一種確定環境參數的方法和裝置與流程
2023-05-17 00:20:51
本公開涉及計算機技術領域，特別涉及一種確定環境參數的方法和裝置。
背景技術：
隨著科學技術的發展，發電方式越來越多，比如水利發電、火力發電和光伏發電(即太陽能發電)等。其中，光伏發電是非常重要的發電方式之一。光伏發電設備通常由光伏子陣構成，每個光伏子陣包括多個光伏組串，光伏組串可以將檢測到的光能轉化為電能，從而實現光伏發電。
在光伏發電的過程中，需要對光伏子陣進行功能檢測或狀態分析等，這些檢測或分析的過程中，通常需要輸入光伏子陣實時的環境參數。環境參數包括組件溫度和輻照強度等。在檢測環境參數時，技術人員需要通過檢測設備(比如輻照儀器和測溫設備)，人工檢測光伏子陣的每個光伏子陣的環境參數，進而對光伏子陣進行功能檢測。
在實現本公開的過程中，發明人發現現有技術至少存在以下問題：
在檢測光伏子陣的環境參數時，需要人工進行檢測，檢測過程複雜且工作量巨大，導致檢測光伏子陣的環境參數的效率較低；或採用環境監控設備，但設備價格昂貴且準確性不可控。
技術實現要素：
為了解決現有技術的問題，本公開實施例提供了一種確定環境參數的方法和裝置。所述技術方案如下：
第一方面，提供了一種確定環境參數的方法，所述方法包括：
檢測目標光伏子陣中的樣本光伏組串的特性參數，所述特性參數包括短路電流和開路電壓；
根據所述樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數算法，確定所述目標光伏子陣對應的環境參數。
在一種可能的實現方式中，所述環境參數包括組件溫度，所述根據所述樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數算法，確定所述目標光伏子陣對應的環境參數，包括：
根據所述樣本光伏組串的特性參數，確定所述目標光伏子陣的特性參數；
根據所述目標光伏子陣的特性參數、預先存儲的所述樣本光伏組串在標稱條件下的特性參數以及所述樣本光伏組串的電壓溫度係數，確定所述目標光伏子陣對應的組件溫度。
這樣，提供了一種通過預設公式，來計算組件溫度的實現方式。
在另一種可能的實現方式中，所述環境參數還包括輻照強度，所述方法還包括：
根據所述目標光伏子陣對應的組件溫度和預先存儲的所述樣本光伏組串的電流溫度係數，確定所述目標光伏子陣對應的輻照強度。
這樣，提供了一種通過預設公式，來計算輻照強度的實現方式。
在另一種可能的實現方式中，所述根據所述樣本光伏組串的特性參數，確定所述目標光伏子陣的特性參數，包括：
根據所述樣本光伏組串的短路電流，確定平均短路電流，將所述平均短路電流作為所述目標光伏子陣的短路電流；根據所述樣本光伏組串的開路電壓，確定平均開路電壓，將所述平均開路電壓作為所述目標光伏子陣的短路電流；或者，
在所述樣本光伏組串的短路電流中，確定出現次數大於預設閾值的短路電流，將確定出的短路電流作為所述目標光伏子陣的短路電流；在所述樣本光伏組串的開路電壓中，確定出現次數大於所述預設閾值的開路電壓，將確定出的開路電壓作為所述目標光伏子陣的開路電壓。
這樣，提供了一種確定目標光伏子陣的特性參數的實現方式。
在另一種可能的實現方式中，所述根據所述樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數算法，確定所述目標光伏子陣對應的環境參數，包括：
根據所述樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數計算模型，確定所述目標光伏子陣對應的環境參數。
這樣，提供了一種通過環境參數計算模型，來確定環境參數的實現方式。
在另一種可能的實現方式中，所述方法還包括：
獲取預先存儲的多個訓練樣本，所述訓練樣本包括光伏組串的樣本特性參數和樣本環境參數，所述樣本環境參數是檢測到所述樣本特性參數時，所述目標光伏子陣的樣本環境參數；
基於所述多個訓練樣本，對預設的初始算法模型進行訓練，得到所述環境參數計算模型。
這樣，提供了一種訓練環境參數計算模型的實現方式。
第二方面，提供了一種確定環境參數的裝置，所述裝置包括：
檢測單元，用於檢測目標光伏子陣中的樣本光伏組串的特性參數，所述特性參數包括短路電流和開路電壓；
確定單元，用於根據所述樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數算法，確定所述目標光伏子陣對應的環境參數。
在一種可能的實現方式中，所述環境參數包括組件溫度，所述確定單元，還用於：
根據所述樣本光伏組串的特性參數，確定所述目標光伏子陣的特性參數；
根據所述目標光伏子陣的特性參數、預先存儲的所述樣本光伏組串在標稱條件下的特性參數以及所述樣本光伏組串的電壓溫度係數，確定所述目標光伏子陣對應的組件溫度。
在另一種可能的實現方式中，所述環境參數還包括輻照強度，所述確定單元，還用於：
根據所述目標光伏子陣對應的組件溫度和預先存儲的所述樣本光伏組串的電流溫度係數，確定所述目標光伏子陣對應的輻照強度。
在另一種可能的實現方式中，所述確定單元，還用於：
根據所述樣本光伏組串的短路電流，確定平均短路電流，將所述平均短路電流作為所述目標光伏子陣的短路電流；根據所述樣本光伏組串的開路電壓，確定平均開路電壓，將所述平均開路電壓作為所述目標光伏子陣的短路電流；或者，
在所述樣本光伏組串的短路電流中，確定出現次數大於預設閾值的短路電流，將確定出的短路電流作為所述目標光伏子陣的短路電流；在所述樣本光伏組串的開路電壓中，確定出現次數大於所述預設閾值的開路電壓，將確定出的開路電壓作為所述目標光伏子陣的開路電壓。
在另一種可能的實現方式中，所述確定單元，還用於：
根據所述樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數計算模型，確定所述目標光伏子陣對應的環境參數。
在另一種可能的實現方式中，所述確定單元，還用於：
獲取預先存儲的多個訓練樣本，所述訓練樣本包括光伏組串的樣本特性參數和樣本環境參數，所述樣本環境參數是檢測到所述樣本特性參數時，所述目標光伏子陣的樣本環境參數；
基於所述多個訓練樣本，對預設的初始算法模型進行訓練，得到所述環境參數計算模型。
第三方面，本發明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，包括指令，當所述計算機可讀存儲介質在終端上運行時，使得所述終端執行上述第一方面或第一方面中任意一種可能的實現方式所提供的確定環境參數的方法。
本公開實施例提供的技術方案帶來的有益效果是：
通過檢測目標光伏子陣中的樣本光伏組串的特性參數(包括短路電流和開路電壓)，根據樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數算法，確定目標光伏子陣對應的環境參數，無需人工進行檢測，提高了確定光伏子陣的環境參數的效率。
附圖說明
圖1是本公開實施例提供的系統框架圖；
圖2是本公開實施例提供的終端的結構示意圖；
圖3是本公開實施例提供的確定環境參數的方法流程圖；
圖4是本公開實施例提供的確定環境參數的裝置結構示意圖。
具體實施方式
為使本公開的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合附圖對本公開實施方式作進一步地詳細描述。
上述所有可選技術方案，可以採用任意結合形成本公開的可選實施例，在此不再一一贅述。
本發明實施例提供了一種確定環境參數的方法，該方法的執行主體為終端。其中，該終端可以是安裝有用於確定環境參數的應用程式的終端，例如，該終端可以是光伏發電設備的管理終端。光伏發電設備通常由光伏子陣構成，每個光伏子陣包括多個光伏組串，光伏組串可以將檢測到的光能轉化為電能，從而實現光伏發電，如圖1所示，為本實施例提供的系統框架圖，其中包括終端和光伏發電設備。該終端可以與光伏發電設備連接，並可以對光伏發電設備中的每個光伏組串進行組串iv掃描，得到每個光伏組串實時的特性曲線。該特性曲線可以反映對應的光伏組串中，電流和電壓的變化情況。
參見圖2，其示出了本發明示例性實施例提供的一種終端，該終端10包括收發器1011和存儲器1012，該終端還可以包括處理器1013和網絡接口1014。其中，存儲器1012和網絡接口1014分別與處理器1013連接；存儲器1012用於存儲程序代碼，程序代碼包括計算機操作指令，處理器1013和收發器1011用於執行存儲器1012中存儲的程序代碼，用於實現接入終端的相關處理，並可以通過網絡接口1014與光伏發電設備進行交互。
處理器1013包括一個或者一個以上處理核心。處理器1013通過運行軟體程序以及單元，從而執行下述確定環境參數的方法。
其中，存儲器1012與網絡接口1014分別與處理器1013和收發器1011相連，收發器1011可以包括發射器和接收器。
存儲器1012可用於存儲軟體程序以及單元。存儲器1012可存儲作業系統10121、至少一個功能所需的應用程式單元10122。作業系統10121可以是實時作業系統(realtimeexecutive，rtx)、linux、unix、windows或osx之類的作業系統。
為了解決現有技術中人工進行檢測環境參數時，檢測過程複雜且工作量巨大，檢測環境參數的效率較低的問題，本實施例提供了一種確定環境參數的方法，如圖3所示，該方法的處理流程可以如下：
步驟301，檢測目標光伏子陣中的樣本光伏組串的特性參數，特性參數包括短路電流和開路電壓。
在實施中，當需要確定某光伏子陣(即目標光伏子陣)的當前的環境參數時，終端可以對目標光伏子陣中的每個光伏組串進行組串iv掃描，得到每個光伏組串當前的特性曲線。例如，終端可以接收到用戶輸入的環境檢測指令時，進行組串iv掃描；或者，可以在達到預設的檢測周期時進行組串iv掃描。終端可以在這些特徵曲線中，獲取樣本光伏組串的特性曲線，進而從樣本光伏組串的特性曲線中，分別獲取每個樣本光伏組串的特性參數。其中，特性參數可以包括短路電流和開路電壓，還可以包括工作點電壓、工作點電流，串聯電阻、最大功率電流、最大功率電壓和填充因子中的一項或多項。最大功率電流可以是特性曲線中的最大功率對應的電流，最大功率電壓可以是特性曲線中的最大功率對應的電壓，填充因子可以是最大功率電流與最大功率電壓的乘積，與檢測到的短路電流和開路電壓的乘積的比值。另外，該特性參數還可以包括其他參數，本實施例不做限定。該樣本光伏組串可以包括目標光伏子陣中的全部光伏組串，或者，終端也可以在目標光伏子陣所包含的全部光伏組串，選擇部分光伏組串作為樣本光伏組串，以減少終端的處理量。例如，終端可以通過預設的採樣規則選擇樣本光伏組串，或者，終端可以隨機選擇樣本光伏組串。
步驟302，根據樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數算法，確定目標光伏子陣對應的環境參數。
在實施中，終端中可以預先存儲用於計算環境參數的環境參數算法。該環境參數可以包括組件溫度和輻照強度，還可以包括溼度等其他參數，本實施例不做限定。終端檢測到目標光伏子陣中的樣本光伏組串的特性參數後，可以根據樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數算法，確定在檢測到上述特性參數時，目標光伏子陣的環境參數。環境參數算法可以是多種多樣的，本實施例提供了兩種可行的處理方式。
方式一、終端可以預先存儲的環境參數的計算公式，根據該計算公式計算環境參數，以計算組件溫度為例，具體的處理過程可以如下：根據樣本光伏組串的特性參數，確定目標光伏子陣的特性參數；根據目標光伏子陣的特性參數、預先存儲的樣本光伏組串在標稱條件下的特性參數以及樣本光伏組串的電壓溫度係數，確定目標光伏子陣對應的組件溫度。
在實施中，終端可以先根據樣本光伏組串的特性參數，計算目標光伏子陣的特性參數，該計算方式可以是多種多樣的。以特性參數包括短路電流和開路電壓為例，終端獲取到各樣本光伏組串的短路電流後，可以計算各短路電流的平均值，得到平均短路電流，將平均短路電流作為目標光伏子陣的短路電流；同理，終端獲取到各樣本光伏組串的開路電壓後，可以計算各開路電壓的平均值，得到平均開路電壓，將該平均開路電壓作為目標光伏子陣的短路電流。例如，存在3個樣本光伏組串，短路電流分別為0.5a，1a和1.5a，開路電壓分別為5v，10v和15v，平均短路電流為(0.5+1+1.5)/3＝1a，平均開路電壓為(5+10+15)/3＝10v，則目標光伏子陣特性參數為(1a，10v)。
或者，終端也可以在各樣本光伏組串的短路電流中，確定出現次數大於預設閾值的短路電流，將確定出的短路電流作為目標光伏子陣的短路電流，如果出現次數大於預設閾值的短路電流的數目為多個，則可以計算該多個短路電流的平均值，作為目標光伏子陣的短路電流。或者，終端也可以將出現次數最多的短路電流，作為目標光伏子陣的短路電流。同理，終端可以在樣本光伏組串的開路電壓中，確定出現次數大於預設閾值的開路電壓，將確定出的開路電壓作為目標光伏子陣的開路電壓，如果出現次數大於預設閾值的開路電壓的數目為多個，則可以計算該多個開路電壓的平均值，作為目標光伏子陣的開路電壓。或者，終端也可以將出現次數最多的開路電壓，作為目標光伏子陣的開路電壓。
終端還可以獲取預先存儲的樣本光伏組串在標稱條件下的特性參數，以及樣本光伏組串的電壓溫度係數。其中，標稱條件是指輻照度為1000w/m2，且組件溫度為25℃的條件；樣本光伏組串在標稱條件下的特性參數，是指在標稱條件對該樣本光伏組串進行檢測得到的特性參數。目標光伏子陣所包含的各光伏組串在標稱條件下的特性參數可以是相同的。樣本光伏組串的電壓溫度係數是樣本光伏組串固有的一個參數，電壓溫度係數可以是一個常數，且目標光伏子陣所包含的各光伏組串的電壓溫度係數可以是相同的。
終端可以根據目標光伏子陣的特性參數、預先存儲的樣本光伏組串在標稱條件下的特性參數、樣本光伏組串的電壓溫度係數和預設的組件溫度計算公式，計算目標光伏子陣對應的組件溫度，該組件溫度即為檢測到上述樣本光伏組串的特性參數時，目標光伏子陣的組件溫度，也可稱為目標光伏子陣的平均組件溫度。組件溫度的計算公式可以如下：
其中，t為組件溫度；γ為組件電壓溫度係數；為目標光伏子陣在標稱條件下的短路電流；為目標光伏子陣在標稱條件下的開路電壓；為上述確定出的目標光伏子陣的短路電流；為上述確定出的目標光伏子陣的開路電壓。
可選的，環境參數還包括輻照強度，輻照強度的計算方式可以如下：根據目標光伏子陣對應的組件溫度和預先存儲的樣本光伏組串的電流溫度係數，確定目標光伏子陣對應的輻照強度。
其中，樣本光伏組串的電流溫度係數是樣本光伏組串固有的一個參數，電流溫度係數可以是一個常數，且目標光伏子陣所包含的各光伏組串的電流溫度係數可以是相同的。目標光伏子陣所包含的各光伏組串在標稱條件下的短路電流也可以是相同的。
在實施中，終端還可以根據計算出的組件溫度、預先存儲的樣本光伏組串的電流溫度係數、目標光伏子陣的短路電流、樣本光伏組串在標稱條件下的短路電流和預先存儲的輻照強度計算公式，確定目標光伏子陣對應的輻照強度。該輻照強度即為檢測到上述樣本光伏組串的特性參數時，目標光伏子陣的輻照強度。輻照強度的計算公式可以如下：
其中，iirr為目標光伏子陣的輻照強度，為上述確定出的目標光伏子陣的短路電流；為目標光伏子陣在標稱條件下的短路電流；t為組件溫度；為組件電流溫度係數。
方式二、終端可以預先存儲環境參數計算模型，根據該環境參數計算模型計算目標光伏子陣對應的環境參數，相應的處理過程可以如下：根據樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數計算模型，確定目標光伏子陣對應的環境參數。
其中，特性參數可以包括檢測到的短路電流和開路電壓，還可以包括最大功率電流、最大功率電壓和填充因子。最大功率電流可以是特性曲線中的最大功率對應的電流，最大功率電壓可以是特性曲線中的最大功率對應的電壓，填充因子可以是最大功率電流與最大功率電壓的乘積，與檢測到的短路電流和開路電壓的乘積的比值。另外，該特性參數還可以包括其他參數，本實施例不做限定。
在實施中，終端獲取到某樣本光伏組串的特性曲線後，可以從該特性曲線中獲取短路電流和開路電壓，終端還可以確定該特性曲線中的最大功率，進而獲取該最大功率對應的電流值和電壓值，得到最大功率電流和最大功率電壓。終端可以計算該特性曲線中的最大功率(即最大功率電流和最大功率電壓的乘積)與短路電流和開路電壓的乘積的比值，得到填充因子。基於該處理，終端可以確定每個樣本光伏組串的特性參數。
終端中可以預先存儲環境參數計算模型，該環境參數計算模型可以是基於神經網絡訓練得到的模型，環境參數計算模型的訓練過程後續會進行詳細說明。終端確定到目標光伏子陣中的樣本光伏組串的特性參數後，可以將該特性參數輸入到環境參數計算模型中，然後輸出目標光伏子陣對應的環境參數。
可選的，環境參數計算模型的訓練過程可以如下：獲取預先存儲的多個訓練樣本，訓練樣本包括光伏組串的樣本特性參數，及檢測到樣本特性參數時，目標光伏子陣對應的樣本環境參數；基於多個訓練樣本，對預設的初始算法模型進行訓練，得到環境參數計算模型。
在實施中，終端可以構建初始算法模型，該初始算法模型可以是神經網絡模型，該初始算法模型中可以包括預設數目個網絡神經元。終端中還可以存儲多個訓練樣本，訓練樣本可以包括多個光伏組串的樣本特性參數和樣本環境參數，其中，樣本環境參數可以是檢測到對應的樣本特性參數時，目標光伏子陣的環境參數，該樣本環境參數可以是通過人工檢測得到的。終端可以基於多個訓練樣本和預設的訓練算法，對初始算法模型進行訓練，確定初始算法模型所包含的各網絡神經元的權值，得到環境參數計算模型。
另外，終端還可以調整初始算法模型所包含的網絡神經元的數量。例如，終端可以根據預設的調整規則，對網絡神經元的數量進行調整，比如每次調整時增加預設數目個，或每次調整時減少預設數目個；或者，可以由用戶對網絡神經元的數量進行調整，終端根據用戶輸入的數量設置指令，來設置初始算法模型所包含的網絡神經元的數量。然後，終端可以基於多個訓練樣本和預設的訓練算法，對調整後的初始算法模型進行訓練，確定環境參數計算模型。這樣，終端對網絡神經元的數量進行多次調整，得到包含不同數目的網絡神經元的初始算法模型，然後對這些初始算法模型進行訓練，得到對應的環境參數計算模型。終端可以將某訓練樣本(為了便於描述，可稱為目標訓練樣本)中的樣本特性參數，分別輸入到每個環境參數計算模型中，確定每個環境參數計算模型對應的輸出結果(即輸出的環境參數)。
對於任一環境參數計算模型，終端可以確定該環境參數計算模型輸出的環境參數，與目標訓練樣本中的環境參數的相似度。例如，環境參數為組件溫度，輸出的組件溫度為22℃，目標訓練樣本中的組件溫度為23℃，則相似度為22/23＝95％。對於環境參數為多個的情況，比如包括組件溫度和輻照強度，終端可以分別計算每個環境參數對應的相似度，然後確定各相似度的平均值，該平均值可稱為該環境參數計算模型的預測準確度。另外，終端還可以記錄從輸入目標訓練樣本中的樣本特性參數的時間點，到該環境參數計算模型輸出結果的時間點的時長，該時長可稱為計算成本，然後，終端可以計算預測準確度與計算成本的比值。這樣，終端可以得到訓練出的每個環境參數計算模型對應的比值。終端可以確定比值最大的環境參數計算模型，並且可以記錄該環境參數計算模型中所包含的網絡神經元的數量，以及每個網絡神經元的權值，將該環境參數計算模型作為確定環境參數時使用的環境參數計算模型。
這樣，可以通過預設的計算公式或者環境參數計算模型，確定目標光伏子陣的環境參數，無需使用昂貴的測試設備進行實地檢測，大大的降低了人工成本。另外，輸入的數據是目標光伏子陣中的光伏組串的短路電流和開路電壓，可以將目標光伏子陣中的光伏組串作為傳感器使用，實時、準確的獲取需要輸入的數據，從而使得確定環境參數的準確度較高。
本公開實施例中，通過檢測目標光伏子陣中的樣本光伏組串的特性參數(包括短路電流和開路電壓)，根據樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數算法，確定目標光伏子陣對應的環境參數，無需人工進行檢測，提高了確定光伏子陣的環境參數的效率。
圖4是本發明實施例提供的一種確定環境參數的裝置的結構方框圖，該裝置可以通過軟體、硬體或者兩者的結合實現成為終端的部分或者全部。
該裝置包括：檢測單元410和確定單元420。
檢測單元410用於執行上述實施例中的步驟301及其可選方案。
確定單元420用於執行上述實施例中的步驟302及其可選方案。
本公開實施例中，通過檢測目標光伏子陣中的樣本光伏組串的特性參數(包括短路電流和開路電壓)，根據樣本光伏組串的特性參數和預先存儲的環境參數算法，確定目標光伏子陣對應的環境參數，無需人工進行檢測，提高了確定光伏子陣的環境參數的效率。
本領域普通技術人員可以理解實現上述實施例的全部或部分步驟可以通過硬體來完成，也可以通過程序來指令相關的硬體完成，所述的程序可以存儲於一種計算機可讀存儲介質中，上述提到的存儲介質可以是只讀存儲器，磁碟或光碟等。
以上所述僅為本公開的較佳實施例，並不用以限制本公開，凡在本公開的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本公開的保護範圍之內。