(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211193006.6 (22)申请日 2022.09.28 (71)申请人 湘潭大学 地址 411105 湖南省湘潭市雨湖区湘潭大 学 (72)发明人 易灵芝　程斯岳　王雅慧　马浩　 刘江永　周东访　 (51)Int.Cl. H02J 3/00(2006.01) H02J 3/38(2006.01) H02J 3/28(2006.01) H02J 3/24(2006.01) G06N 3/00(2006.01) (54)发明名称 一种基于重构思路的光伏发电系统部分器 件故障处 理方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于重构思路的光伏发 电系统部分器件故障处理方法， 其方法是利用人 工重构技术以及自动重构算法， 在基于自动重构 算法以及人工干预重构技术的基础上， 对光伏发 电过程中的器件故障通过及时投切以及替换， 以 此实现重构， 完成对整个系统的供电稳定安全可 靠保障， 并实现发电功率最大。 本发明相较于之 前老式的器件故障处理方法， 表现出更加良好的 性能， 尤其是： 能够利用自动重构以及人工干预 进行重构 的技术操作。 一般来说， 人工干预重构 的优先级是要高于自动重构， 以至于在自动重构 操作过程中可以直接进行人工干预重构。 但是在 日常操作中， 为避免人工干预重构所导致的耗时 久、 最大发电功率效果不理想等缺点， 一般较多 采用自动重构。 本发明中所提及的技术， 能保有 自动重构的快速性， 还能降低少数状况下因自动 重构的不确定性所导致的系统供电风险问题， 同时兼顾人工 干预重构以及自动重构的优点。 权利要求书3页 说明书4页 附图2页 CN 115459260 A 2022.12.09 CN 115459260 A 1.一种基于重构思路的光伏发电系统部分器件故障处理方法， 其特征在于利用重构的 思路解决光伏发电过程中因为部分器件损坏导致的系统供电安全问题以及发电质量问题。 为了保障系统的供电稳定性， 在自动重构的基础上， 综合人工干预重构技术辅助， 实现 复合 重构， 其控制精准， 反应速度快， 保证光伏发电系统安全稳定可靠供电。 在采集光伏发电系 统的实时信息后， 经过信息 收集模块进行数据对比信息反馈， 充分考虑同组别同类型设备 安全性能的评估值、 使用期限评估值、 历史维修记录， 进行综合评估， 决定是否进行故障预 警的阀值设定、 是否重构、 是否需要进行停止发电全面检修， 保证器件故障定位准确 性、 系 统故障状态定级合理， 提高处 理效率， 最大限度增 加发电功率。 2.根据权利要求1所述的一种基于重构思路的光伏发电系统部分器件故障处理流程， 具体步骤如下： 步骤1： 加载光伏发电系统的器件稳定时刻的数据， 识别器件在稳定和发生故障时对应 的数据类型， 将数据导入到信息采集模块与信息对比模块中； 步骤2： 算法参数设置和种群初始化， 设置种群规模(建议设置为200)和迭代次数(建议 设置为500)， 种群个体变量中的子变量进行二进制编码； 步骤3： 通过信 息采集模块收集实时信 息， 并且通过信 息对比模块将采集的数据与步骤 1中加载的参照数据进行对比。 其中同组别同类型设备数量为m(m≥2)， 则器件的功率安全 的评测指标为： 式(1)中， εr—为同组别同类型设备功率安全评估度量值， 其越大则代表器件安全性能 越低； Pi—为单个设备的实时监控功率； —为同组别同类型设备的功率平均值。 同理， 对电 压进行监控， 原理与对功率进行监控一 致。 式(2)中， —为同组别同类型设备电压安全评估度量值， 其越大则代表器件安全性 能 越低； Ui—为单个设备的实时监控电压； —为同组别同类型设备的电压平均值。 器件在其动态运行的过程之中， 其中某个单体的评估分数可表征其同组别同类型设备 的安全性能， 其单体安全性能越高， 则其群体安全性能越可靠。 安全性能的评估值的平均值 为： 式(3)中， Si—为同组别同类型设备的第i个单体设备安全性能 的评估值。 St—为使用期 限评估因子,SW—为历史维修记录 评估因子 。 步骤4： 量子粒子群算法如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115459260 A 2其中， x(t+1)代表粒子第t +1次迭代的位置， α、 u和r为一个随机常数， 并且区间位于[0， 1]， Pi代表第i个粒子的个体最优位置； Gi代表第i个粒子的种群最优位置； 表示扩张收缩 系数； mbest表示粒子平均最优位置； N表示粒子总数； Kid(t)表示局部吸引点， 是个体最优位 置Pi和种群最优位置Gi的加权平均值。 量子粒子群算法的位置更新易受到局部吸引点Kid(t)的影响， 考虑量子粒子群算法易 陷入局部最优的缺陷， 本专利采用差分进化 算子来更新Kid(t)， 实现全局寻优。 首先， 选择两个不同的粒子a和b， 并且i≠a≠b， 则两个粒子之间的位置 差分公式见式： Sid(t)＝xad(t)‑xbd(t) (8) 基于差分进化 算子改进后的进化公式为： 综上所述， 改进量子粒子群算法如下： 3.一种改进量子粒子群算法的自动重构算法。 为 能够更好地通过算法找到 需要重构的 故障器件并且完成重构， 本发明拟采取混沌映射来提升粒子群的种群多样性， 以便能够准 确快速接收到故障器件信息继而迅速完成重构操作， 通过控制模块、 储能模块和稳压模块、 输出模块， 确保光伏发电系统安全稳定可靠供电； 并在光伏发电系统进行部分器件故障处 理后能够继续重启算法， 从而达 到新的稳定 。 4.根据权利要求2中所述的改进量子粒子群算法， 为了实现种群多样性， 本专利结合混 沌映射完成算法提升 。 步骤1： 利用混沌映射成功实现智能算法初始种群优化的特征， 采用Tent映射实现种群 的多样性， 表示如下： 式(14)中， xi+1为第i+1次时的混沌序列， xi在(0， 1)内随机取值。 在引入Tent混沌映射之 后， 没有影响算法的随机性能指标， 但扩展了种群的多样性； 启动偏好趋优机制， 将就近迁权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115459260 A 3