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申请/专利权人：中国计量大学

摘要：本发明提供一种基于等效电路模型参数的光伏组串热斑故障诊断方法，包括：利用仪器设备采集光伏组串的I‑V曲线数据以及太阳辐照度G、环境温度T等数据，将特征参数进行预处理。根据热斑故障对光伏组串特征参数的影响，建立光伏组串输出特性模型，分离光伏组串多峰曲线并计算等效电路模型的参数。通过比较组串工作电流和光生电流的数值大小关系，实现热斑故障诊断，通过计算故障组件功率损耗实现热斑故障程度估算，建立以光生电流、串联电阻、并联电阻作为输入参数的CatBoost模型，实现高精度的热斑故障原因判定。所提出的基于等效电路模型参数的光伏组串热斑故障诊断方法可实现热斑故障的可靠诊断。

主权项：1.一种基于等效电路模型参数的光伏组串热斑故障诊断方法，其特征在于：步骤一：利用仪器设备采集光伏组串的I-V曲线数据以及太阳辐照度G、环境温度T等数据，采样周期为0.5秒每次，共采集100个数据点作为一组光伏组串诊断的原始数据；步骤二：取P-V曲线数据点Vi,Pi,i＝1,2,......,n,利用极值的原理求解多峰P-V曲线的波峰与波谷，计算曲线相邻两点数据的差值ΔPi与ΔPi+1。同时满足ΔPi＜0与ΔPi+1≥0时该点为波谷，同时满足ΔPi≥0与ΔPi+1＜0时该点为波峰,由于光伏逆变器的存在，光伏组串工作点即为最大功率的波峰Istring,Ustring；划分组串的正反向特性区间，并从首峰分离I-V曲线，将多峰值曲线拆分成多条单峰值曲线；步骤三：依次计算各峰参数，得到首峰正常组件的光生电流Iph、串联电阻Rs和并联电阻Rsh以及第i峰故障组件的和步骤四：将组串工作电流Istring和各个组件的进行对比,判断有无故障组件：当时，组串存在热斑故障，当时，无热斑故障；步骤五：结合上述步骤得到的组串工作电流Istring、工作电压Ustring、正常组件的Iph、Rs、Rsh以及第i个故障组件的和计算得到热斑故障组件故障的程度Ploss；步骤六：建立CatBoost模型以判断光伏组串中热斑故障组件的类型，包含定义热斑故障特征参数的变量集、统计数值特征、预测样本目标值、选择损失函数、调整模型迭代的次数、学习率和树的深度，具体操作如下：1从已识别出的热斑组串中筛选出热斑组件，以进行热斑类别分类，在每种类别的数据中，随机采样前50％为训练集，后50％为测试集；为避免偶然性，将训练过程重复十次。2设热斑故障特征参数变量集为Xi，X＝{X1,X2,X3}，Xi分别表示光生电流、串联电阻和并联电阻，每个特征参数Xi均有k个训练样本，即对于数值特征，先进行数值特征统计以减少特征数量；3选择MultiClass损失函数，调整模型迭代次数、学习率、树的深度等参数使模型性能最优，得到热斑故障识别模型从而实现不同类别热斑的判定。

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