一种光伏组件的性能测试方法以及系统与流程

1.本发明涉及光伏技术领域，具体涉及一种光伏组件的性能测试方法以及系统。


背景技术：

2.光伏组件，也叫太阳能电池板，是太阳能发电系统中的核心部分，光伏组件是由电池片组成，一块光伏组件通常由60片(6
×
10)或72片(6
×
12)电池片组成。
3.辐照度为1000w/m2时，1.638m2组件上接收的功率为1638w，当输出为265w时，效率为16.2％，280w时为17％。电压分开路电压和mppt电压，温度系数分电压温度系数和功率温度系数。
4.光伏组件性能的好坏直接决定整个光伏发电系统的优劣，所有光伏组件在投入使用前须先进行性能测试，光伏检测设备能够有效地检测光伏组件的性能和可靠性，按照国家标准规定，光伏组件的标准测试条件为大气质量am1.5、辐照度1000w/m2、工作温度25℃，光伏组件需要检测的基本项目有：电性能测试、电绝缘性能测试、热循环实验、湿热-湿冷实验、机械载荷实验、冰雹实验和老化实验。
5.投入使用后，受地理条件、气候环境、折旧损坏、异物遮挡等情况的影响，光伏组件的性能通常不再是保持最初的情况，为了能够更好的掌握光伏组件的具体发电量，确保光伏发电能够更好的配置与研究，需要对投入使用的光伏组件的性能进行掌握，从而保障光伏发电情况稳定，光伏发电能够作为电力系统中的支撑电源。


技术实现要素：

6.本发明意在提供一种光伏组件的性能测试方法以及系统，对光伏组件的性能指标进行测试，以便于对各个光伏组件的发电量进行预测，保障光伏发电情况稳定，更好的对光伏发电进行分配。
7.为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
8.一种光伏组件的性能测试方法，包括：
9.工况监测步骤，获取光伏组件的工况，所述工况包括温度、大气质量和辐照度；
10.工况匹配步骤，判断光伏组件的工况是否符合标准测试条件，并对符合标准测试条件与不符合标准测试条件的光伏组件分别进行标签；
11.性能测试步骤，自动对光伏组件进行性能测试，获得性能指标，所述性能指标包括光伏组件光电转换效率和光伏组件衰减率；
12.修正与预测步骤，根据标签筛选工况不符合标准测试条件的光伏组件，并对工况不符合标准测试条件的光伏组的性能指标件进行修正，获得修正性能指标，按照预测规则预测性能指标的变化趋势。
13.本方案的原理及优点是：实际应用时，大量的光伏组件分别安装在能够被太阳光覆盖的位置，光伏组件在投入使用前均进行了基本项目检测，投入使用后，为了便于对各个光伏组件的发电量进行预测，以保障光伏发电情况稳定，更好的对光伏发电进行分配，首先
获取光伏组件的工况，所述工况包括温度、大气质量和辐照度；然后判断光伏组件的工况是否符合标准测试条件，标准测试条件为大气质量am1.5、辐照度1000w/m2、工作温度25℃，并对符合标准测试条件与不符合标准测试条件的光伏组件分别进行标签，标签利于对符合标准测试条件与不符合标准测试条件的光伏组件进行区分，以分别针对性处理；
14.标签之后，自动对光伏组件进行性能测试，获得性能指标，其中不符合标准测试条件的光伏组件所测得的性能指标存在误差，根据此性能指标进行光伏发电的预测计算，结果不准确，因此，根据标签筛选工况不符合标准测试条件的光伏组件，并对工况不符合标准测试条件的光伏组件的性能参数进行修正，获得修正性能指标；按照预测规则预测性能指标的变化趋势，并根据性能指标的变化趋势对光伏发电量进行预测，从而合理的对未来光伏发电进行分配，确保光伏发电能够作为稳定的电力支撑。
15.优选的，作为一种改进，所述工况监测步骤包括：
16.影像监控子步骤，设置摄像头对光伏组件分布的所有区域进行影像覆盖，并进行实时监控和显示；
17.气象预测信息获取子步骤，通过爬虫技术定期到指定网站获取气象信息，从气象信息中获取温度、大气质量和辐照度。
18.技术效果：通过对光伏组件进行影像监控，能够直观的观测光伏组件的阳光覆盖、异物遮挡和损坏的情况，辅助判断光伏组件的工况是否准确，通过爬虫技术从气象网站获取气象预测信息，并从气象信息中获取温度、大气质量和辐照度，用于光伏组件的标准测试条件判断。
19.优选的，作为一种改进，所述性能指标包括光伏组件光电转换效率和光伏组件衰减率。
20.技术效果：光伏组件光电转换效率是指标准测试条件下光伏组件最大输出功率与照射在该组件上的太阳光功率的比值，光伏组件光电转换效率能够有效反映光伏组件对太阳光的转换情况，便于预测发电量；光伏组件衰减率是指光伏组件运行一段时间后，在标准测试条件下最大输出功率与投产运行初始最大输出功率的比值，光伏组件衰减率能够反映光伏组件的折损状况，便于对光伏组件进行维护和更换。
21.优选的，作为一种改进，所述工况匹配步骤包括：
22.非标准测试条件影像获取子步骤，获取不符合标准测试条件的光伏组件的标签，并获取此类标签对应的监控影像；
23.异常判断子步骤，通过监控影像判断光伏组件表面是否有异物遮盖和损坏，将异物遮盖和损坏生成异常事件；
24.告警子步骤，对异常事件进行告警，告警内容包括异常类型、异常位置和异常时间。
25.技术效果：当光伏组件表面有异物遮盖时，其光电转换效率和光伏组件衰减率均受到影像，发电量减小；当光伏组件损坏，需要及时更换或修复，以确保发电量，通过发出告警，利于及时清理和维护，确保光伏组件稳定发电。
26.优选的，作为一种改进，所述修正与预测步骤包括：
27.历史性能指标分析子步骤，获取工况不符合标准测试条件的光伏组件的历史性能指标，并对历史性能指标进行函数分析，获得修正函数；所述对历史性能指标进行函数分析
的具体步骤为：分别获取需要修正的光伏组件历史性能参数，所述历史性能参数包括实际测量性能参数和修正性能参数；筛选具有连续性的最近一段时间的历史性能参数作为有效历史数据，将有效历史数据的时间作为横坐标，历史性能参数值作为纵坐标，自动生成函数；
28.函数修正子步骤，当光伏组件的工况不符合标准测试条件，并且未发生异常事件时，对工况不符合标准测试条件的光伏组件的性能参数根据修正函数进行修正。
29.技术效果：当光伏组件因工况不符合标准测试条件而无法保证所测量的性能指标的准确性时，通过对历史数据进行分析获得修正函数，即性能指标的变化趋势，根据修正函数对性能指标进行复原，便于精确预测发电量；考虑到光伏组件损坏时其性能指标会有断层式变化，筛选具有连续性的最近一段时间的历史性能参数作为有效历史数据，能够排除这种影响；当光伏组件发生异常事件时，其性能指标不能通过清理维护恢复到正常水平，需要进行更换和维修的时间不确定，因此不宜进行修正，应将实际测量值作为其性能指标。
30.优选的，作为一种改进，还包括改写步骤，增加、删除和更改光伏组件的id、标签和性能指标；
31.还包括分析步骤，将光伏组件的性能指标结合发电量，分析发电量最高的光伏组件的性能指标与所处位置、倾斜角度、产品型号、外观配置之间的关系。
32.技术效果：通过将性能指标与其影响因素进行分析，利于更好的进行光伏组件管理，以获得更高的发电量。
33.一种光伏组件的性能测试系统，包括：
34.工况监测模块，用于获取光伏组件的工况，所述工况包括温度、大气质量和辐照度；
35.工况匹配模块，用于判断光伏组件的工况是否符合标准测试条件，并对符合标准测试条件与不符合标准测试条件的光伏组件分别进行标签；
36.性能测试模块，用于自动对光伏组件进行性能测试，获得性能指标；
37.修正与预测模块，用于根据标签筛选工况不符合标准测试条件的光伏组件，并对工况不符合标准测试条件的光伏组的性能指标件进行修正，获得修正性能指标，按照预测规则预测性能指标的变化趋势。
38.优选的，作为一种改进，所述工况监测模块包括：
39.影像监控子模块，用于设置摄像头对光伏组件分布的所有区域进行影像覆盖，并进行实时监控和显示；
40.气象预测信息获取子模块，通过爬虫技术定期到指定网站获取气象信息，从气象信息中获取温度、大气质量和辐照度。
41.优选的，作为一种改进，所述工况匹配模块包括：
42.非标准测试条件影像获取子模块，用于获取不符合标准测试条件的光伏组件的标签，并获取此类标签对应的监控影像；
43.异常判断子模块，用于通过监控影像判断光伏组件表面是否有异物遮盖和损坏，将异物遮盖和损坏生成异常事件；
44.告警子模块，用于对异常事件进行告警，告警内容包括异常类型、异常位置和异常时间。
45.优选的，作为一种改进，所述修正与预测模块包括：
46.历史性能指标分析子模块，用于获取工况不符合标准测试条件的光伏组件的历史性能指标，并对历史性能指标进行函数分析，获得修正函数；
47.函数修正子模块，用于当光伏组件的工况不符合标准测试条件，并且未发生异常事件时，对工况不符合标准测试条件的光伏组件的性能参数根据修正函数进行修正。
48.优选的，作为一种改进，还包括改写模块，用于增加、删除和更改光伏组件的id、标签和性能指标；
49.还包括分析模块，用于将光伏组件的性能指标结合发电量，分析发电量最高的光伏组件的性能指标与所处位置、倾斜角度、产品型号、外观配置之间的关系。
附图说明
50.图1为一种光伏组件的性能测试方法的流程示意图。
具体实施方式
51.下面通过具体实施方式进一步详细说明：
52.实施例基本如附图1所示：
53.大量的光伏组件分别安装在能够被太阳光覆盖的位置，光伏组件在投入使用前均进行了基本项目检测，投入使用后，为了便于对各个光伏组件的发电量进行预测，以保障光伏发电情况稳定，更好的对光伏发电进行分配，需要对光伏组件的性能进行测试。
54.一种光伏组件的性能测试方法，包括：
55.工况监测步骤，获取光伏组件的工况，所述工况包括温度、大气质量和辐照度；所述工况监测步骤包括：
56.影像监控子步骤，设置摄像头对光伏组件分布的所有区域进行影像覆盖，并进行实时监控和显示；通过对光伏组件进行影像监控，能够直观的观测光伏组件的阳光覆盖、异物遮挡和损坏的情况，辅助判断光伏组件的工况是否准确；
57.气象预测信息获取子步骤，通过爬虫技术定期到指定网站获取气象信息，从气象信息中获取温度、大气质量和辐照度，通过爬虫技术从气象网站获取气象预测信息，并从气象信息中获取温度、大气质量和辐照度，用于光伏组件的标准测试条件判断。
58.工况匹配步骤，判断光伏组件的工况是否符合标准测试条件，并对符合标准测试条件与不符合标准测试条件的光伏组件分别进行标签；所述工况匹配步骤包括：
59.非标准测试条件影像获取子步骤，获取不符合标准测试条件的光伏组件的标签，并获取此类标签对应的监控影像；不符合标准测试条件时，测量得到的光伏组件的性能指标不准确，而除了不符合测试条件外，还存在异物遮挡和损坏等情况，需要进行维护和修复，因此，异常判断子步骤通过监控影像判断光伏组件表面是否有异物遮盖和损坏，将异物遮盖和损坏生成异常事件；当光伏组件表面有异物遮盖时，其光电转换效率和光伏组件衰减率均受到影像，发电量减小；当光伏组件损坏，需要及时更换或修复，以确保发电量，通过发出告警，利于及时清理和维护，确保光伏组件稳定发电。
60.告警子步骤，对异常事件进行告警，告警内容包括异常类型、异常位置和异常时间，通过告警的异常类型、异常位置和异常时间，能够快速定位，提高异常事件处理效率。
61.性能测试步骤，自动对光伏组件进行性能测试，获得性能指标，所述性能指标包括光伏组件光电转换效率和光伏组件衰减率；这里的性能测试包括对所有的光伏组件。
62.所述性能指标包括光伏组件光电转换效率和光伏组件衰减率。光伏组件光电转换效率是指标准测试条件下光伏组件最大输出功率与照射在该组件上的太阳光功率的比值，光伏组件光电转换效率能够有效反映光伏组件对太阳光的转换情况，便于预测发电量；光伏组件衰减率是指光伏组件运行一段时间后，在标准测试条件下最大输出功率与投产运行初始最大输出功率的比值，光伏组件衰减率能够反映光伏组件的折损状况，便于对光伏组件进行维护和更换。
63.修正与预测步骤，根据标签筛选工况不符合标准测试条件的光伏组件，并对工况不符合标准测试条件的光伏组的性能指标件进行修正，获得修正性能指标，按照预测规则预测性能指标的变化趋势。所述修正与预测步骤包括：
64.历史性能指标分析子步骤，获取工况不符合标准测试条件的光伏组件的历史性能指标，并对历史性能指标进行函数分析，获得修正函数；所述对历史性能指标进行函数分析的具体步骤为：分别获取需要修正的光伏组件历史性能参数，所述历史性能参数包括实际测量性能参数和修正性能参数；筛选具有连续性的最近一段时间的历史性能参数作为有效历史数据，将有效历史数据的时间作为横坐标，历史性能参数值作为纵坐标，自动生成函数；
65.函数修正子步骤，当光伏组件的工况不符合标准测试条件，并且未发生异常事件时，对工况不符合标准测试条件的光伏组件的性能参数根据修正函数进行修正。
66.当光伏组件因工况不符合标准测试条件而无法保证所测量的性能指标的准确性时，通过对历史数据进行分析获得修正函数，即性能指标的变化趋势，根据修正函数对性能指标进行复原，便于精确预测发电量；考虑到光伏组件损坏时其性能指标会有断层式变化，筛选具有连续性的最近一段时间的历史性能参数作为有效历史数据，能够排除这种影响；当光伏组件发生异常事件时，其性能指标不能通过清理维护恢复到正常水平，需要进行更换和维修的时间不确定，因此不宜进行修正，应将实际测量值作为其性能指标。
67.还包括改写步骤，增加、删除和更改光伏组件的id、标签和性能指标；当光伏组件覆盖面积增加，或者覆盖面积改变时，即光伏组件进行了增加、移动、调整和减少时，则需要对光伏组件的id、标签和性能指标等进行增加、删除和更改。
68.还包括分析步骤，将光伏组件的性能指标结合发电量，分析发电量最高的光伏组件的性能指标与所处位置、倾斜角度、产品型号、外观配置之间的关系。通过将性能指标与其影响因素进行分析，利于更好的进行光伏组件管理，以获得更高的发电量。
69.一种光伏组件的性能测试系统，包括：
70.工况监测模块，用于获取光伏组件的工况，所述工况包括温度、大气质量和辐照度；所述工况监测模块包括：
71.影像监控子模块，用于设置摄像头对光伏组件分布的所有区域进行影像覆盖，并进行实时监控和显示；
72.气象预测信息获取子模块，通过爬虫技术定期到指定网站获取气象信息，从气象信息中获取温度、大气质量和辐照度。
73.工况匹配模块，用于判断光伏组件的工况是否符合标准测试条件，并对符合标准
测试条件与不符合标准测试条件的光伏组件分别进行标签；所述工况匹配模块包括：
74.非标准测试条件影像获取子模块，用于获取不符合标准测试条件的光伏组件的标签，并获取此类标签对应的监控影像；
75.异常判断子模块，用于通过监控影像判断光伏组件表面是否有异物遮盖和损坏，将异物遮盖和损坏生成异常事件；
76.告警子模块，用于对异常事件进行告警，告警内容包括异常类型、异常位置和异常时间。
77.性能测试模块，用于自动对光伏组件进行性能测试，获得性能指标；
78.修正与预测模块，用于根据标签筛选工况不符合标准测试条件的光伏组件，并对工况不符合标准测试条件的光伏组的性能指标件进行修正，获得修正性能指标，按照预测规则预测性能指标的变化趋势。所述修正与预测模块包括：
79.历史性能指标分析子模块，用于获取工况不符合标准测试条件的光伏组件的历史性能指标，并对历史性能指标进行函数分析，获得修正函数；
80.函数修正子模块，用于当光伏组件的工况不符合标准测试条件，并且未发生异常事件时，对工况不符合标准测试条件的光伏组件的性能参数根据修正函数进行修正。
81.还包括改写模块，用于增加、删除和更改光伏组件的id、标签和性能指标；
82.还包括分析模块，用于将光伏组件的性能指标结合发电量，分析发电量最高的光伏组件的性能指标与所处位置、倾斜角度、产品型号、外观配置之间的关系。
83.以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体技术方案和/或特性等常识在此未作过多描述。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明技术方案的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本技术要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。

技术特征：
1.一种光伏组件的性能测试方法，其特征在于，包括：工况监测步骤，获取光伏组件的工况，所述工况包括温度、大气质量和辐照度；工况匹配步骤，判断光伏组件的工况是否符合标准测试条件，并对符合标准测试条件与不符合标准测试条件的光伏组件分别进行标签；性能测试步骤，自动对光伏组件进行性能测试，获得性能指标，所述性能指标包括光伏组件光电转换效率和光伏组件衰减率；修正与预测步骤，根据标签筛选工况不符合标准测试条件的光伏组件，并对工况不符合标准测试条件的光伏组的性能指标件进行修正，获得修正性能指标，按照预测规则预测性能指标的变化趋势。2.根据权利要求1所述的一种光伏组件的性能测试方法，其特征在于，所述工况监测步骤包括：影像监控子步骤，设置摄像头对光伏组件分布的所有区域进行影像覆盖，并进行实时监控和显示；气象预测信息获取子步骤，通过爬虫技术定期到指定网站获取气象信息，从气象信息中获取温度、大气质量和辐照度。3.根据权利要求1所述的一种光伏组件的性能测试方法，其特征在于，所述工况匹配步骤包括：非标准测试条件影像获取子步骤，获取不符合标准测试条件的光伏组件的标签，并获取此类标签对应的监控影像；异常判断子步骤，通过监控影像判断光伏组件表面是否有异物遮盖和损坏，将异物遮盖和损坏生成异常事件；告警子步骤，对异常事件进行告警，告警内容包括异常类型、异常位置和异常时间。4.根据权利要求1所述的一种光伏组件的性能测试方法，其特征在于，所述修正与预测步骤包括：历史性能指标分析子步骤，获取工况不符合标准测试条件的光伏组件的历史性能指标，并对历史性能指标进行函数分析，获得修正函数；所述对历史性能指标进行函数分析的具体步骤为：分别获取需要修正的光伏组件历史性能参数，所述历史性能参数包括实际测量性能参数和修正性能参数；筛选具有连续性的最近一段时间的历史性能参数作为有效历史数据，将有效历史数据的时间作为横坐标，历史性能参数值作为纵坐标，自动生成函数；函数修正子步骤，当光伏组件的工况不符合标准测试条件，并且未发生异常事件时，对工况不符合标准测试条件的光伏组件的性能参数根据修正函数进行修正。5.根据权利要求4所述的一种光伏组件的性能测试方法，其特征在于：还包括改写步骤，增加、删除和更改光伏组件的id、标签和性能指标；还包括分析步骤，将光伏组件的性能指标结合发电量，分析发电量最高的光伏组件的性能指标与所处位置、倾斜角度、产品型号、外观配置之间的关系。6.一种光伏组件的性能测试系统，其特征在于，包括：工况监测模块，用于获取光伏组件的工况，所述工况包括温度、大气质量和辐照度；工况匹配模块，用于判断光伏组件的工况是否符合标准测试条件，并对符合标准测试
条件与不符合标准测试条件的光伏组件分别进行标签；性能测试模块，用于自动对光伏组件进行性能测试，获得性能指标；修正与预测模块，用于根据标签筛选工况不符合标准测试条件的光伏组件，并对工况不符合标准测试条件的光伏组的性能指标件进行修正，获得修正性能指标，按照预测规则预测性能指标的变化趋势。7.根据权利要求6所述的一种光伏组件的性能测试系统，其特征在于：所述工况监测模块包括：影像监控子模块，用于设置摄像头对光伏组件分布的所有区域进行影像覆盖，并进行实时监控和显示；气象预测信息获取子模块，通过爬虫技术定期到指定网站获取气象信息，从气象信息中获取温度、大气质量和辐照度。8.根据权利要求6所述的一种光伏组件的性能测试系统，其特征在于：所述工况匹配模块包括：非标准测试条件影像获取子模块，用于获取不符合标准测试条件的光伏组件的标签，并获取此类标签对应的监控影像；异常判断子模块，用于通过监控影像判断光伏组件表面是否有异物遮盖和损坏，将异物遮盖和损坏生成异常事件；告警子模块，用于对异常事件进行告警，告警内容包括异常类型、异常位置和异常时间。9.根据权利要求6所述的一种光伏组件的性能测试系统，其特征在于：所述修正与预测模块包括：历史性能指标分析子模块，用于获取工况不符合标准测试条件的光伏组件的历史性能指标，并对历史性能指标进行函数分析，获得修正函数；函数修正子模块，用于当光伏组件的工况不符合标准测试条件，并且未发生异常事件时，对工况不符合标准测试条件的光伏组件的性能参数根据修正函数进行修正。10.根据权利要求9所述的一种光伏组件的性能测试系统，其特征在于：还包括改写模块，用于增加、删除和更改光伏组件的id、标签和性能指标；还包括分析模块，用于将光伏组件的性能指标结合发电量，分析发电量最高的光伏组件的性能指标与所处位置、倾斜角度、产品型号、外观配置之间的关系。

技术总结
本发明涉及光伏技术领域，公开了一种光伏组件的性能测试方法以及系统，一种光伏组件的性能测试方法，包括工况监测步骤，获取光伏组件的工况；工况匹配步骤，判断光伏组件的工况是否符合标准测试条件，并对光伏组件分别进行标签；性能测试步骤，自动对光伏组件进行性能测试，获得性能指标，所述性能指标包括光伏组件光电转换效率和光伏组件衰减率；修正与预测步骤，根据标签筛选工况不符合标准测试条件的光伏组件，并对工况不符合标准测试条件的光伏组的性能指标件进行修正，获得修正性能指标，按照预测规则预测性能指标的变化趋势。本申请能够对光伏组件的性能指标进行测试，便于对各个光伏组件的发电量进行预测，以更好的对光伏发电进行分配。发电进行分配。发电进行分配。


技术研发人员：吴跃波 黄绍宽 吴竞雄 廖颖涵
受保护的技术使用者：重庆跃达新能源有限公司
技术研发日：2023.04.04
技术公布日：2023/7/13