光伏阵列效率分布特性建模及其在运行状态评价中的应用

doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.23067

发电技术 ›› 2025, Vol. 46 ›› Issue (1): 83-92.DOI: 10.12096/j.2096-4528.pgt.23067

光伏阵列效率分布特性建模及其在运行状态评价中的应用

李霄飞¹, 王朝¹, 刘银南¹, 吴安², 李光辉², 裴刘生², 王海峰², 李佳琦³, 朱红路³

^1.中国大唐集团技术经济研究院有限责任公司，北京市怀柔区 100040
^2.西安咸林能源;科技有限公司，陕西省西安市 710076
^3.华北电力大学新能源学院，北京市昌平区 102206

收稿日期:2023-12-03 修回日期:2024-02-27 出版日期:2025-02-28 发布日期:2025-02-27
作者简介:李霄飞(1976)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向为热工控制自动化、电力工程项目管理、电力工程政策等，lxf76@126.com；
王朝(1989)，男，工程师，主要研究方向为新能源项目资源评估、微观选址、设备选型、发电量计算等，wangzhao07041115@163.com；
刘银南(1979)，男，高级工程师，主要研究方向为新能源行业造价、信息化分析等，frankiejob@163.com；
吴安(1983)，男，工程师，主要研究方向为新能源项目电力二次系统、设备选型、网络安全等，Wuan@huntech.com.cn；
裴刘生(1977)，男，硕士，高级工程师，主要研究方向为大数据平台架构、深度学习算法、机组状态判别及基于状态的维修等，Peiliusheng@huntech.com.cn；
王海峰(1976)，男，博士，高级工程师，主要从事大数据、数字孪生技术研究及产品规划工作，Wanghaifeng@huntech.com.cn；
朱红路(1982)，男，博士，讲师，主要研究方向为光伏发电智能化运维、新能源功率预测，hongluzhu@ncepu.edu.cn。
基金资助:
国家重点研发计划项目(2022YFB2402900)

Modeling of Efficiency Distribution Characteristics of Photovoltaic Arrays and Its Application in Operating State Evaluation

Xiaofei LI¹, Zhao WANG¹, Yinnan LIU¹, An WU², Guanghui LI², Liusheng PEI², Haifeng WANG², Jiaqi LI³, Honglu ZHU³

^1.China Datang Technological and Economic Research Institute Co. , Ltd. , Huairou District, Beijing 100040, China
^2.Xi’an Xianlin Energy Technology Co. , Ltd. , Xi’an 710076, Shanxi Province, China
^3.School of New Energy, North China Electric Power University, Changping District, Beijing 102206, China

Received:2023-12-03 Revised:2024-02-27 Published:2025-02-28 Online:2025-02-27
Supported by:
National Key R&D Program of China(2022YFB2402900)

摘要/Abstract

摘要：

目的随着光伏发电装机规模不断扩大，精确评价光伏阵列运行状态在光伏电站智能化运营中的作用日益重要。由于受云层、天气和环境等多种不可控因素的影响，光伏阵列出力具有很大的不确定性，这给光伏阵列运行状态的分析带来了挑战。为了解决这个问题，提出了一种基于非参数估计的光伏阵列效率分布特征建模方法，并利用建模结果对光伏阵列运行状态进行评估。方法首先，研究分析了光伏阵列效率的分布特性和影响因素；其次，采用核密度估计法建立了光伏阵列效率的分布模型；最后，通过设置置信度，获得了光伏阵列不同运行状态的阈值区间，实现了光伏阵列运行状态的识别。结果利用实际运行数据从光伏阵列输出电流、电压和效率等多个维度验证了所提方法可以有效划分光伏阵列运行状态。结论利用光伏阵列效率出力分布特征可以有效表征光伏阵列运行状态，解决了光伏阵列出力随机波动性带来的状态划分不确定性问题，实现了光伏阵列运行状态精确判别。

关键词: 光伏阵列, 光伏电站, 状态评价, 发电效率, 非参数估计, 核密度估计, 智能化运行

Abstract:

Objectives As the installed capacity of photovoltaic (PV) power generation continues to expand, accurately evaluating the operating state of PV arrays has become increasingly important in the intelligent operation of PV power stations. Due to the influence of various uncontrollable factors such as clouds, weather, and environmental conditions, the output of PV arrays shows significant uncertainty, posing challenges to the analysis of their operating state. To address this issue, a modeling method for efficiency distribution characteristics of PV arrays based on nonparametric estimation is proposed, and the modeling results are used to evaluate the operating state of PV arrays. Methods First, the distribution characteristics and influencing factors of PV array efficiency are analyzed. Next, a distribution model of PV array efficiency is established using the kernel density estimation method. Finally, by setting the confidence levels, threshold intervals for different operating states of PV arrays are determined, enabling the identification of the operating state of PV arrays. Results Using actual operating data, the proposed method is validated across multiple dimensions, including output current, voltage, and efficiency of PV arrays, demonstrating its effectiveness in classifying the operating state of PV arrays. Conclusions The efficiency distribution characteristics of PV arrays can effectively represent the operating state, addressing the uncertainty in state classification caused by random fluctuations in PV output and enabling precise identification of PV array operating states.

Key words: photovoltaic arrays, photovoltaic power stations, state evaluation, power generation efficiency, nonparametric estimation, kernel density estimation, intelligent operation

中图分类号:

TK 01

李霄飞, 王朝, 刘银南, 吴安, 李光辉, 裴刘生, 王海峰, 李佳琦, 朱红路. 光伏阵列效率分布特性建模及其在运行状态评价中的应用[J]. 发电技术, 2025, 46(1): 83-92.

Xiaofei LI, Zhao WANG, Yinnan LIU, An WU, Guanghui LI, Liusheng PEI, Haifeng WANG, Jiaqi LI, Honglu ZHU. Modeling of Efficiency Distribution Characteristics of Photovoltaic Arrays and Its Application in Operating State Evaluation[J]. Power Generation Technology, 2025, 46(1): 83-92.

图/表 11

表1 效率和各个因素的相关性分布

Tab. 1 Distribution of efficiency and its correlation with various factors

参数	影响因素
参数	辐照度	风速	湿度	温度	电压	电流	功率
最大值	0.829	0.384	0.017	0.604	0.920	0.867	0.873
最小值	-0.031	-0.013	-0.458	-0.042	-0.027	-0.032	-0.032
平均值	0.547	0.322	-0.305	0.397	0.812	0.566	0.573

图1 阵列效率分布

Fig. 1 Efficiency distribution of photovoltaic arrays

图2 全站阵列日效率核密度分布曲线

Fig. 2 Kernel density distribution curve of daily efficiency for arrays in the entire station

图3 不同阵列的效率概率密度分布

Fig. 3 Probability density distribution of efficiency for different arrays

图4 运行状态划分算法流程

Fig. 4 Flowchart of operating state classification algorithm

图5 全站阵列运行状态评估

Fig. 5 Operating state evaluation of arrays in the entire station

图6 不同状态下的阵列效率对比

Fig. 6 Efficiency comparison of arrays in different states

图7 不同状态下的阵列功率对比

Fig. 7 Power comparison of arrays in different states

图8 不同状态下的阵列电压对比

Fig. 8 Voltage comparison of arrays in different states

图9 不同状态下的阵列电流对比

Fig. 9 Current comparison of arrays in different states

图10 不同状态下的阵列拟合效率分布曲线对比

Fig. 10 Comparison of fitted efficiency distribution curves of arrays in different states

参考文献 18

1	国家能源局．2022年光伏发电建设运行情况[EB/OL]．(2023-02-17)[2023-03-15]．．
	National Energy administration ．Photovoltaic power generation construction and operation in 2022[EB/OL]．(2023-02-17)[2023-03-15]．．
2	李翰章，冯江涛，王鹏程，等．基于TDE-SO-AWM-GRU的光伏发电功率预测模型[J]．中国电力，2024，57(12)：41-49．
	LI H Z， FENG J T， WANG P C，et al ．Photovoltaic power prediction model based on TDE-SO-AWM-GRU[J]．Electric Power，2024，57(12)：41-49．
3	罗耿．山地光伏阵列布置方法和排间距计算[J]．发电技术，2022，43(2)：320-327． doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.20005
	LUO G ．Layout method and row pitch calculation for mountain photovoltaic array[J]．Power Generation Technology，2022，43(2)：320-327． doi:10.12096/j.2096-4528.pgt.20005
4	韩晓，王涛，韦晓广，等．考虑阵列间时空相关性的超短期光伏出力预测[J]．电力系统保护与控制，2024，52(14)：82-94．
	HAN X， WANG T， WEI X G，et al ．Ultrashort-term photovoltaic output forecasting considering spatiotemporal correlation between arrays[J]．Power System Protection and Control，2024，52(14)：82-94．
5	李雪，刘全，余荣祖，等．并网光伏电站生产运行数据敏捷分析方法研究[J]．电网与清洁能源，2014，30(3)：104-109．
	LI X， LIU Q， YU R Z，et al ．Study on the agile analysis method for the production operation data of the grid-connected PV power station[J]．Power System and Clean Energy，2014，30(3)：104-109．
6	林成楷，程远达，杨晋明，等．应用灰色关联改进TOPSIS法的双层光伏外窗建筑采光与能耗性能评价[J]．华侨大学学报(自然科学版)，2021，42(6)：792-799．
	LIN C K， CHENG Y D， YANG J M，et al ．Daylighting and energy consumption performance evaluation of double-layer photovoltaic exterior window buildings using improved TOPSIS method of grey relational[J]．Journal of Huaqiao University (Natural Science)，2021，42(6)：792-799．
7	王志民，杨劲松，佟强，等．高寒地区独立光伏系统降额设计与性能评价[J]．太阳能学报，2018，39(12)：3384-3391．
	WANG Z M， YANG J S， TONG Q，et al ．Derating design and performance evaluation of stand alone pv system in paramos[J]．Acta Energiae Solaris Sinica，2018，39(12)：3384-3391．
8	白恺，崔正湃，李智，等．基于SCADA和分层递进的并网光伏电站状态评估技术研究[C]//中国电机工程学会电力系统自动化专业委员会三届五次会议暨学术交流会．北京，中国点击工程学会，2015：180-188．
	BAI K， CUI Z P， LI Z，et al ．Research on condition assessment technology of grid-connected photovoltaic power plants based on SCADA and layered and progressive[C]//The fifth meeting of the 3rd session of the Power System Automation Professional Committee of China Electrical Engineering Society and Academic Exchange Meeting．Beijing，CSEE，2015：180-188．
9	武文栋，施保华，郑传良，等．基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络的光伏阵列故障诊断[J]．智慧电力，2023，51(2)：77-83．
	WU W D， SHI B H， ZHENG C L，et al ．Fault diagnosis of photovoltaic array based on improved sparrow search algorithm optimized RBF neural network[J]．Smart Power，2023，51(2)：77-83．
10	杨帅，曾文伟，杨凌云，等．基于GOA-SVM的光伏阵列故障诊断方法研究[J]．电力科学与技术学报，2024，39(5)：172-180．
	YANG S， ZENG W W， YANG L Y，et al ．Research on fault diagnosis method for photovoltaic array based on GOA-SVM[J]．Journal of Electric Power Science and Technology，2024，39(5)：172-180．
11	王小宇，刘波，孙凯，等．光伏阵列故障诊断技术综述[J]．电工技术学报，2024，39(20)：6526-6543．
	WANG X Y， LIU B， SUN K，et al ．A review of photovoltaic array fault diagnosis technology[J]．Transactions of China Electrotechnical Society，2024，39(20)：6526-6543．
12	杨宏超．基于光伏组件内部参数辨识的故障诊断模型研究[D]．南昌：南昌航空大学，2018．
	YANG H C ．Research on fault diagnosis model based on identification of internal parameters of photovoltaic modules[D]．Nanchang：Nanchang Hangkong University，2018．
13	郑杰，陈思铭，钟柳，等．海南大型并网光伏电站性能质量评价与分析[J]．广东科技，2013，22(24)：149-150．
	ZHENG J， CHEN S M， ZHONG L，et al ．Guangdong Science & Technology，2013，22(24)：149-150．
14	刘家鼎．国内早期光伏电站的系统效率及系统效率损失分析[J]．太阳能，2021(4)：64-69．
	LIU J D ．Analysis of performance ratio and performance ratio loss of early PV power stations in China[J]．Solar Energy，2021(4)：64-69．
15	杨宏，李文栋，赵振兵．基于光滑自助法的风功率预测误差核密度建模方法[J]．可再生能源，2021，39(4)：494-500．
	YANG H， LI W D， ZHAO Z B ．Kernel density estimation of wind power forecast error based on smooth bootstrap method[J]．Renewable Energy Resources，2021，39(4)：494-500．
16	PAN J， ZOU Z， SUN S，et al ．Research on output distribution modeling of photovoltaic modules based on kernel density estimation method and its application in anomaly identification[J]．Solar Energy，2022，235：1-11． doi:10.1016/j.solener.2022.02.020
17	TONG Q， LI D H， REN X，et al ．Classification method of photovoltaic array operating state based on nonparametric estimation and 3σ Method[J]．Sustainability，2023，15：7769-7780． doi:10.3390/su15107769
18	陈建国，张金剑，虞立涛．基于温度修正的光伏电站发电性能评价指标对比分析[J]．华电技术，2016，38(5)：73-76．
	CHEN J G， ZHANG J J， YU L T ．Comparative analysis of photovoltaic power plant power generation performance evaluation indicators based on temperature correction[J]．Huadian Technology，2016，38(5)：73-76．

[1]	杨琛, 牛锋杰, 韩茂林, 周宁, 周定璇. 基于改进灰狼算法优化极限学习机的光伏阵列故障诊断方法研究[J]. 发电技术, 2025, 46(1): 72-82.
[2]	杨康, 李蓝青, 李艺丰, 宋东阔, 王博仑, 陈金, 周霞, 单宇. 一种新型分布式光伏出力区间预测方法[J]. 发电技术, 2024, 45(4): 684-695.
[3]	罗耿. 山地光伏阵列布置方法和排间距计算[J]. 发电技术, 2022, 43(2): 320-327.
[4]	张永蕊, 阎洁, 林爱美, 韩爽, 刘永前. 多点数值天气预报风速和辐照度集中式修正方法研究[J]. 发电技术, 2022, 43(2): 278-286.
[5]	侍园园, 董聪, 王文超, 朱行, 黄永丽, 丁铭, 杨鹏. 基于液态介质的温差发电串并联实验与仿真研究[J]. 发电技术, 2021, 42(5): 614-621.
[6]	王丽敏,杨国生,詹荣荣,王文焕,李妍霏. 基于MIF的继电保护状态评价及其在设备全寿命周期管理中的应用[J]. 发电技术, 2019, 40(3): 300-306.

光伏阵列效率分布特性建模及其在运行状态评价中的应用

Modeling of Efficiency Distribution Characteristics of Photovoltaic Arrays and Its Application in Operating State Evaluation

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图/表 11

参考文献 18

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