性能综合评估

本项目通过对直流电源系统框架、蓄电池全状态多变量监测方法及在线核容放电方法进行研究分析，首次提出新型直流电源系统中两段直流母线互为备用策略、蓄电池远程在线核容放电的控制策略和关键技术，形成一套远程在线核容放电的变电站智能直流系统，由蓄电池全状态智能监测、在线核容成套设备、DC-DC直流智能母联和智能高频开关充电模块及站用电源监控系统组成，可实现功能：1以DC-DC智能母联搭建出两段直流系统的在线热备用框架，当发生直流母线失压或欠压时，能自动保持直流母线的连续供电特性，保证直流系统供电可靠性；2.不脱离直流系统下蓄电池远程在线核容放电（所放电的电能回馈电网）和蓄电池全状态多变量数据的远程实时监测、维护，替代原有静态、离线、人工的蓄电池运维模式，及时发现蓄电池隐患，提高运维效率；3.实现直流充电机对交流输入低电压和缺相的适应性的措施，进一步保证电网故障初期直流系统的运行稳定性；4.搭建一套完整的蓄电池远程后台维护系统，可管理500个变电站的蓄电池系统，可实现站用电源系统的实时监测、蓄电池自动在线养护、历史数据保存及分析、蓄电池性能综合评估、蓄电池劣化的提前预警等，提高蓄电池维护效率、节约人工成本。

电动汽车充放电行为的随机性，导致充放电站运行数据波动性强、指标间权重差距大，传统方法难以全面准确评估其充放电站的并网性能。为此，提出了一种电动汽车充放电站并网性能的综合评估方法。首先，提出了包含安全性、适应性、稳定性等5项准则的综合评估指标体系。其次，采用Apriori算法处理指标间关联关系。同时引入博弈思想将网络分析(Analytic network process, ANP)法与基于指标相关性的指标权重确定法结合以确定指标的最优组合权重。基于最优组合权重和基于逼近理想解排序法建立评估模型，对各充放电站并网的综合性能进行量化分析。最后，采用某市电动汽车充放电站运行数据对所提方法进行验证，并与已有评估方法进行对比。结果表明所提评估体系与评估方法的有效性和优越性。

本项目以提升光伏电站性能评估准确度为核心开展深入研究，建立了适用于多种光伏组件技术路线和不同电站运营水平的发电量预测模型，研发了可结合无人机智能巡检技术的光伏组件智能缺陷识别技术，综合技术经济研究形成了一套可用于大型光伏电站工程、运维及经济评估的方法。不同于其他科研院所，行业规范，研究成果充分考虑了自然光谱的变化及其对光电材料的影响，利用实测数据实现了光伏系统发电性能的准确预估，其MAE低于7%，并首次将GAN、M-Net算法应用于组件EL缺陷识别，准确度可达99%，处于行业领先水平。项目已申报专利17项，授权发明专利5项，发表或录用论文14篇（SCI或EI收录10篇），已获软著7项，发布企业标准规范1项。经鉴定，成果整体达到国际领先水平。