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一种基于加权秩和比法的光伏并网逆变器多性能指标评价方法研究

来源:新能源网
时间:2020-02-21 10:11:16
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一种基于加权秩和比法的光伏并网逆变器多性能指标评价方法研究:摘要本文首次提出了一种采用加权秩和比法(WRSR)来评价光伏并网逆变器的多指标整体性能,并采用该方法对某光伏电站的10家

:摘要

本文首次提出了一种采用加权秩和比法(WRSR)来评价光伏并网逆变器的多指标整体性能,并采用该方法对某光伏电站的10家企业10种不同型号光伏并网逆变器的6项主要性能指标进行了综合评价和比对,给出了分档排序,其结果数据为后续光伏电站建设中光伏并网逆变器的选择提供了重要参考依据,并可以为光伏并网逆变器产品质量的提升和改进提供数据支撑

关键词

光伏电站;光伏并网逆变器;加权秩和比法;多性能指标

(来源:微信公众号“亚洲电能质量联盟”ID:APQI20080919)

引言

目前,光伏行业内评价不同光伏并网逆变器之间的优劣,还只停留在单个性能指标之间的比对,采用最多的是光伏并网逆变器的中国效率,它是一种综合评价光伏并网逆变器转换效率和最大功率点跟踪效率的平均加权效率。但除了转换效率之外,还有很多性能指标也直接影响了光伏并网逆变器的产品性能,包括发电电能质量,以及运行安全可靠性等。国内外还未有针对光伏并网逆变器的多指标综合性能进行评估的方法。

多指标综合评价是把多个描述被评价事物不同方面且量纲不同的指标,转化为无量纲的相对评价值,并综合这些评价值以得出对该事物一个整体的评价。目前常用的多指标综合分析方法有:

综合评分法[1]综合指数法[1]层次分析法[2]TOPSIS法[3]灰色模型法[4]优序法[1]秩和比法(Rank-Sum Ratio,RSR)[5] 密切值法[1]等......

RSR法由我国学者田凤调于1988年提出,是集古典参数估计与近代非参数统计各自优点于一体的统计分析方法[5]。该方法以秩次为依据,能消除异常值干扰;既能直接排序,也能分档排序,使用范围广;不仅可用于综合评价,也可进行统计测报和质量控制;同时,它还可以与其它方法联合使用,比单纯采用一种统计方法更为精确,可提高评价的科学性和准确性。

本文提出了一种加权秩和比法(WRSR)来评价某光伏电站的10种光伏并网逆变器的多指标综合性能。根据光伏并网逆变器的实际运行情况,确定了6项主要代表性性能指标,包括:

◇ 转换效率(欧洲效率)

◇ 电能质量(含电流谐波含有率、直流分量、功率因数和三相不平衡度)

◇ 运行可靠性。

一方法原理秩和比综合评价法基本原理是在一个n行m列矩阵中,通过秩转换,获得无量纲统计量RSR;在此基础上,运用参数统计分析的概念与方法,研究RSR的分布;以RSR值对评价对象的优劣直接排序或分档排序,从而对评价对象做出综合评价。

WRSR法的具体步骤如下:

第一步

确定评价指标体系。选择评价某一对象所需的全部指标;列出所有参评对象及其所有的评价指标值;确定高优指标与低优指标。高优指标是指该指标值越大越好,则低优指标是指该指标值越小越好。

第二步

编秩。将n个评价对象的m个指标列成n×m表。把各指标值排序(排“秩”R),仅以“秩”R来计算。

当指标“高优”时,从小到大编秩,最小指标值为1,次小为2,依次类推;

当指标“低优”时,从大到小编秩,最大指标值为1,次大为2,依次类推。同一指标数据相同者编平均秩。排序得到的秩次为:

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式中,Rij(i=1,2,…,n,j=1,2,…,m)是秩次,表示第i个被评价对象的第j个秩统计量,n为评价对象数,m为指标数。

第三步

计算加权秩和比WRSR,计算公式为 (1) (2)

式中,Wj(j=1,2,…,m)为第j个指标权重系数,它根据德菲尔法确定;RSRi为第i个被评价对象的加权秩和;WRSRi为第i个评价对象的相对优劣程度,介于0~1之间。

第四步

确定WRSR分布,拟合直线回归方程。

通过将WRSR值的分布转化为正态分布,将WRSR值的累积频率与概率单位值Probit对应来拟合直线。其方法为:

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❶编制WRSR频数分布表,列出各组频数f,计算各组累计频数❷确定各组RSR的秩次范围R及平均秩;❸计算累积频率(/n)X100%,最后累积按照(1-1/4n)校正;❹将平均秩次的百分率P查表换算为概率单位值Probit,Probit为百分率P对应的标准正态离差u(pi分位数)加5,即:Probit=u+5,其中u可采用Excel中Normsinv函数计算得到。

以累积频率所对应的概率单位Probiti为自变量,以WRSRi值为应变量,计算直线回归方程,即

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其中,截距a和斜率b可分别采用Excel中的intercept函数和slope函数求解得到。

第五步

结果分档排序。

二 方法应用

2.1 应用需求

在光伏电站中应用的光伏并网逆变器类型多样,按功率等级可分为微型逆变器,组串式逆变器和集中式逆变器,其中,集中式光伏逆变器主要应用于大型光伏电站,其主要功率等级为500kW,涉及品牌数量众多,且质量参差不齐。

为评估不同型号光伏并网逆变器的综合性能,指导后续大规模光伏电站的建设,国内首次在同一光伏电站中开展了针对10家企业10种不同型号500kW光伏并网逆变器的比较测试。

项目基于云端分布式存储的大数据监控系统,实时监测、存储光伏逆变器运行数据,通过远程数据查询和导出,得到所有参与比对的逆变器多性能指标数据,再通过WRSR法对数据进行分析比对。

2.2 评价指标体系

根据光伏并网逆变器的运行特性,确定的主要比对性能指标有:

◇ 转换效率

◇ 电能质量(包括谐波、直流分量、功率因数和三相不平衡度)

◇ 运行可靠性

这里采用欧洲效率来综合评估光伏逆变器的转换效率水平,欧洲效率是5.0%, 10.0%, 20.0%, 30.0%, 50.0%和100.0%额定功率点下的测得的效率的加权值,其加权因子分别为:0.03, 0.06, 0.13, 0.10, 0.48和0.20。逆变器发电电能质量数据主要采用100%额定功率点下的总电流谐波含有率(THD),功率因数,直流分量和三相不平衡度。运行可靠性主要比较故障停机时间。

现场随机抽取某光伏电站10家企业共10台不同型号、相同额定功率光伏并网逆变器的测试数据,10家企业不同型号光伏并网逆变器测试数据如表1所示。

表1 10家企业不同型号光伏并网逆变器测试数据汇总

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其中,转换效率(欧洲效率),年发电量和功率因数是高优指标,THD,直流分量,电压不平衡度和故障停机时间是低优指标。根据不同指标对光伏并网逆变器性能影响程度,运用德菲尔法[6],基于行业内专家意见给出6项主要性能指标的权重系数(见表1)。2.3编秩及加权秩和比计算

根据高优指标从小到大编秩R,指标最低的赋值为1,次低的赋值为2,依次类推;根据低优指标从大到小编秩,指标最高的赋值为1,次高的赋值为2,依次类推;同一指标数据相同者编平均秩,编秩结果见表2。然后采用WRSR公式(2)计算每台光伏并网逆变器的WRSRi(i=1,2,…,n),其中n=10。通过比较WRSRi的大小,就可以对评价对象进行综合排序(也叫直接排序),10家企业不同型号光伏并网逆变器WRSR值计算结果及直接排序如见表2所示。

表2 10家企业不同型号光伏逆变器WRSR值计算结果及直接排序表

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2.4确定WRSR的分布及回归方程

由于评价对象较多,通过分档排序,WRSR的分布如表3所示。频数表示WRSR出现相同指标的次数,这里没有重复指标,因此每个WRSR的频次都是1次,累计频数为10次,同时每个评价对象的秩次值R和平均秩相等。最后一组累计频率(/n)X100%,需要按(1-1/4n)*100%校正,其值为:

10/10*(1-1/40)*100%=97.5%。

通过求截距和斜率公式求得:a=intercept(WRSRi,probiti)=-0.26,b=slope(WRSRi,probiti)=0.156,从而计算得到直线回归方程为:WRSR=-0.26+0.156*probit (4)

表3 WRSR的分布

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2.5结果分档及评价

按照回归方程推算对应的WRSR估计值对评价对象进行分档排序,共分为3个档位,常用分档情况下的百分位数临界值及其对应的概率单位Probit值,分档排序如表4所示。

表4 分档排序

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由分档结果可看出,10家企业不同型号光伏并网逆变器综合性能比较:

最差的是“企业D”。

中档的有“企业G”,“企业C”,“企业F”,“企业H”,“企业E”,“企业J”。

最好的是:“企业I”,“企业A”,“企业B”。

三 结论

本文首次采用加权秩和比法来评价光伏并网逆变器的多指标综合性能,并对某光伏电站的10家企业10种不同型号光伏并网逆变器的6项主要指标进行了整体评价和比对,其结果为后续光伏电站建设中光伏并网逆变器的选择提供了重要参考依据。

本评估方法可推广性强,易于操作,评价结果综合反映了不同光伏并网逆变器的整体性能,包括其转换效率水平、发电电能质量水平以及运行可靠性能等,可以为光伏并网逆变器产品质量的提升和改进提供数据支撑。


原标题:一种基于加权秩和比法的光伏并网逆变器多性能指标评价方法研究