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公开(公告)号：CN113722970A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111021359.3
申请日：2021-09-01
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F30/25 , G06F17/16 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于光伏发电技术领域，公开了一种光伏功率超短期在线预测方法，首先，将采集到的光伏功率历史数据进行预处理，预处理过程包括对历史数据的分类以及滤波，目的在于提高训练数据的可信度；然后，采用中心频率观察法和改进的粒子群优化算法优化在线预测过程中各模型的参数；最后，将核函数极限学习机作为基础预测器，结合变分模态分解和相空间重构算法，完成超短期光伏功率预测。本发明的有益效果为通过对光伏功率数据本身存在的混沌特性进行分析，采用奇异谱分析、变分模态分解以及相空间重构方法消除了光伏功率数据的随机性与不确定性；以核函数极限学习机为基础预测器而建立一种在线预测方法，实现对光伏功率的超短期预测。
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公开(公告)号：CN110955262A
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201911259781.5
申请日：2019-12-10
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05D1/12
Abstract: 本发明公开了一种光伏组件清洁机器人的路径规划与跟踪的控制方法及系统，基于栅格法搭建环境地图；弓字形往复算法，遍历栅格，确定一条行驶路径；基于超宽带定位系统和姿态信号采集模块的周期性信息获取；基于反正切函数的路径跟踪算法，跟踪目标路径。优点：本发明通过栅格法建立环境地图降低了寻路计算复杂度，并且反正切函数的跟踪算法是对导航圆跟踪算法的改进，满足跟踪目标路径的基础上，缩短了机器人达到稳态的调节距离。
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公开(公告)号：CN111444615B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010228062.3
申请日：2020-03-27
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F30/27 , G06F17/18 , G06K9/62 , G06Q50/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻和IV曲线的光伏阵列故障诊断方法，包括提取不同故障类型及不同辐照度、温度下的仿真IV特性曲线中的特征参数并进行标准化处理，得到不同故障类型及不同辐照度、温度下的仿真IV特性曲线特征向量；对仿真IV特性曲线特征向量进行降维处理；将所有故障类型下的仿真IV特性曲线降维处理后的特征向量作为训练数据集，将当前光伏阵列实测IV特性曲线降维处理后的特征向量作为实测数据集，采用K近邻分类算法对当前光伏阵列进行故障诊断。本发明可以较为准确的判断出光伏阵列故障可实现故障状态检测并及时维修，降低故障风险，保证光伏电站稳定运行。
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公开(公告)号：CN110008628B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910308681.0
申请日：2019-04-17
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列故障参数辨识方法，能够实现光伏阵列的阴影遮挡、旁路二极管短路以及等效串联电阻异常增大等故障的参数辨识，具体是通过扫描阵列I‑V特性曲线，利用差分进化算法不断调整阵列仿真模型的待辨识参数，让仿真模型输出的I‑V曲线不断地逼近实测I‑V曲线，最终使得两者误差达到最小，从而辨识出故障参数。本发明的辨识方法的前提条件是已搭建好能够同时仿真出上述三类故障的阵列模型。本发明的有益效果是：本发明的辨识方法能够辨识出多种故障同时发生时的故障参数，且能通过辨识出的故障参数获知故障程度等相关信息，因此本发明适用于光伏阵列的故障诊断以及性能评估等领域。
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公开(公告)号：CN111460644A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010228041.1
申请日：2020-03-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种具有故障诊断和功率预测功能的光伏阵列监测系统，光伏组件IV曲线测试模块、光伏组件电子负载、高精度辐照计以及上位机数据处理模块；所述上位机数据处理模块包括光伏组件故障诊断模块和功率预测模块；光伏组件故障诊断模型用于判断光伏组件故障类型，功率预测模型用于对光伏组件出力进行短期预测，上位机数据处理模块将故障诊断模型的输出和功率预测模型的输出写入函数库，通过界面进行显示，以及对IV曲线测试模块，电子负载和辐照计测得的数据进行处理并在界面绘制IV曲线。本发明能够在线实时获取光伏阵列的环境参数及电气参数，实时显示光伏组件的IV曲线以及进行故障诊断和功率预测，便于对光伏电站进行检测和运维。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111444615A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010228062.3
申请日：2020-03-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于K近邻和IV曲线的光伏阵列故障诊断方法，包括提取不同故障类型及不同辐照度、温度下的仿真IV特性曲线中的特征参数并进行标准化处理，得到不同故障类型及不同辐照度、温度下的仿真IV特性曲线特征向量；对仿真IV特性曲线特征向量进行降维处理；将所有故障类型下的仿真IV特性曲线降维处理后的特征向量作为训练数据集，将当前光伏阵列实测IV特性曲线降维处理后的特征向量作为实测数据集，采用K近邻分类算法对当前光伏阵列进行故障诊断。本发明可以较为准确的判断出光伏阵列故障可实现故障状态检测并及时维修，降低故障风险，保证光伏电站稳定运行。
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公开(公告)号：CN109976356A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910348093.X
申请日：2019-04-28
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏组件清洁机器人自动运维控制方法，所述自动运维控制方法依次包括5个环节：信息获取环节、运动方式集合获取环节、动作切换控制与轨迹调整环节、边界检测与缝隙过滤环节以及电机控制环节，能够实现对屋顶分布式光伏电站的自动灰尘清洁；机器人为履带式移动机器人，车身前侧配备了滚刷清洗装置；针对屋顶分布式电站，即矩形阵列、组件间缝隙为2到3cm，提出了一种折返式机器人自动控制策略，其中包括动作的切换控制；对阵列边界的检测，从而防止机器人跌落；同时也可对组件间缝隙的进行判断与过滤，从而减少机器人对阵列边界的误判断。本发明的有益效果是：能够实现对屋顶分布式光伏电站的自动灰尘清洁，提高运维效率。
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公开(公告)号：CN112016260B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010882395.8
申请日：2020-08-28
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F30/36 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于光伏组件I‑V曲线的热斑电池片温度估算方法、装置及存储介质，旨在解决现有技术中热斑温度检测方法成本高、耗时耗力的技术问题。其包括：通过实测I‑V曲线的二阶导数获得待辨识的故障参数；获得光伏组件I‑V曲线仿真模型的优化目标函数；利用粒子群优化算法对优化目标函数进行寻优，获得最优故障参数并优化光伏组件I‑V曲线仿真模型；保留寻优过程中出现的反偏电流、电压的单块电池片I‑V曲线；根据优化后的光伏组件I‑V曲线仿真模型和电池片I‑V曲线进行温度迭代计算，获得热斑电池片温度。本发明能够准确估算热斑电池片的温度，成本低、效率高，为热斑故障分险评估提供了重要依据。
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公开(公告)号：CN110008628A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910308681.0
申请日：2019-04-17
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列故障参数辨识方法，能够实现光伏阵列的阴影遮挡、旁路二极管短路以及等效串联电阻异常增大等故障的参数辨识，具体是通过扫描阵列I-V特性曲线，利用差分进化算法不断调整阵列仿真模型的待辨识参数，让仿真模型输出的I-V曲线不断地逼近实测I-V曲线，最终使得两者误差达到最小，从而辨识出故障参数。本发明的辨识方法的前提条件是已搭建好能够同时仿真出上述三类故障的阵列模型。本发明的有益效果是：本发明的辨识方法能够辨识出多种故障同时发生时的故障参数，且能通过辨识出的故障参数获知故障程度等相关信息，因此本发明适用于光伏阵列的故障诊断以及性能评估等领域。
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公开(公告)号：CN108923748A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810775440.2
申请日：2018-07-16
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/10
CPC classification number: H02S50/10
Abstract: 本发明公开了一种基于IV曲线扫描的光伏阵列故障诊断方法，基于具有IV特性曲线扫描功能的光伏逆变器，其光伏阵列故障诊断方法，包含四大步骤：步骤A：阵列数学模型的参数整定与建立；步骤B：在线故障预判断；步骤C：基于IV曲线扫描的故障类型识别；步骤D：故障评估。在执行故障诊断前，首先需对阵列数学模型参数进行整定，从而建立一个准确并且可自适应的阵列数学模型。本发明的有益效果为：本发明的光伏阵列故障诊断方法，能够较为准确的判断出阵列阴影遮挡、旁路二极管短路、阵列开路、老化、逆变器MPPT跟踪异常等故障，并能够对故障做出较为准确的评估，从而给电站的运维提供了较为重要的信息。
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