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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110008629B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201910308741.9
申请日：2019-04-17
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列故障状态的快速建模方法，能够同时且快速地仿真出局部阴影遮挡、旁路二极管短路以及阵列老化等多种故障状态下的I‑V特性曲线；本发明的建模方法针对由多个光伏组件串联而成的单串阵列，通过模拟电流扫描的原理，计算每个恒定电流下各电池片的输出电压，从而通过对电池片电压的叠加得到子串I‑V特性曲线，并对子串电压进行叠加，得到阵列I‑V特性曲线。本发明的有益效果是：本发明的建模方法通过统计模型输入情况减少调用Lambert W显式函数的次数，从而大大提升整个模型的计算效率，适用于光伏阵列在线故障检测与诊断、阵列性能评估等领域，精度高，运算快，移植能力强，具有较强的工程应用能力。
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公开(公告)号：CN108009730B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201711268692.8
申请日：2017-12-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站系统健康状态分析方法，通过光伏电站系统性能测试硬件平台采集系统获取测试状态参数和气象数据，并计算得到当前辐照和温度下的参考状态参数，然后分别对测试状态和参考状态数据进行预处理和特征提取，进一步将得到的两个样本参数进行高斯混合模型训练，建立各自的GMM模型，接着通过比较参考状态模型和测试状态模型的偏差程度，获得光伏电站系统当前状态的健康指数；最后通过对健康指数进行分析，对光伏电站系统的状态是否异常做出诊断，并确定系统的健康等级和对异常健康状态进行判定。本发明的实施过程简明易实现，避免了传统评估方法存在的缺陷，能够更加科学合理的对光伏电站系统健康状态进行分析。
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公开(公告)号：CN108923748B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201810775440.2
申请日：2018-07-16
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: 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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公开(公告)号：CN108009730A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711268692.8
申请日：2017-12-05
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站系统健康状态分析方法，通过光伏电站系统性能测试硬件平台采集系统获取测试状态参数和气象数据，并计算得到当前辐照和温度下的参考状态参数，然后分别对测试状态和参考状态数据进行预处理和特征提取，进一步将得到的两个样本参数进行高斯混合模型训练，建立各自的GMM模型，接着通过比较参考状态模型和测试状态模型的偏差程度，获得光伏电站系统当前状态的健康指数；最后通过对健康指数进行分析，对光伏电站系统的状态是否异常做出诊断，并确定系统的健康等级和对异常健康状态进行判定。本发明的实施过程简明易实现，避免了传统评估方法存在的缺陷，能够更加科学合理的对光伏电站系统健康状态进行分析。
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公开(公告)号：CN210016442U
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201921051285.6
申请日：2019-07-05
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H02S50/10
Abstract: 本实用新型公开一种光伏组件工作模式可控的户外测试平台，包括光伏组件、组件测试器、组件工作模式控制器、气象站、上位机和云平台。光伏组件测试器能够测量组件的I-V输出特性，同时采集被测组件背板温度、共面辐照度数据，并通过通讯接口将采集的数据传输到上位机。组件工作模式控制器，包含控制板和电子负载板，控制板通过通讯接口收到上位机的工作模式命令信号后，控制电子负载的大小以达到光伏组件输出控制效果。气象站通过通讯接口将环境参数传送到上位机。上位机将接收到的数据本地备份后，将测试数据及气象数据打包上传到云平台，以实现数据的共享。该实用新型在不测试的时候控制组件的工作模式，所测数据更贴近组件实际使用时的情况。
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