基于電流時間序列的光伏故障在線監測系統

陳國燈 林培杰 賴云鋒 程樹英 陳志聰

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基于電流時間序列的光伏故障在線監測系統

陳國燈 林培杰 賴云鋒 程樹英 陳志聰

（福州大學物理與信息工程學院微納器件與太陽能電池研究所，福州 350116）

光伏陣列由于長期工作在惡劣的自然環境中，難免會發生各種故障，有必要對光伏陣列進行故障在線監測。因此本文基于DSP設計了一種在線監測系統，并采用一種基于電流時間序列的光伏陣列故障檢測方法。該方法首先定義了一個時間序列滑動窗口（time series sliding window, TSSW），然后計算滑動窗口內每一個點相對應的局部離群因子（local outlier factor, LOF）。一旦出現的連續離群點數超過設定的閾值，就可判斷該組串出現故障。實驗結果表明，提出的故障檢測方法能夠對光伏陣列短路、局部陰影和開路故障組串進行檢測，同時系統也能夠對光伏電站直流側的電流、電壓以及溫度和輻照度進行實時監測。

光伏陣列；故障檢測；時間序列；局部離群因子

開發新型的可再生能源已經成為了全世界關注的焦點，太陽能作為一種清潔的、永不枯竭的新型綠色能源正得到迅速的推廣應用[1]。但是光伏組件在長期工作中，難免會發生各種故障，這些故障的產生會降低電站的發電效率，嚴重時甚至發生火災，危害社會財產安全[2]。因此，如果對光伏發電陣列在運行狀態中出現的故障能夠及時地檢測、定位并進一步告警，就能減少光伏系統因不正常運行而導致的能量損失，降低故障擴散的可能，避免安全事故的發生，從而提高光伏系統生命周期內的安全性及投入產出[3]。

部分學者提出了一些光伏陣列故障檢測與定位的方法[4-5]。文獻[6-7]提出了紅外圖像檢測方法，該方法能夠對光伏陣列的老化、短路和開路進行檢測和準確定位，但是需要高精度的紅外攝像頭，同時紅外圖像易受外界干擾，影響檢測精度。文獻[8]提出了一種CTCT型光伏陣列連接方式，并以檢測電流為手段實現故障電池板定位，但需要的傳感器較多且CTCT型連接方式的光伏陣列在實際中難以應用。文獻[9]提出了基于異常值統計的故障檢測和定位方法，包括3-Sigma Rule、Hampel Identifier和Boxplot Outlier。文獻[10]則提出了采用局部離群因子（local outlier factor, LOF）算法進行檢測和定位，然而這些方法不適用于小型光伏陣列和組串式光伏電站。

一般情況下，光照度在短期內的變化趨于線性，因此每個組串的電流在短期內也將趨于線性。然而，當出現故障時，組串電流在時間序列上將會發生明顯變化。由于光照度、溫度等外界環境變換范圍廣泛等因素，難以采用簡單的閾值判斷方法對電流變化進行檢測。基于此，本文結合LOF算法和滑動窗口提出一種基于電流時間序列的故障檢測和定位方法，進而設計出一套光伏故障在線監測系統。該系統可適用于組串式和串并聯式光伏發電系統。

1 系統整體設計方案

1.1 監測系統的構成

本文設計的光伏故障在線監測系統主要由光伏陣列、匯流箱、并網逆變器、公用電網和光伏電站監測中心組成。本系統使用Matlab設計了一個上位機，并通過ZigBee通信方式進行系統調試，如圖1所示。

圖1 系統框架

1.2 監測系統工作原理

光伏陣列在光照下會產生電流和電壓，然后通過一個匯流箱連接至逆變器，最后通過逆變器并入到公用電網中。本系統匯流箱里集成了一個光伏數據采集系統，對光伏電站的陣列電壓、各組串電流、光照度以及溫度進行采集，通過DSP處理器進行AD轉換采集光伏電站的各項信息，在DSP中對各組串電流分別進行電流時間序列LOF的計算，實現對光伏電站常見的短路、局部陰影和開路三種故障對應的組串進行檢測和定位。最后，將光伏電站的各項實時數據和各組串的檢測結果通過ZigBee傳送到上位機。

2 硬件電路設計

在本系統中，硬件電路主要實現各組串電流、光伏陣列電壓、溫度以及光照度的采集。串并聯結構的光伏陣列是由個組件串聯成組件串，然后由個組件串并聯形成。由于市電的地不能與光伏陣列的地相接，否則將會損壞逆變器、DSP控制器等設備，因此本系統選用隔離型的霍爾電壓傳感器LV25-P對其電壓進行采集，具體的采樣電路如圖2所示。

圖2 電壓采樣電路

LV25-P型電壓傳感器主要是根據原副線圈電流比來實現的，該傳感器原邊與副邊的電流比為 1∶2.5。傳感器在輸入電流為10mA左右時，測量的精度最高，而光伏陣列的開路電壓為129V，故在傳感器的原邊接上一個13kW的精密電阻。因為傳感器原邊內部帶有一個250W的電阻，所以光伏陣列電壓PV與電路輸出電壓out的關系為

光伏陣列的各組串電流則是通過厚施公司生產的型號為HBC-06LSP電流傳感器進行采集的，該傳感器是一種穿孔式的電流傳感器，具體的電流采樣電路如圖3所示。該傳感器的輸出電壓與電流的關系為

式中，p為測量的電流，pn為電流傳感器的量程。

圖3 電流采樣電路

由于DSP的最大采集電壓為3V，所以在電流傳感器的輸出端加上一個50kW和100kW的精密電阻進行分壓，采樣的電壓和實際電流關系為

溫度測量是通過將PT100溫度傳感器緊貼在光伏陣列中心光伏組件背面，然后通過一個溫度變送器將溫度信息轉換成電壓進行采集的。輻照度通過將一個照度傳感器安置在與光伏陣列相同的傾斜面，將照度信息轉換成電壓進行采集。

3 DSP程序設計

3.1 程序總體設計

由于運行LOF算法需要使用到大量的四則運算和浮點運算，DSP處理器則剛好具備強大的運算功能，因此選用TI公司生產的TMS320F28335處理器作為主控制器。本系統中DSP主要實現對光伏電站各項數據的采集、進行電流時間序列LOF檢測方法運算對故障檢測和定位以及將組串狀態、檢測結果和數據發送給PC端。

DSP程序的具體執行步驟為：啟動定時器，周期設置為1s，使用處理器的ADC模塊采集各個傳感器的輸出電壓值，然后得出光伏組串電流、電壓以及溫照度。AD采集中每秒轉換100個數據，通過每10個取平均值的方法進行濾波處理。然后系統調用時間序列LOF進行故障檢測以及定位，因為系統要檢測的只是發生故障那一小段時間的突變，所以檢測方法中只要出現連續5個離群點就判斷為故障，此后組串的狀態將不再改變。最后系統將各組串電流、陣列電壓、溫度和輻照度以及各組串的工作狀態通過ZigBee發送的電腦上位機端。具體的DSP工作流程如圖4所示。

圖4 DSP程序流程

3.2 故障檢測方法

本文采用的是一種基于電流時間序列（current time series, CTS）的故障檢測方法[11]。首先，定義了一個包含個組串電流點的時間序列滑動窗口（time series sliding window, TSSW）。然后，采用LOF離群點檢測算法計算窗口內每個點的LOF，再取以10為底的對數，通過設置一個閾值來判斷，如果高于，就判斷為離群點，然后窗口沿著時間軸向前滑動。如果在窗口內出現連續個離群點，就可以判斷為故障。本文提出的故障檢測流程如圖5所示。其中滑動窗口大小=20，連續離群點閾值=5，離群點判斷閾值=1.3，LOF檢測算法中的=10，這些參數應根據實際情況作出改變。

圖5 故障檢測流程圖

4 上位機設計

本系統還利用Matlab的GUIDE設計了一個上位機，以便對光伏發電系統的各個參數和狀態進行顯示。該上位機主要包括了串口通信、實時數據以及故障檢測方法運行結果。實時數據主要包括各組串電流、光伏陣列的總電流、陣列電壓、陣列功率以及溫照度信息，故障檢測結果則包括當前窗口的運行結果圖和組串的當前狀態設計的主界面，如圖6所示。

5 實驗結果

5.1 實驗平臺

在一個大小為1.8kW的光伏發電系統上對在線監測系統以及故障檢測方法進行驗證，如圖7所示。

圖6 上位機界面

整個系統包括光伏發電陣列、匯流箱、光伏并網逆變器、硬件電路、DSP28335控制器以及一臺個人PC。光伏發電陣列由3個組串并聯構成，其中每個組串由6個光伏組件串聯而成。組件采用漳州國綠太陽能有限公司生產的GL-M100型號太陽能電池，在標準測試情況下，開路電壓為21.5V，短路電流為6A，輸出功率為100W。逆變器為江蘇固德威電源科技有限公司生產GW2500-NS光伏并網逆變器，直流電壓和MPPT電壓范圍均為80～450V，最大直流輸入電流為18A。

圖7 實驗平臺

5.2 系統驗證

本系統將針對光伏陣列常見的短路、局部陰影和開路3種常見的故障進行驗證。首先是短路故障，短路故障是指組串內一個或多個組件的意外短路[12]。本文是將組串內的一個組件短路，因為這種情況故障最不明顯，最不容易被檢測。短路情況下的實驗結果如圖8所示。從圖8可以看出，系統可以對光伏電站的各項數據進行監測顯示，組串1的電流也明顯小于其他組串。圖8中還包括了3個組串當前窗口的故障檢測結果圖，其中直線代表判斷離群點的閾值，點線的點則代表窗口內每個點的log10()值。圖8中組串1檢測窗口的電流值和log10()見表1。從表1和圖8都可以看出，組串1出現連續5個離群點被判斷為故障，其余組串則是正常。由此可見，本系統能夠實現對短路故障的在線檢測。

圖8 短路故障下的系統驗證

表1 短路故障下的實驗數據

局部陰影故障指的是光伏陣列受到建筑物、樹木、灰塵等污染物造成光照不均勻[13]的情況。本文采用亞克力板將光伏組串的其中一個組件遮擋來模擬局部陰影故障，此時的局部陰影故障最不明顯，也最不容易被檢測，得到局部陰影情況下的實驗結果如圖9所示。圖9中組串1檢測窗口的電流值和log10()見表2。從圖9和表2均可以看出，組串1的時間序列LOF出現連續5個離群點，同時組串1被判斷為故障，因此本系統可以實現對局部陰影故障的檢測。

圖9 局部陰影故障下的系統驗證

表2 局部陰影故障下的log10(LOF)

開路故障指的是正常導通路線的意外斷開[14]。本文將光伏陣列一個組串的中間斷開，得到開路下的實驗結果如圖10所示。圖10中組串1檢測窗口的電流值和log10()見表3。從表3和圖10可以看出組串1的電流幾乎為0，同時組串1的時間序列LOF結果出現了連續5個離群點并被判定為故障。因此，本文的系統同樣適用于開路故障的檢測。

圖10 開路故障下的系統驗證

表3 開路故障下的log10(LOF)

6 結論

本文設計了一個光伏陣列在線監測系統，系統能夠對光伏陣列的工作狀態和各個工作參數進行實時監測；結合電流時間序列和LOF算法，系統能夠對故障組串進行檢測和定位?；谝惶?.8kW的實驗室發電系統進行實驗驗證。實驗結果證明，該系統能夠對光伏陣列短路、局部陰影和開路故障進行實時檢測和定位。

今后的工作展望：①DSP具有豐富的擴展接口，后續將使用2G/3G/4G網卡將光伏數據通過互聯網發送到云端服務平臺，如在阿里云或騰訊云上搭建光伏電站運維平臺，從而實現分布式光伏信息化管理；②針對大型光伏電站組串較多的情況下，可通過ZigBee或LoRa技術將每串的光伏數據匯總到采集終端。

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Fault online monitoring system of photovoltaic based on current time series

Chen Guodeng Lin Peijie Lai Yunfeng Cheng Shuying Chen Zhicong

(Institute of Micro-Nano Devices and Solar Cells, College of Physics and Information Engineering, Fuzhou University, Fuzhou 350116)

Various faults inevitably occur in photovoltaic (PV) array due to the harsh external working environment. Therefore, detecting the faults and theirs locations is essential for the PV array. Therefore, this paper designed a PV online monitoring system based on DSP and adopted a method for detecting the faults based on time series of PV string current. In the fault detection method, a time series sliding window (TSSW) is adopted. The local outlier factor (LOF) of each current point in the TSSW is calculated. Once a number of LOFs are continuously detected to exceed the threshold value, the PV string can be judged as fault. The experiment results show that the proposed method can detect short circuit fault, open circuit fault and partial shadow fault. And the system can also monitor the current, voltage, irradiance and temperature of PV generation in real time.

photovoltaic array; fault detection; current time series; local outlier factor

2017-12-27

陳國燈（1992-），男，福建省三明市人，碩士研究生，主要從事嵌入式系統和光伏發電故障工作。

國家自然科學基金（61574038、61601127、51508105）、福建省自然科學基金（2015J01249）

福建省科技廳項目（2015H0021、2015J05124、2016H6012、2016H0016）

福建省教育廳項目（JAT160073）、福建省經信委行業關鍵共性技術項目（83016006、830020）