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3 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 目 前,华为技术有限公司(以下称“华为”)智能I-V 诊断功能已进入规模应用阶段。截至目前,华为 智能I-V诊断应用已超过5GW,广泛应用于各类 不同站址条件、系统和设备形式。 为证实I-V扫描与智能诊断技术的性能水平,受华为委托, 北京鉴衡认证中心(以下称“鉴衡”)对该技术进行了技术 评审和性能验证。结果表明依据CGC/GF 1802020光 伏组串I-V扫描与智能诊断评价技术规范、IEC62446-1 2016并网光伏系统 第一部分系统文件、试运行测试和 检查要求,华为开发的智能 I-V 诊断技术,综合性能水平 达到“L4”,可以较好地满足应用需求。 为使业界全面了解I-V在线扫描和智能诊断技术,鉴衡和华 为联合发布“光伏组串I-V扫描与智能诊断技术白皮书”,较 为详尽地介绍了I-V扫描与智能诊断技术的开发背景、技术 特点及现有技术的性能水平,旨在 1 为电站开发企业及其他相关方准确地了解和使用智能I-V 诊断功能提供参考; 2 基于现状及不断变化的应用需求,为开发和应用企业的 技术提升提供依据。 前言 1 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 点多面广、复杂多样是光伏发电的故障特点,如何高效、 及时、精准地发现并处置电站运行中存在的故障,是电站 运维需要破解的难题之一。图1-2、图1-3为根据鉴衡对 150个样本电站的检测结果,给出的统计期内故障发电量 损失的估算结果。图中给出的数据虽不具广泛代表性,但 可以说明及时发现和处置电站运行中存在的各类故障是 电站运维的重中之重。 01 技术开发背景 单机容量小,占地广是光伏发电的典型特点。以装机容量 为50MW的电站为例,按目前的组件效率和系统安装形式, 占地面积大多在100公顷以上,安装组件数量在12万块 以上。 对光伏发电而言,一块组件即相当于一台小型发电设备,概 率上讲,每块组件、每处电气连接都可能发生故障。图1-1 以组串式逆变器为例,给出了光伏方阵典型电气结构及潜 在故障类型示例。 图1-1. 光伏发阵(组串式逆变器)典型电气结构及潜在故障图示 典型问题2 连接松动或 断开 典型问题3 电池/电池串 /组件失配 典型问题1 线缆选型或 敷设不合理 DC/AC 光伏逆变器 光 伏 组 串 直 流 线 缆 连 接 器 光 伏 组 件 光 伏 组 件 光 伏 组 件 光 伏 组 件 光 伏 组 件 光 伏 组 件 光 伏 组 件 光 伏 组 件 典型问题8 绝缘性能下 降/接地故障 典型 问题X 典型问题4 组件局部或 整体失效 典型问题5 组件过快老 化/衰减 典型问题6 周边遮挡/表面 积灰(杂物) 2 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 图1-2. 故障发电量损失图1-3. 隐性故障发电量损失分类 目前,光伏发电系统及其设备故障检测主要采用两种方式, 一是通过运行监控系统中的数据检查分析,即线上检查; 二是按一定线路进行人工检查,即线下巡检。现有监控系 统中,线上检查部分尚处初级阶段,能够提供的故障信息 有限;另外,光伏发电特点决定,对线下巡检,多数情况下, 只能走马观花。利用现代技术,特别是智能化手段,提高 光伏发电系统故障识别效率和准确度,以及故障修复的自 动化程度,已是不二选择。 对光伏发电而言,组件、组串、方阵理想的IV输出等同于 理想的发电状态。各种异常运行环境和电气设备(含连接) 问题都会导致IV输出变化。图1-4为典型故障与组件IV 异常表象对应关系图例。各类异常运行条件、系统(含设备) 故障与组串IV输出变化有较强的对应关系,意味着,理论 上可以通过组串IV监测结果,分析判断系统运行中存在的 问题。 图1-4. 典型组串IV异常表象与致因对应关系图例 逆变器最大功率跟踪实现方式是在其设定电压范围内连续 测量方阵输出电流、电压,通过计算比较来确定最大功率 点。只要扩大扫描范围,即可实现接近全范围的IV扫描(方 阵或组串级)。基于上述分析以现有逆变器 MPP 跟踪 为基础,通过技术升级和功能扩展,实现光伏组串 IV 在线 测量和故障诊断,有较强的现实需要,技术上可行,经济 上合理。 3 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 2.1 华为智能 IV 诊断技术功能和原理介绍 华为智能IV诊断特性是充分利用组串式逆变器采集的组串 电流及电压数据,结合大数据挖掘及AI识别算法,来确认 光伏组串的故障类型。智能IV诊断特性可实现一键式启动, 通过数据采集器将IV扫描指令下发给逆变器,逆变器完成 组串完整的IV曲线数据采集后,将IV曲线数据通过数采 上传到管理系统,管理系统内置故障诊断及识别算法,自 动生成故障诊断报告。 电站应用场景,光伏组串的伏安特性与经典单二极管模型 类似,电流/电压之间关系,可采用如下经典公式表示 上述公式中,各关键电性能参数解释如下 null I光伏组串工作电流; null I L 光伏组串光生电流; null I 0 二极管反向饱和电流; null n二极管理想因子; null V光伏组串工作电压; null R s 光伏组串串联电阻; null R sh 光伏组串并联电阻; null q单电子电量; null k玻尔兹曼常数; null T热力学温度。 华为智能IV诊断功能特性的迭代及演进,以光伏电站中海 量光伏组串数据为基础,结合经典二极管模型,深入学习光 伏组串在电站应用场景中可能的故障失效模式,针对光伏 组串不同的失效模式,建立对应的故障识别及诊断模型,并 实现故障识别模型的迭代升级;逆变器将采集的IV曲线上 报给管理系统的IV故障识别算法模块,IV算法模块以当前 故障识别模型,判定组串是否存在故障。 另外,为了确保IV扫描曲线数据的准确性,降低扫描过程 中,环境因素的影响,华为智能IV诊断特性,从逆变器IV 曲线采集,到故障算法识别及判定均植入了稳定算法,以 提升智能IV算法故障判定的鲁棒性。 基于对光伏组串典型IV特性参数的分析,能够识别组串的 不同缺陷信息,并用于判断组串是否存在异常。例如,组 串内存在电流失配时,组串IV曲线就会发生图2-1所示的 变形。 02 技术说明 4 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 因此,组串中组件存在的某类故障,都会在组串IV曲线上 留下特征信号,且不同类型的组件故障在IV曲线上留下的 信号不同。通过采用大数据挖掘IV曲线上的特征信号,就 能够实现组串故障的精准判断。 华为智能IV诊断,在上述理论支撑的基础上,采用大数据 挖掘、及AI识别算法,可实现光伏电站应用场景,组件 典型故障及失效模式的识别及告警如①组串内电流失配 遮挡、灰尘、组件电流不一致;②组件电流输出异常遮 挡、玻璃碎裂、热斑;③组串电压异常二极管短路、 组件失效;④组串并联电阻过低PID衰减、灰尘;⑤ 组串开路;⑥组串串联电阻过高线缆阻抗偏高、组件内 阻异常;⑦组串短路电流偏低朝向异常、灰尘、组件 衰减。华为智能IV诊断功能,完成电站扫描任务后,自 动生成IV诊断运维报告,针对不同的故障类型给出不同 的运维建议。 (a)一个发电单元遮挡(b)两个发电单元遮挡 图2-1. 组串中组件存在电流失配 8000 7500 7000 6500 6000 5500 5000 4500 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 P ower [W] Voltage [V] 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 Curr ent [A] 105PwrOPC105I-VOPC 5 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 2.3 华为解决方案及技术特点 华为智能IV诊断特性,由逆变器-数据采集器-智能光伏 管理系统等关键网元构成。逆变器采集所有组串的完整IV 数据,数据采集器上传IV数据到智能光伏管理系统,管理 系统内置光伏组串诊断及故障识别算法,可实现光伏电站 组串的全量检测及故障识别,最终指导客户运维。整体方 案如下 图2-2. 华为智能IV诊断特性组网 智能光伏管理系统 数据采集器 . . . . . . 逆变器 组件 1、用户操作界面; 2、启动智能IV诊断、并输出报表。 1、接收指令,执行组串IV曲线扫描; 2、上报采集的IV数据到数据采集器。 1、接收并下发管理系统指令给逆变器; 2、上传IV曲线数据给管理系统。 1 逆变器接受管理系统下发的接收扫描指令,执行组串 IV扫描,并将IV曲线数据通过数据采集器上传到管理 系统; 2 数据采集器透传管理系统的指令,转发给逆变器,并 将逆变器扫描的组串IV曲线数据上传到管理系统; 3 智能光伏管理系统支持电站级参数配置,可实现电站 /子阵/逆变器级启动IV诊断,支持输出诊断结果、故 障类型分类统计,及运维报告导出,指导客户运维。 2.2 技术难点 对大型电站,组串分布广,电性能数据容易受到光照、温 度、湿度等环境条件及设备和系统形式的影响。如何快速、 准确地获取组串电性能数据,并准确地识别组串故障,是 IV诊断的难点。 在组串IV数据获取方面,为降低环境因素对组串数据采集 的影响,保证采集数据的可比性,逆变器间可实现同步扫 描,且逆变器电流及电压检测精度达到0.5,且逆变器内 置曲线采集算法,降低扫描过程中环境因素的影响。 在故障识别算法方面,华为采用智能IV诊断算法,在深入理 解组件故障及失效机理的基础上,基于当前5GW的规模应 用数据,集成大数据挖掘、AI识别算法、自学习等技术,提 高故障检测的准确性及重现性。 6 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 03 技术验证和评价 为全面验证华为智能IV诊断的性能水平,2020年2月7 月,受华为委托,鉴衡组成验证小组,对该项技术进行了 全面验证和评估。图3-1为验证评估过程和内容框图,图 3-2为评价指标框图和验证方法示例。 图3-1. 技术验证和评估过程和基本内容 评审内容 技术应用预期目标是否明确适用 时,包括IV扫描、异常识别、故 障诊断 适用范围是否明确包括适用的 设备类型(如单面发电组件、双 面发电组件;整片。半片、切片电 池组件),站场条件和系统形式(如 山地条件、平缓地势;固定支架、 跟踪支架)。 技术方案及软件和硬件设计能否实 现预期目标 评价方式文件评审现场验证。 技术评价 验证内容 见图3-2 验证方式实验室测试现场验证(实 际运行条件,模拟运行环境) 性能验证 评定内容 技术及其性能与现有标准及其他规 范性文件的符合程度及性能等级; 技术先进性及应用前景; 技术提升潜力和改进方向。 综合评定 7 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 图3-2. 评价指标框图和验证方法图示 3.1 技术评审结果 华为采用智能IV诊断技术为企业自主开发,并率先在行业 上推广应用。通过评审,验证组认为该技术对接应用需求, 可适用于所有系统形式和应用场景。技术方案科学、合理, 可以实现预期目标。该技术的成功应用,有望解决电站运 维中的难点问题。 3.2 性能验证 基于IEC62446-12016并网光伏系统第一部分系统文 件、试运行测试和检查要求中对组串IV曲线的解释,鉴 衡组织制定了CGC/GF 1802020光伏组串I-V扫描与智 能诊断评价技术规范文件。表3-1为规范中规定的验证 指标及指标解释,表3-2为IV扫描和智能诊断性能等级评 定标准。 类别 验证指标 指标解释 I-V 扫描 测量仪表精度指逆变器组串或方阵电流、电压测量仪表的精度。 扫描精度达标率 指抽样验证样本组串中,在线扫描拟合IV曲线与按标准测量方法测试结果比较,关 键或选定点位、区段差异程度满足要求的组串数量与样本组串数量的比率。 表 3-1. 评价指标及指标解释 8 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 3.3 综合评定 华为智能IV诊断技术已进入规模应用阶段,基于技术评审 和性能验证结果,该项技术 1 综合性能等级达到CGC/GF 1802020光伏组串I-V扫 描与智能诊断评价技术规范中的“L4”; 2 对接应用需求,可适用于所有系统形式和应用场景。技 术方案科学、合理,可以实现预期目标。该技术的成功 应用,有望解决电站运维过程的难点问题。 根据样本电站测试结果,测试机型IV诊断扫描精度达标率、识全率、重现率、致因判断准确率均超过95,综合性能等级 达到“L4”。 性能 等级 I-V 扫描 异常识别 故障诊断 测量精度 扫描精度 达标率 识全率 重现率 致因判断 准确率 Ⅰ类缺陷 Ⅱ类缺陷 L1电压、电流≤1.0 ≥70 ≥75 ≥70 ≥70 ≥70 L2电压、电流≤1.0 ≥80 ≥85 ≥80 ≥80 ≥80 L3电压、电流≤0.5 ≥85 ≥90 ≥85 ≥85 ≥85 L4电压、电流≤0.5 ≥95 ≥95 ≥90 ≥90 ≥90 L5组件类型、系统形式扩展预留 综合等级所有指标全部达到的性能等级。 表 3-2. 性能等级划分标准 类别 验证指标 指标解释 异常识别 识全率 指选定区域,扫描识出有因IV异常组串数与识出组串数和未识出但客观存在有因IV 异常组串数之和的比率。 重现率 指针对有因IV异常组串,致因未消除以前,相似运行条件下,不同时间点重复扫描, 样本组中,重复识出的比率。 故障诊断致因判断准确率 指抽样验证样本组串中,对IV异常(故障)组串,扫描判定结果与采用标准方法测 试的判定结果比较,满足要求的组串数量与样本组串数量的比值。 9 光伏组串I-V 扫描与智能诊断技术白皮书 商标声明 , , 是华为技术有限公司商标或者注册 商标,在本手册中以及本手册描述的产品中,出现的其它商标,产品 名称,服务名称以及公司名称,由其各自的所有人拥有。 免责声明 本文档可能含有预测信息,包括但不限于有关未来的财务、运营、产 品系列、新技术等信息。由于实践中存在很多不确定因素,可能导致 实际结果与预测信息有很大的差别。因此,本文档信息仅供参考,不 构成任何要约或承诺,华为不对您在本文档基础上做出的任何行为承 担责任。华为可能不经通知修改上述信息,恕不另行通知。 版权所有 © 华为技术有限公司 2020。保留一切权利。 非经华为技术有限公司书面同意,任何单位和个人不得擅自摘抄、复 制本手册内容的部分或全部,并不得以任何形式传播。 华为技术有限公司 深圳龙岗区坂田华为基地 电话86 755 28780808 邮编518129 www.huawei.com
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