分布式光伏智能化状态评估及运维策略研究

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随着全球能源危机和环境污染问题的不断恶化,可再生能源在能源利用中所占的比例逐渐升高。而分布式光伏以其低碳环保、资源丰富、因地制宜等优势成为世界各国能源发展战略的重要手段。光伏系统一般可服役25年之久,如何在建设完成后保障其高效经济运行是目前研究的新热点。然而实际运行中,由于分布式光伏规模大、分布广泛、智能化程度低,给传统状态评估及运行维护造成了极大的困难,严重降低分布式光伏发电效率,影响其经济效益。为此,本文立足于分布式光伏智能化状态评估及运维需求,从阵列故障诊断、积灰状态评估、最优运维周期确定、大规模运维资源调度这四个关键技术层面展开研究,为未来分布式光伏状态评估及运维体系的构建提供理论与技术支撑,主要创新点和研究工作体现在:(1)阵列是分布式光伏系统最重要的组成部分,光伏系统的大部分故障归因于光伏阵列及组件,因此,有必要研究光伏阵列在线故障诊断技术。首先,分析了光伏阵列输出特性及开路、短路、遮挡、老化故障特性。针对实际情况中故障样本数量稀少、与正常样本不平衡的问题,引入生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)增强故障样本。其次,在此基础上,对传统朴素贝叶斯模型进行改进,提出一种基于微调朴素贝叶斯模型(Fine-Tuning Na?ve Bayesian Model,FTNB)的分布式光伏故障诊断方法,该方法采集逆变器最大功率点数据及环境数据作为输入,无需加装额外测量设备,适用于分布式光伏场景。最后,通过仿真验证了该方法分别在理想数据和噪声数据下,诊断四种单独及两种混合故障的有效性。(2)空气中的微小颗粒易聚积在光伏组件表面形成积灰,积灰是降低光伏发电量的重要因素,因此,有必要对分布式光伏积灰状态进行在线评估以指导运维清洗工作。光伏系统处于室外暴露环境,长期运行后其输出功率势必会下降。为提高积灰状态评估的精确性,首先采集了光伏系统长期历史运行数据,提出一种基于实地测试数据的光伏系统年退化率计算方法。其次,利用模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)将光伏数据按8个指标聚类为晴天、多云、阴天、雨天四种类型。提出采用基于LMBP(Levenberg-Marquard Back Propagation)算法的深度神经网络(Deep Neural Network,DNN)模型拟合阴天光伏出力,采用light GBM(LGB)模型拟合其余三种类型天气的光伏出力,并根据光伏投运年数修正拟合模型拟合值,得到分布式光伏输出功率修正值。接着,通过分析输出功率修正值与实际值间的差异评估系统积灰状态,并建立状态报警机制。最后,通过实验验证了本方法的有效性。(3)目前分布式光伏运维周期仍主要由人工经验确定,成本过高,不利于光伏产业的发展。为此,本文提出一种考虑分布式光伏系统典型场景的最优运维周期确定方法。首先,建立了三种典型分布式光伏运用场景数学模型,并建立了光伏组成部件可靠性模型及积灰时变模型。在此基础上,以运维周期作为候选解集,以发电损失成本和运维成本综合最优作为目标函数,建立了最优运维周期模型。接着,利用蒙特卡洛法,计算不同运维周期下的运维总成本的概率分布,并通过计算模拟结果平均值求得最优运维周期。最后,通过算例分析,验证了该方法在不同季节、并网电价、清洗参数、服役时长下的有效性。(4)分布式光伏分布广泛、所处地形复杂,运维资源有限,严重增加了运维压力,而目前仍缺乏有效的大规模运维调度方法,导致运维不及时、成本过高。为此,首先分析了运维任务、人员、设备类型,综合考虑计划型任务及随机型任务,以人工成本、设备折旧成本、发电量损失成本、维修停机损失成本、运输成本综合最优作为目标,以人员技能、设备效用、时间窗口等作为约束条件,提出一种大规模分布式光伏运维动态调度模型。其次,针对传统优化算法求解大规模优化时易陷入局部最优的问题,结合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)的优势,提出一种遗传-二进制粒子群分层混合算法(hierarchical hybrid of Genetic Algorithm and Discrete Binary Particle Swarm Optimization,HGA-BPSO)以求解大规模运维调度模型。最后,结合算例验证了所提模型的有效性。
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