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光伏阵列的各组串电流则是通过厚施公司生产的型号为HBC-06LSP电流传感器进行采集的，该传感器是一种穿孔式的电流传感器，具体的电流采样电路如图3所示。该传感器的输出电压与电流的关系为
式中，Ip为测量的电流，Ipn为电流传感器的量程。 图3 电流采样电路 由于DSP的最大采集电压为3V，所以在电流传感器的输出端加上一个50k和100k的精密电阻进行分压，采样的电压和实际电流关系为
温度测量是通过将PT100温度传感器紧贴在光伏阵列中心光伏组件背面，然后通过一个温度变送器将温度信息转换成电压进行采集的。辐照度通过将一个照度传感器安置在与光伏阵列相同的倾斜面，将照度信息转换成电压进行采集。 3 DSP程序设计 3.1 程序总体设计 由于运行LOF算法需要使用到大量的四则运算和浮点运算，DSP处理器则刚好具备强大的运算功能，因此选用TI公司生产的TMS320F28335处理器作为主控制器。本系统中DSP主要实现对光伏电站各项数据的采集、进行电流时间序列LOF检测方法运算对故障检测和定位以及将组串状态、检测结果和数据发送给PC端。 DSP程序的具体执行步骤为：启动定时器，周期设置为1s，使用处理器的ADC模块采集各个传感器的输出电压值，然后得出光伏组串电流、电压以及温照度。AD采集中每秒转换100个数据，通过每10个取平均值的方法进行滤波处理。 然后系统调用时间序列LOF进行故障检测以及定位，因为系统要检测的只是发生故障那一小段时间的突变，所以检测方法中只要出现连续5个离群点就判断为故障，此后组串的状态将不再改变。最后系统将各组串电流、阵列电压、温度和辐照度以及各组串的工作状态通过ZigBee发送的电脑上位机端。具体的DSP工作流程如图4所示。 图4 DSP程序流程 3.2 故障检测方法 本文采用的是一种基于电流时间序列（current time series, CTS）的故障检测方法[11]。首先，定义了一个包含N个组串电流点的时间序列滑动窗口（time series sliding window, TSSW）。然后，采用LOF离群点检测算法计算窗口内每个点的LOF，再取以10为底的对数，通过设置一个阈值来判断，如果高于，就判断为离群点，然后窗口沿着时间轴向前滑动。 如果在窗口内出现连续M个离群点，就可以判断为故障。本文提出的故障检测流程如图5所示。其中滑动窗口大小N=20，连续离群点阈值M =5，离群点判断阈值=1.3，LOF检测算法中的k =10，这些参数应根据实际情况作出改变。 图5 故障检测流程图 4 上位机设计 本系统还利用Matlab的GUIDE设计了一个上位机，以便对光伏发电系统的各个参数和状态进行显示。该上位机主要包括了串口通信、实时数据以及故障检测方法运行结果。实时数据主要包括各组串电流、光伏阵列的总电流、阵列电压、阵列功率以及温照度信息，故障检测结果则包括当前窗口的运行结果图和组串的当前状态设计的主界面，如图6所示。 5 实验结果 5.1 实验平台 在一个大小为1.8kW的光伏发电系统上对在线监测系统以及故障检测方法进行验证，如图7所示。 图6 上位机界面
整个系统包括光伏发电阵列、汇流箱、光伏并网逆变器、硬件电路、DSP28335控制器以及一台个人PC。光伏发电阵列由3个组串并联构成，其中每个组串由6个光伏组件串联而成。组件采用漳州国绿太阳能有限公司生产的GL-M100型号太阳能电池，在标准测试情况下，开路电压为21.5V，短路电流为6A，输出功率为100W。 逆变器为江苏固德威电源科技有限公司生产GW2500-NS光伏并网逆变器，直流电压和MPPT电压范围均为80～450V，最大直流输入电流为18A。 图7 实验平台
5.2 系统验证 本系统将针对光伏阵列常见的短路、局部阴影和开路3种常见的故障进行验证。首先是短路故障，短路故障是指组串内一个或多个组件的意外短路[12]。本文是将组串内的一个组件短路，因为这种情况故障最不明显，最不容易被检测。短路情况下的实验结果如图8所示。 从图8可以看出，系统可以对光伏电站的各项数据进行监测显示，组串1的电流也明显小于其他组串。图8中还包括了3个组串当前窗口的故障检测结果图，其中直线代表判断离群点的阈值，点线的点则代表窗口内每个点的log10(LOF)值。 图8中组串1检测窗口的电流值和log10(LOF)见表1。从表1和图8都可以看出，组串1出现连续5个离群点被判断为故障，其余组串则是正常。由此可见，本系统能够实现对短路故障的在线检测。 图8 短路故障下的系统验证
表1 短路故障下的实验数据
局部阴影故障指的是光伏阵列受到建筑物、树木、灰尘等污染物造成光照不均匀[13]的情况。本文采用亚克力板将光伏组串的其中一个组件遮挡来模拟局部阴影故障，此时的局部阴影故障最不明显，也最不容易被检测，得到局部阴影情况下的实验结果如图9所示。 图9中组串1检测窗口的电流值和log10(LOF)见表2。从图9和表2均可以看出，组串1的时间序列LOF出现连续5个离群点，同时组串1被判断为故障，因此本系统可以实现对局部阴影故障的检测。 图9 局部阴影故障下的系统验证
表2 局部阴影故障下的log10(LOF)
开路故障指的是正常导通路线的意外断开[14]。本文将光伏阵列一个组串的中间断开，得到开路下的实验结果如图10所示。图10中组串1检测窗口的电流值和log10(LOF)见表3。 从表3和图10可以看出组串1的电流几乎为0，同时组串1的时间序列LOF结果出现了连续5个离群点并被判定为故障。因此，本文的系统同样适用于开路故障的检测。 图10 开路故障下的系统验证
表3 开路故障下的log10(LOF)
6 结论 本文设计了一个光伏阵列在线监测系统，系统能够对光伏阵列的工作状态和各个工作参数进行实时监测；结合电流时间序列和LOF算法，系统能够对故障组串进行检测和定位。基于一套1.8kW的实验室发电系统进行实验验证。实验结果证明，该系统能够对光伏阵列短路、局部阴影和开路故障进行实时检测和定位。 今后的工作展望：①DSP具有丰富的扩展接口，后续将使用2G/3G/4G网卡将光伏数据通过互联网发送到云端服务平台，如在阿里云或腾讯云上搭建光伏电站运维平台，从而实现分布式光伏信息化管理；②针对大型光伏电站组串较多的情况下，可通过ZigBee或LoRa技术将每串的光伏数据汇总到采集终端。 |
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