针对光伏阵列出现的组件阴影遮挡、短路与断路等故障,提出一种基于快速过采样主成分分析(over-sampling principal component analysis,OS-PCA)算法的光伏阵列故障诊断方法,实现故障检测与故障识别。通过检测各组串电流信号,利用快速OS-PCA算法计算各组串异常度,从而检测出故障串;通过误差补偿对光伏阵列工程模型进行优化,并通过分析故障时阵列工作点状态来识别故障类型。实验表明,该故障诊断方法可有效诊断出多变环境下组件阴影遮挡、短路、断路等故障,此外该方法在计算量以及内存占用上具有较强优势,适用于大型光伏电站的实时监控。
结合信阳地区10 k W光伏试验电站,对监控系统采集的历史数据进行整理,分析四种天气类型下辐照度对逆变器日发电量的影响和晴天情况下环境温度对逆变器日发电量的影响.针对信阳地区的光照资源分布情况,对逆变器的全年运行数据进行分析统计,按照7个功率点分析出对应的权重系数及逆变器效率,根据效率加权公式,计算逆变器的"信阳效率",并提出一种提高信阳地区逆变器发电量的方法.最后使用Fluke435-II电能质量分析仪对两台逆变器交流并网侧进行监测,对检测结果进行详细的对比分析.
