，计算电压变化对当前特征值的影响率；
根据所述电流变化率和光伏组件的当前特征值，计算电流变化对当前特征值的影响率；
根据所述面板温度变化率和光伏组件的当前特征值，计算面板温度变化对当前特征值的影响率；
根据所述烟雾浓度变化率和光伏组件的当前特征值，计算烟雾浓度变化对当前特征值的影响率。
进一步，所述根据每种性能参数变化对当前特征值的影响率，确定光伏组件的故障类型，包括：
在所述滤波处理信息中不存在面板温度的突变信息和烟雾浓度的突变信息的情况下，判断光伏组件的电压是否小于第二预设比例的开路电压；
若小于第二预设比例的开路电压，判断电压变化对当前特征值的影响率是否小于-1，并判断所述电流变化率是否小于0；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率大于0且所述电压变化率小于-0.5，确定光伏组件存在障碍物遮挡故障；
若电压变化对当前特征值的影响率小于-1且所述电流变化率小于0，所述光照变化率与所述电压变化率一致，确定光伏组件存在云层遮挡故障。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(ram)、内存、只读存储器(rom)、电可编程rom、电可擦除可编程rom、寄存器、硬盘、可移动磁盘、cd-rom、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
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