一种光伏逆变器的智能控制方法及系统与流程

本发明涉及光伏设备控制，具体涉及一种光伏逆变器的智能控制方法及系统。

背景技术：

1、光伏逆变器是一种将太阳能电池板产生的直流电转换为交流电的设备。交流电是家庭和电网使用的标准电流类型，因此逆变器使得太阳能系统可以与电网连接并为家庭或企业供电。

2、光伏逆变器是光伏发电系统中的关键组件，其性能和寿命直接影响整个发电系统的稳定性和效率。现阶段确定光伏逆变器的额定寿命多为光伏逆变器电子元件测试设计寿命分析，制造商在出厂时通过光伏逆变器电子元件各个方面的工作参数来确定光伏逆变器的额定寿命。

3、现有技术中通过模拟逆变器的工作参数来确定其在额定环境下的额定寿命，但在实际使用中，使用情况往往会更加复杂，尤其是故障频繁发生时，其实际寿命往往要比额定寿命存在较大的出入。因此，依据额定寿命继续运行会产生一定的损失。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种光伏逆变器的智能控制方法法，解决以上技术问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

3、一种光伏逆变器的智能控制方法法，包括以下步骤：

4、1、一种光伏逆变器的智能控制方法法，其特征在于，包括以下步骤：

5、s1：获取标定周期t，并按照预设的时间间隔δt从所述的标定周期t中取若干个时间点t0,t1,t2,t3,...，其中，t0标定周期的开始时间，获取在逆变器的负载数据w0,w1,w2，w3，...；

6、s2：计算逆变器的平均标定负载rpn，其计算公式如下：

7、

8、其中，wi表示第i个时间点的负载数据，wi-1表示第i-1个时间点的负载数据，rj表示第i个时间点和第i-1个时间点间的平均负载，rpn表示第n个逆变器在标定周期t内的平均标定负载；

9、s3：获取标定周期内逆变器的故障次数gsn，根据标定周期内第n个逆变器的故障次数gsn计算故障率gn＝gsn/t，通过平均标定负载rpn和故障率gn设定皮尔逊相关系数r；

10、s4：当r≠0时，获取平均标定负载rpn和故障率gn建立线性回归模型，计算回归系数a和b，建立预期故障率gyn与第n个逆变器的实时负载wn的线性回归方程公式；

11、s5：通过实时负载wn代入线性回归方程计算出逆变器预期故障率gyn，获取逆变器的额定寿命t额，预期故障率gyn，故障率gn及其标定周期t，计算预期剩余寿命mn，计算公式如下，其中，gyn≤gn：

12、

13、获取剩余寿命mn并将其从大到小进行排序，并生成剩余寿命排序表。

14、作为本发明进一步的方案：所述标定周期为实际总运行时间。

15、作为本发明进一步的方案：所述的平均标定负载rpn，还可以通过以下方法计算：在标定周期t内获取负载数据随时间的变化曲线f(t)，平均标定负载rpn的计算公式如下：

16、

17、其中，td为标定周期的结束时间。

18、作为本发明进一步的方案：所述计算皮尔逊相关系数r，计算公式如下：

19、

20、其中，h为逆变器的总数量。

21、作为本发明进一步的方案：当r＝0时，根据平均标定负载rpn和故障率gn绘制成散点图，获取各个点的位置(rpn,gn)，通过绘制箱线图筛选出异常数据，将异常数据排除，重复步骤s3。

22、作为本发明进一步的方案：所述皮尔逊相关系数r的取值范围为[-1，1]，当r≠0时，获取平均标定负载rpn和故障率gn，以平均标定负载rpn为自变量，故障率gn为因变量建立线性回归模型，建立预期故障率gyn与第n个逆变器的实时负载wn的线性回归方程公式。

23、作为本发明进一步的方案：所述实时负载wn为在当前时间节点获取逆变器的负载数据。

24、一种光伏逆变器智能控制的系统，其特征在于，包括：

25、数据获取模块，获取标定周期t，并按照预设的时间间隔δt从所述的标定周期t中取若干个时间点t0,t1,t2,t3,...，获取在逆变器的负载数据w0,w1,w2，w3，...，获取标定周期内逆变器的故障次数gsn，额定寿命t额，预期故障率gyn，故障率gn及其标定周期t，获取剩余寿命mn并将其从大到小进行排序，并生成剩余寿命排序表；

26、数据处理模块：计算各个逆变器电路的平均标定负载rpn，其计算公式如下：

27、

28、计算故障率gn，通过平均标定负载rpn和故障率gn设定皮尔逊相关系数r，当r≠0时，通过平均标定负载rpn和故障率gn建立线性回归模型，计算回归系数a和b，得到预期故障率的线性回归方程公式，通过实时负载wn计算出逆变器预期故障率gyn，计算预期剩余寿命mn，计算公式如下，其中，gyn≤gn：

29、

30、本发明的有益效果：在本发明中，设置了对应的标定过程，在标定周期中，获取各组逆变器电路在各个时间点记录的实时负载数据，任意相邻时间点之间的时间间隔均相同，计算各个逆变器电路的平均标定负载和故障率，根据平均标定负载和故障率设定皮尔逊相关系数确定线性关系，通过平均标定负载和故障率两组数据建立线性回归模型，计算出预期故障率，根据预期故障率预测剩余寿命，从而避免逆变器过晚检测更换，减少成本损失。

技术特征：

1.一种光伏逆变器的智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种光伏逆变器的智能控制方法，其特征在于，在所述s1中，所述标定周期为逆变器的实际总运行时间。

3.根据权利要求1所述的一种光伏逆变器的智能控制方法，其特征在于，在所述s2中，所述的平均标定负载rpn，还可以通过以下方法计算：在标定周期t内获取负载数据随时间的变化曲线f(t)，平均标定负载rpn的计算公式如下：

4.根据权利要求1所述的一种光伏逆变器的智能控制方法，其特征在于，在所述s3中，所述计算皮尔逊相关系数r，计算公式如下：

5.根据权利要求6所述的一种光伏逆变器的智能控制方法，其特征在于，在所述s4中，当r＝0时，根据平均标定负载rpn和故障率gn绘制成散点图，获取各个点的位置(rpn,gn)，通过绘制箱线图筛选出异常数据，将异常数据排除，重复步骤s3。

6.根据权利要求1所述的一种光伏逆变器的智能控制方法，其特征在于，在所述s4中，所述皮尔逊相关系数r的取值范围为[-1，1]，当r≠0时，获取平均标定负载rpn和故障率gn，以平均标定负载rpn为自变量，故障率gn为因变量建立线性回归模型，建立预期故障率gyn与第n个逆变器的实时负载wn的线性回归方程公式。

7.根据权利要求6所述的一种光伏逆变器的智能控制方法，其特征在于，在所述s5中，所述实时负载wn为在当前时间节点获取逆变器的负载数据。

8.一种光伏逆变器的智能控制系统，其特征在于，包括：

技术总结
本发明涉及光伏设备控制技术领域，具体涉及一种光伏逆变器的智能控制方法及系统，包括以下步骤：在标定周期中，获取各组逆变器电路在各个时间点记录的实时负载数据，任意相邻时间点之间的时间间隔均相同，且时间间隔越短数据越精确，计算各个逆变器电路的平均标定负载和故障率，根据平均标定负载和故障率计算皮尔逊相关系数确定线性关系，通过平均标定负载和故障率两组数据建立线性回归模型，计算出预期故障率，根据预期故障率预测剩余寿命。

技术研发人员：贾佼彦,连斌
受保护的技术使用者：内蒙古明诚项目管理有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/3/27