本技术涉及光伏组件监控，具体涉及一种光伏组件智能监控方法及系统。
背景技术：
1、随着全球能源结构的转型，光伏发电作为一种清洁、可再生的能源方式，应用范围日益增加。光伏组件作为光伏发电系统的核心部件，其性能好坏直接关系着整个光伏系统的发电效率。因此，光伏组件的监控成为了光伏发电领域研究的重点。
2、在现有的光伏组件智能监控中，常采用的方式分为两种，一种是通过构建光伏系统的仿真模型，根据仿真值与实际值之间的差异来判断是否存在光伏组件异常；另一种是通过监测数据与光伏组件历史数据的差异，判断是否存在光伏组件异常；这两种方式对于光伏组件历史数据的依赖性都较强。监测数据与历史数据之间总是存在差异的，这种差异的原因可能是因为环境因素或光伏组件本身的异常，但是难以区分。现有技术中，对于这种差异的处理，采取的是差异不大时就判定光伏组件不存在异常，但是这种微小差异如果是由光伏组件本身的异常带来的，如果不及时关注，而是等出现明显差异时再进行处理，微小异常的累积会对光伏组件本身的寿命产生不可逆的影响。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，提供一种光伏组件智能监控方法及系统，以解决现有的问题。
2、本技术解决技术问题的方案是提供一种光伏组件智能监控方法及系统，包括以下步骤：
3、第一方面，本技术实施例提供了一种光伏组件智能监控方法，该方法包括以下步骤：
4、获取各时刻每个光伏组件的电流、输出功率，以及各时刻的气象环境数据，包括光照强度、环境温度、风速和湿度；
5、根据各时刻不同光伏组件之间的电流、输出功率以及输出功率的季节性周期特征的差异情况，确定各时刻每个光伏组件的横向差异系数；
6、根据各时刻与其历史每天的同一时刻之间每个光伏组件的电流、输出功率的差异情况，以及气象环境数据对输出功率的影响情况，确定各时刻每个光伏组件的纵向差异系数；
7、基于所述横向差异系数和所述纵向差异系数，确定各时刻每个光伏组件的异常权重；
8、基于所述异常权重，确定各时刻每个光伏组件的角度基异常因子，对光伏组件进行异常监测。
9、优选的，所述确定各时刻每个光伏组件的横向差异系数，包括：
10、分析每个光伏组件与其余光伏组件的季节性周期特征的差异情况、以及电流和输出功率的相关程度，确定每个光伏组件与其余各光伏组件的第一差异；
11、分析各时刻每个光伏组件与相同时刻的其余光伏组件之间电流、输出功率的相关程度，确定各时刻每个光伏组件与其余各光伏组件的第一相似度；
12、将每个光伏组件与其余各光伏组件的所述第一差异与所述第一相似度的比值，记为第一比值；
13、将各时刻每个光伏组件与其余所有光伏组件的所述第一比值进行融合，确定各时刻每个光伏组件的横向差异系数。
14、优选的，所述确定每个光伏组件与其余各光伏组件的第一差异，包括：
15、对所有时刻每个光伏组件的输出功率采用序列分解算法，计算每个光伏组件的季节性强度；
16、将每个光伏组件与其余各光伏组件之间季节性强度的差异，作为每个光伏组件与其余各光伏组件的第一差异。
17、优选的，所述确定各时刻每个光伏组件与其余各光伏组件的第一相似度，包括：
18、将各时刻每个光伏组件的电流和输出功率，组成各时刻每个光伏组件的光伏输出向量；
19、计算各时刻每个光伏组件与同一时刻其余各光伏组件之间所述光伏输出向量的相似程度，并将以自然常数为底数，以所述相似程度为指数的指数函数的计算结果，作为各时刻每个光伏组件与其余各光伏组件的第一相似度。
20、优选的，所述确定各时刻每个光伏组件的纵向差异系数，包括：
21、将各时刻的光照强度和风速的和值与环境温度和湿度的和值之间的比值，作为各时刻的环境影响系数；
22、分析各时刻之前所有时刻的每个光伏组件的输出功率和所述环境影响系数之间的相关程度，确定各时刻每个光伏组件的第二相似度；
23、将所有时刻按照所属日期进行划分为每天的各时刻，计算各时刻与其所有历史每天的相同时刻之间每个光伏组件的所述光伏输出向量的相似程度的均值；
24、将所述均值与所述第二相似度的乘积，记为第一乘积；将以自然常数为底数，以所述第一乘积为指数的指数函数的结果的倒数，作为各时刻每个光伏组件的纵向差异系数。
25、优选的，所述确定各时刻每个光伏组件的第二相似度，包括：
26、分别将各时刻之前所有时刻的每个光伏组件的输出功率和所述环境影响系数，组成各时刻的输出功率序列和环境影响序列；
27、根据所述输出功率序列与所述环境影响序列之间的相关程度，确定为各时刻每个光伏组件的第二相似度。
28、优选的，所述确定各时刻每个光伏组件的异常权重，表达式为：其中，wi,t为第t个时刻第i个光伏组件的异常权重，ai,t为第t个时刻第i个光伏组件的横向差异系数，ci,t为第t个时刻第i个光伏组件的纵向差异系数，w0为预设初始权重；α为预设控制系数。
29、优选的，所述确定各时刻每个光伏组件的角度基异常因子，包括：
30、将各时刻每个光伏组件的电流、输出功率、光照强度、环境温度、风速和湿度，组成各时刻每个光伏组件的异常监控向量；
31、对所有时刻每个光伏组件的所述异常权重进行归一化处理，将各时刻及其之前所有时刻的每个光伏组件的所述异常监控向量与归一化处理后的异常权重，输入到abod异常检测算法，获得各时刻每个光伏组件的角度基异常因子。
32、优选的，所述对光伏组件进行异常监测，包括：
33、对所有时刻每个光伏组件的角度基异常因子采用阈值分割算法，获得最佳阈值；
34、若所述角度基异常因子小于等于最佳阈值，光伏组件存在异常，否则，光伏组件不存在异常。
35、第二方面，本技术实施例还提供了一种光伏组件智能监控系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意一项所述一种光伏组件智能监控方法的步骤。
36、本技术至少具有如下有益效果：
37、本技术通过分析各时刻不同光伏组件之间的电流、输出功率以及输出功率的季节性周期特征的差异情况，确定各时刻每个光伏组件的横向差异系数，其有益效果在于考虑了同一时刻的相同外部环境内不同光伏组件之间的差异情况，从而消除了环境因素造成的误差；根据各时刻与其历史每天的同一时刻之间每个光伏组件的电流和输出功率的差异情况，以及气象环境对输出功率的影响情况，确定各时刻每个光伏组件的纵向差异系数，其有益效果在于考虑了相同光伏组件在不同时刻下电流及输出功率的变化差异情况，有助于提升对于光伏组件出现异常情况的判断；基于所述横向差异系数和所述纵向差异系数，确定各时刻每个光伏组件的异常权重；基于所述异常权重，确定各时刻每个光伏组件的角度基异常因子，对光伏组件进行异常监测，其有益效果在于对光伏组件出现异常程度进行度量，同时考虑光伏组件横向差异和纵向差异两种特征，增强了对于光伏组件监控中的各种差异变化的捕捉能力，能够发现监控数据中的微小差异变化，提升了对于光伏组件异常排查的灵敏性和准确性。
1.一种光伏组件智能监控方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种光伏组件智能监控方法，其特征在于，所述确定各时刻每个光伏组件的横向差异系数，包括：
3.如权利要求2所述的一种光伏组件智能监控方法，其特征在于，所述确定每个光伏组件与其余各光伏组件的第一差异，包括：
4.如权利要求2所述的一种光伏组件智能监控方法，其特征在于，所述确定各时刻每个光伏组件与其余各光伏组件的第一相似度，包括：
5.如权利要求4所述的一种光伏组件智能监控方法，其特征在于，所述确定各时刻每个光伏组件的纵向差异系数，包括：
6.如权利要求5所述的一种光伏组件智能监控方法，其特征在于，所述确定各时刻每个光伏组件的第二相似度，包括：
7.如权利要求1所述的一种光伏组件智能监控方法，其特征在于，所述确定各时刻每个光伏组件的异常权重，表达式为：其中，wi,t为第t个时刻第i个光伏组件的异常权重，ai,t为第t个时刻第i个光伏组件的横向差异系数，ci,t为第t个时刻第i个光伏组件的纵向差异系数，w0为预设初始权重；α为预设控制系数。
8.如权利要求1所述的一种光伏组件智能监控方法，其特征在于，所述确定各时刻每个光伏组件的角度基异常因子，包括：
9.如权利要求1所述的一种光伏组件智能监控方法，其特征在于，所述对光伏组件进行异常监测，包括：
10.一种光伏组件智能监控系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-9任意一项所述一种光伏组件智能监控方法的步骤。
