确定光伏组件的生命周期的方法、装置及系统

技术领域

本发明涉及光伏技术领域，具体而言，涉及一种确定光伏组件的生命周期的方法、装置及系统。

背景技术

中国能源结构优化的需求迫在眉睫，大力发展太阳能、风能、地热能等清洁能源成为必然趋势，光伏组件作为太阳能发电的核心设备，其质量问题和衰减特性直接影响光伏电站的总发电量的高低。

传统设计中，仅凭经验将光伏组件的使用寿命定为25年，无法动态评估光伏组件质量水平及衰减阶段，这一方面会导致部分工作于高海拔环境下的光伏组件在未满25年寿命时就出现故障无法使用的问题；另一方面会导致部分已服役25年但性能良好的光伏组件被提前替换增大经济成本。

针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种确定光伏组件的生命周期的方法、装置及系统，以至少解决现有技术中仅凭经验设定光伏组件的使用寿命，无法动态评估光伏组件的可使用生命周期的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种确定光伏组件的生命周期的方法，包括：获取光伏组件的历史运行数据；监测上述光伏组件的当前环境数据和当前运行数据；依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期。

可选的，在依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期之前，上述方法还包括：确定上述光伏组件的生命周期衰减指标；获取样本环境数据、样本历史运行数据和样本当前运行数据；基于上述生命周期衰减指标，依据上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据建立光伏组件衰减模型。

可选的，依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期，包括：依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件衰减模型中对应的上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据；基于上述样本环境数据对上述当前环境数据进行分析得到第一分析结果，依据上述样本历史运行数据对上述历史运行数据进行分析得到第二分析结果，以及依据上述样本当前运行数据对上述当前运行数据进行分析得到第三分析结果；获取上述第一分析结果、上述第二分析结果和上述第三分析结果中的至少一个分析结果中的上述可使用生命周期。

可选的，上述生命周期衰减指标包括以下至少之一：光伏组件玻璃划痕指标、透光率指标、背板机械特性指标、电池片隐裂指标、热斑效应和进程控制PID效应指标、随机衰减指标、背板和密封乙烯-醋酸乙烯共聚物EVA胶膜化学变质指标、光伏组件清洁指标。

可选的，获取光伏组件的历史运行数据，包括：获取上述光伏组件的历史输出电流和历史输出功率；监测光伏组件的当前环境数据，包括：控制基于无人机的光伏组件扫描与检测系统，采集得到上述当前环境数据，其中，上述当前环境数据包括如下至少之一：光辐照度、环境温度、湿度、正板温度、风力；监测上述光伏组件的当前运行数据，包括：控制基于无人机的光伏组件扫描与检测系统，监测上述光伏组件的当前输出电流和当前输出功率。

可选的，上述光伏组件为设置在高海拔荒漠地区的光伏组件。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种确定光伏组件的生命周期的系统，包括：监测器，用于监测上述光伏组件的当前环境数据和当前运行数据；处理器，与上述监测器连接，用于获取光伏组件的历史运行数据，并依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期。

可选的，上述处理器还用于确定上述光伏组件的生命周期衰减指标；获取样本环境数据、样本历史运行数据和样本当前运行数据；基于上述生命周期衰减指标，依据上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据建立光伏组件衰减模型。

可选的，上述处理器还用于依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件衰减模型中对应的上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据；基于上述样本环境数据对上述当前环境数据进行分析得到第一分析结果，依据上述样本历史运行数据对上述历史运行数据进行分析得到第二分析结果，以及依据上述样本当前运行数据对上述当前运行数据进行分析得到第三分析结果；获取上述第一分析结果、上述第二分析结果和上述第三分析结果中的至少一个分析结果中的上述可使用生命周期。

可选的，上述系统还包括：光伏组件扫描与检测系统，用于采集得到上述当前环境数据和上述当前运行数据，其中，上述当前环境数据包括如下至少之一：光辐照度、环境温度、湿度、正板温度、风力，上述当前运行数据包括：当前输出电流和当前输出功率。

可选的，上述光伏组件为设置在高海拔荒漠地区的光伏组件。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种确定光伏组件的生命周期的装置，包括：获取模块，用于获取光伏组件的历史运行数据；监测模块，用于监测上述光伏组件的当前环境数据和当前运行数据；确定模块，用于依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种非易失性存储介质，上述非易失性存储介质存储有多条指令，上述指令适于由处理器加载并执行任意一项的确定光伏组件的生命周期的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种处理器，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序被设置为运行时执行任一项中上述的确定光伏组件的生命周期的方法。

根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，上述存储器中存储有计算机程序，上述处理器被设置为运行上述计算机程序以执行任一项中上述的确定光伏组件的生命周期的方法。

在本发明实施例中，通过获取光伏组件的历史运行数据；监测上述光伏组件的当前环境数据和当前运行数据；依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期，达到了动态评估光伏组件的可使用生命周期的目的，从而实现了避免仅凭经验设定光伏组件的使用寿命的技术效果，进而解决了现有技术中仅凭经验设定光伏组件的使用寿命，无法动态评估光伏组件的可使用生命周期的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的一种确定光伏组件的生命周期的方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的一种确定光伏组件的生命周期的系统的结构示意图；

图3是根据本发明实施例的一种确定光伏组件的生命周期的装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种确定光伏组件的生命周期的方法的实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的一种确定光伏组件的生命周期的方法的流程图，如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤S102，获取光伏组件的历史运行数据；

步骤S104，监测上述光伏组件的当前环境数据和当前运行数据；

步骤S106，依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期。

在本发明实施例中，通过获取光伏组件的历史运行数据；监测上述光伏组件的当前环境数据和当前运行数据；依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期，达到了动态评估光伏组件的可使用生命周期的目的，从而实现了避免仅凭经验设定光伏组件的使用寿命的技术效果，进而解决了现有技术中仅凭经验设定光伏组件的使用寿命，无法动态评估光伏组件的可使用生命周期的技术问题。

可选的，上述光伏组件为设置在高海拔荒漠地区的光伏组件。

在本申请实施例中，可以通过新能源大数据平台运行上述确定光伏组件的生命周期的方法，上述新能源大数据平台用于提供开放的IaaS基础设施服务、PaaS平台服务、DaaS数据服务,服务器223台，平台内置超过100种通用算法和模型，接入能力超过1000万测点/秒，具备PB级数据存储容量和高吞吐数据并发能力，满足200GW、600座以上新能源电站的运营管控要求。

可选的，上述新能源大数据平台用于实现光伏组件的健康在线监测与智能诊断，源、网、荷侧多源异构数据的实时采集，实现风机部件级、光伏板件级最小颗粒度数据采集，采集频率5-7秒/次，累积接入数据已经超过55亿条，每日新增数据量超过60GB，高效支撑各类行业应用构建和使用。

在本申请实施例中，基于智能光伏电站故障检测与寿命预测技术实现光伏组件的健康在线监测与智能诊断，确定光伏组件的可使用生命周期，其中，光伏系统故障诊断方法是实现光伏组件的健康在线监测与智能诊断的基础，在此基础上，通过拟建立机、电、图像等多传感器融合的光伏阵列的新能源大数据平台，以完成对太阳能电池板进行环境(输入)和电力(输出)的全方位监控，为后期的信息挖掘建立良好的数据基础。

作为一种可选的实施例，本申请实施例除了利用输出电压和功率等数据进行电池板故障的实时监测，还可以利用电池板的表面缺陷和是否脏污等数据进行故障检测。拟通过控制无人机拍摄电池板图像，然后进行利用机器视觉的相关方法建立基于图像识别的表面裂纹和热斑诊断模型，得到电池板表面缺陷和脏污程度数据，实现实时在线故障诊断能力。

此外，本申请实施例中新能源大数据平台运用逻辑回归、朴素贝叶斯和决策树等数据处理技术，针对光伏电站系统中可监测的数据具有类型繁多且结构性差等特点，拟采用逻辑回归和朴素贝叶斯等方法进行故障分类、采用回归方法和决策树等进行连续预测光伏组件的可使用生命周期(即寿命)。

作为另一种可选的实施例，获取光伏组件的历史运行数据，包括：获取上述光伏组件的历史输出电流和历史输出功率；监测光伏组件的当前环境数据，包括：控制基于无人机的光伏组件扫描与检测系统，采集得到上述当前环境数据，其中，上述当前环境数据包括如下至少之一：光辐照度、环境温度、湿度、正板温度、风力；监测上述光伏组件的当前运行数据，包括：控制基于无人机的光伏组件扫描与检测系统，监测上述光伏组件的当前输出电流和当前输出功率。

在本申请实施例中，通过选购跨度为十年的不同厂家、不同类型光伏组件，及配套的实验仪器设备包括辐照仪、透光率仪、显微镜、PID专用测试电源，太阳模拟器、EL检测仪、红外成像仪、万用表、无人机、温度循环试验箱、环境监测设备、光伏组件清洁设备等，搭建光伏组件的衰减测试实验平台。

并通过从组件结构组成的角度量化光伏组件衰减指标，包括光伏玻璃、背板、电池片、密封EVA胶膜的物理、化学性质的变化，以及致使光伏组件衰减的积灰效应、热斑效应和PID效应指标，开展历年光伏组件发电功率对比实验、光伏玻璃机械特性和光学特性实验、背板机械特性检测和GPC测试实验、电池片隐裂分布统计和EL测试实验、PID测试实验、热斑效应检测实验、不同材质和类型的光伏组件衰减对比实验、不同清洁程度光伏组件衰减对比实验、加速衰减和破坏性实验等。

最后通过利用大数据与无人机技术实时监控光伏组件运行情况，无人机搭载视觉与红外成像设备监控光组件，同时通过人为的定期清洁、以旧换新和及时修复故障等措施，减少光伏组件在非正常衰减情况下对光伏发电的影响。

在一种可选的实施例中，针对风力发电机组状态监测与分析系统研究，本申请实施例通过超低频振动加速度传感器实现主轴振动和塔筒的状态监测；通过普通加速度振动加速度传感器实现对行星轮、齿轮箱以及发电机等传动链设备的振动状态监测，借助转速传感器触发相关采集策略；接入机组其他的电流、电压、功率、风速等信号等通过过程量信号传输到同一个软件平台，通过多种报警处理方式，以及辅助诊断功能实现对设备故障的智能报警，然后利用风力发电机组计算机监控系统网络进行数据传输，实现专家的远程诊断与设备状态评估。

在一种可选的实施例中，针对风力发电机塔筒及地基沉降监测与分析系统研究，本申请实施例通过风力发电机塔筒及地基沉降监测与分析系统可监测风电机组塔筒工作状态及基础沉降状态，实时采集塔筒振动信号、晃度及倾角数据，分析风电机组运行状态，可通过机组倾覆实时监测图、危险转速区监测图、倾角分布图、频谱图、趋势图、分析对比图进行机组运行状况诊断分析，并能通过报警显示、自主报警、数据报表、日志查询、用户管理等多种工具进行数据管理，为风电机组健康运行提出最佳的状态监测解决方案。

在另一种可选的实施例中，针对风力发电机组叶片健康监测与分析系统研究，本申请实施例通过在风力发电机组运行过程中，叶片承受包括气动载荷、重力载荷、惯性载荷以及操作载荷等在内的多重载荷，这些载荷共同作用，形成了风力发电机组复杂的载荷谱。叶片服役期间复合材料的损坏或老化是一个随时间而渐变的过程，特别是风电场环境恶劣、复杂，除了机械力学的作用，外部化学元素与叶片材料还会发生物理化学作用，从而可能导致材料的劣化与结构失效。风电机组叶片健康在线监测系统，通过加装专用传感器，获得风机叶片上的结构动力学和温度信号，并进行结构动力学及相关信号的定时采集和分析处理，由此获得风机叶轮设备的运行状态信息，从而及时检测出风力发电机叶片的早期故障，避免机器的严重损坏和事故发生。

在另一种可选的实施例中，针对水电站关键设备健康在线监测与智能诊断系统研究，本申请实施例通过水轮发电机组在线状态监测和分析系统研究能够在线连续监测水轮发电机组运行过程中的振动、摆度、压力脉动、空气间隙、磁场强度等稳定性相关参数及有功、无功、励磁电压、接力器行程等工况参数，并长期记录对设备管理、诊断有用的数据，提供专业的诊断图谱，自动生成机组状态分析报告，最终能把数据在网络上传输与发布；可以及时识别机组的状态、发现故障早期征兆，对故障原因、严重程度、及发展趋势做出判断，从而可以及时消除故障隐患，避免破坏性事故的发生。

在又一种可选的实施例中，针对智能光伏电站故障检测与寿命预测技术研究，本申请实施例基于环境传感器的光伏阵列在线故障诊断技术，研究并提取与光伏故障密切相关的环境指标(例如光辐照度、环境温度、湿度、光伏板正板温度、风力)和电池板指标(例如尺寸、材质、光伏阵列输出电流、输出功率)，以及表示是否故障的监督数据等。研究基于变量指标/特征的故障诊断技术，将以上环境指标作为输入，建立离线/在线实时故障诊断模型。并搭建基于无人机的光伏组件扫描和检测系统，采用无人机扫描路径与姿态控制方法，通过控制无人机获取高质量的表面裂纹和热斑的故障图像，搭建故障图像的存储平台，实现故障图像的有效获取和存储，从而搭建基于无人机的光伏组件扫描与检测系统。

在上述可选的实施例中，本申请实施例基于图像的组件表面微裂纹和热斑实时诊断技术，故障图像(包括红外线图像等)图像预处理与故障特征提取技术，建立基于图像识别的表面裂纹和热斑诊断模型，实现实时在线故障诊断能力，例如，通过对光伏板红外图片进行图像倾斜校正(透视变换)，单片光伏板截取，图像预处理，Otsu阈值选取算法等处理，实现对连通区域标记，并通过光伏电站监控历史数据深度挖掘技术，进行光伏阵列衰减度分析和寿命预测，获取光伏组件衰减数据，研究数据挖掘技术，并建立故障和寿命预测的机器学习模型，研究环境指标与寿命预测模型的映射关系，实现基于环境指标的光伏阵列衰减度预测能力。

在一种可选的实施例中，在依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期之前，上述方法还包括：

步骤S202，确定上述光伏组件的生命周期衰减指标；

步骤S204，获取样本环境数据、样本历史运行数据和样本当前运行数据；

步骤S206，基于上述生命周期衰减指标，依据上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据建立光伏组件衰减模型。

在上述可选的实施例中，上述生命周期衰减指标包括以下至少之一：光伏组件玻璃划痕指标、透光率指标、背板机械特性指标、电池片隐裂指标、热斑效应和进程控制PID效应指标、随机衰减指标、背板和密封乙烯-醋酸乙烯共聚物EVA胶膜化学变质指标、光伏组件清洁指标。

还存在一种可选的实施例，针对光伏电站组件质量评估及衰减机制研究，本申请实施例通过搭建光伏组件衰减测试实验平台，定期测定光伏发电数据，探究不同环境因素对光伏组件衰减的影响。

例如，针对2008-2018这十年间逐年运行的光伏组件，选取每一年的光伏组件20块(10年共计200块)，各年光伏组件分别为由多个厂家出产的单晶硅14块，多晶硅4块，非晶硅2块，所有光伏组件集中起来，按照实际光伏组件运行状态，搭建光伏组件衰减测试实验平台；开展为期1年的光伏发电数据的持续监测，包括组件的开路电压、短路电流、功率衰减率等光伏发电数据；对光伏组件进行分组，对比不同辐照、温度、灰尘条件下光伏组件衰减情况，分析各因素权重，并在光伏发电数据监测完成后开展后续实验。

在上述可选的实施例中，针对光伏组件进行衰减测试实验研究，可以从除发电功率外的物理和化学角度进一步量化组件衰减指标，包括光伏组件玻璃划痕指标、透光率指标，背板机械特性指标，电池片隐裂指标，热斑效应和PID效应指标，随机衰减指标，背板和密封EVA胶膜化学变质指标，光伏组件清洁指标等。开展历年光伏组件发电功率对比实验、光伏玻璃机械特性和光学特性实验、背板机械特性检测和GPC测试实验、电池片隐裂分布统计和EL测试实验、PID测试实验、热斑效应检测实验、不同材质和类型的光伏组件衰减对比实验、不同清洁程度光伏组件衰减对比实验、加速衰减和破坏性实验等。

并通过建立光伏组件衰减模型，预测光伏组件未来运行情况并对光伏组件衰减监测、预防和控制措施的研究，例如，建立高海拔荒漠地区光伏组件衰减模型，准确预测光伏组件未来运行情况；对光伏组件的进行长期发电数据监测和无人机搭载视觉与红外监测，预防光组件非正常衰减，针对光伏组件衰减采取有效措施，降低衰减速率和环境中辐射强、温差大、灰尘多等不利因素的影响。

作为一种可选的实施例，设备健康在线监测与智能诊断方面，通过大数据分析，判定风电机组大部件、水轮机组当前的健康状况、存在运行风险的点位和可能存在的故障，为检修备件准备、检修方案制定等提供依据。智能光伏电站故障检测与寿命预测技术研究方面，针对高海拔地区光伏系统故障诊断难题，结合历史数据、环境数据和实时监测数据等探索，基于大数据方法对光伏电站运维优化技术进行研究，为光伏发电系统精确诊断提供理论依据。光伏电站组件质量评估及衰减机制研究围绕光伏组件衰减开展，通过量化光伏组件衰减的指标并结合历年环境气候数据，探明光伏组件的衰减因素，明确致使组件衰减的主要因素，明晰光伏组件衰减机理，建立光伏组件衰减模型，以便精准预测光伏电站未来运行情况。

在一种可选的实施例中，依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期，包括：

步骤S302，依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件衰减模型中对应的上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据；

步骤S304，基于上述样本环境数据对上述当前环境数据进行分析得到第一分析结果，依据上述样本历史运行数据对上述历史运行数据进行分析得到第二分析结果，以及依据上述样本当前运行数据对上述当前运行数据进行分析得到第三分析结果；

步骤S306，获取上述第一分析结果、上述第二分析结果和上述第三分析结果中的至少一个分析结果中的上述可使用生命周期。

在上述可选的实施例中，通过当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件衰减模型中对应的上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据；并基于上述样本环境数据对上述当前环境数据进行分析得到第一分析结果，依据上述样本历史运行数据对上述历史运行数据进行分析得到第二分析结果，以及依据上述样本当前运行数据对上述当前运行数据进行分析得到第三分析结果；进而获取上述第一分析结果、上述第二分析结果和上述第三分析结果中的至少一个分析结果中的上述可使用生命周期。

本申请实施例提供的设备健康在线监测与智能诊断方案，突破传统设备的定期维检修模式，解决设备“维修过剩”或“维修不足”问题。将设备传统的事后维修、计划检修向状态维修、预知维修迈进。设备健康状态监测及智能诊断技术作为预知检修的基础手段，在推进设备管理的不断发展中起到了重要作用。智能光伏电站故障检测与寿命预测技术研究方面，一是搭建基于无人机的光伏组件检测系统，是对故障分析的基础；二是基于环境和历史数据对光伏组件寿命进行预测。在光伏电站组件质量评估及衰减机制研究方面，一是针对高海拔荒漠地区的光伏组件的衰减由功率衰减率这一单一指标来衡量扩展为多指标(包括：光伏组件玻璃划痕指标、透光率指标，背板机械特性指标，电池片隐裂指标，热斑效应和PID效应指标，随机衰减指标，背板和密封EVA胶膜化学变质指标，光伏组件清洁指标)来衡量，是本课题的主要特色和创新之处。二是首次建立高海拔荒漠地区光伏组件衰减模型，对光伏组件未来运行情况进行准确预测，为光伏行业组件衰减标准的制定提供依据和参考。

本申请实施例通过设备健康在线监测与智能诊断研究，有助于主动排查设备故障，降低运行风险，延长设备使用寿命，提高设备利用率、安全性和可靠性。根据设备状况进行维护对工作和过程进行全面的监测，减少机器检修的次数，从而降低维护成本，降低因检修产生的间接损失。消除因不必要维修或“过度维修”给平稳运行的机器带来的故障风险。通过设备健康状态监测技术结合主动性、可靠维修方式可大大降低非计划停机造成的损失。

本申请实施例通过智能光伏电站故障检测与寿命预测技术研究，针对高海拔地区光伏发电系统故障诊断技术进行研究，重点基于历史数据、环境数据和实时监测数据，实现光伏系统立体式诊断机制，其研究成果能有效降低光伏组件的故障率，提高大规模光伏电站光伏发电质量，延长电池组件的生命周期，降低光伏电站运维成本，助力光伏运维行业的健康发展，可有效提高光伏电站的智能化水平，有效的保障光伏电站的可靠性。

在本申请实施例中，针对光伏电站组件质量评估及衰减机制研究，对光伏发电规模较大西部荒漠地区的光伏组件的衰减现状展开调查，进行深入研究，通过现场取样选取跨度为十年间逐年投入运营的不同类型、不同厂家的光伏组件作为研究对象，搭建光伏组件衰减测试平台，探究光伏组件衰减机理，建立光伏组件衰减模型，为我省荒漠地区的光伏发电功率精准预测提供了理论基础，为光伏组件衰减标准的制定提供参考，提升光伏组件制造企业的竞争力，助力光伏运维行业的健康发展。

实施例2

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述确定光伏组件的生命周期的方法的系统实施例，图2是根据本发明实施例的一种确定光伏组件的生命周期的系统的结构示意图，如图2所示，上述确定光伏组件的生命周期的系统，包括：监测器30和处理器32，其中：

监测器30，用于监测上述光伏组件的当前环境数据和当前运行数据；处理器32，与上述监测器30连接，用于获取光伏组件的历史运行数据，并依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期。

可选的，上述处理器32还用于确定上述光伏组件的生命周期衰减指标；获取样本环境数据、样本历史运行数据和样本当前运行数据；基于上述生命周期衰减指标，依据上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据建立光伏组件衰减模型。

可选的，上述处理器32还用于依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件衰减模型中对应的上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据；基于上述样本环境数据对上述当前环境数据进行分析得到第一分析结果，依据上述样本历史运行数据对上述历史运行数据进行分析得到第二分析结果，以及依据上述样本当前运行数据对上述当前运行数据进行分析得到第三分析结果；获取上述第一分析结果、上述第二分析结果和上述第三分析结果中的至少一个分析结果中的上述可使用生命周期。

可选的，上述系统还包括：光伏组件扫描与检测系统，用于采集得到上述当前环境数据和上述当前运行数据，其中，上述当前环境数据包括如下至少之一：光辐照度、环境温度、湿度、正板温度、风力，上述当前运行数据包括：当前输出电流和当前输出功率。

可选的，上述光伏组件为设置在高海拔荒漠地区的光伏组件。

需要说明的是，本申请中的图3中所示确定光伏组件的生命周期的系统的具体结构仅是示意，在具体应用时，本申请中的确定光伏组件的生命周期的系统可以比图3所示的确定光伏组件的生命周期的系统具有多或少的结构。

需要说明的是，上述实施例1中的任意一种可选的或优选的确定光伏组件的生命周期的方法，均可以在本实施例所提供的确定光伏组件的生命周期的系统中执行或实现。

此外，仍需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。

实施例3

根据本发明实施例，还提供了一种用于实施上述确定光伏组件的生命周期的方法的装置实施例，图3是根据本发明实施例的一种确定光伏组件的生命周期的装置的结构示意图，如图3所示，上述确定光伏组件的生命周期的装置，包括：获取模块40、监测模块42和确定模块44，其中：

获取模块40，用于获取光伏组件的历史运行数据；监测模块42，用于监测上述光伏组件的当前环境数据和当前运行数据；确定模块44，用于依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期。

需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，例如，对于后者，可以通过以下方式实现：上述各个模块可以位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的方式位于不同的处理器中。

此处需要说明的是，上述获取模块40、监测模块42和确定模块44对应于实施例1中的步骤S102至步骤S106，上述模块与对应的步骤所实现的实例和应用场景相同，但不限于上述实施例1所公开的内容。需要说明的是，上述模块作为装置的一部分可以运行在计算机终端中。

需要说明的是，本实施例的可选或优选实施方式可以参见实施例1中的相关描述，此处不再赘述。

上述的确定光伏组件的生命周期的装置还可以包括处理器和存储器，上述获取模块40、监测模块42和确定模块44等均作为程序单元存储在存储器中，由处理器执行存储在存储器中的上述程序单元来实现相应的功能。

处理器中包含内核，由内核去存储器中调取相应的程序单元，上述内核可以设置一个或以上。存储器可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)，存储器包括至少一个存储芯片。

根据本申请实施例，还提供了一种非易失性存储介质实施例。可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在上述程序运行时控制上述非易失性存储介质所在设备执行上述任意一种确定光伏组件的生命周期的方法。

可选地，在本实施例中，上述非易失性存储介质可以位于计算机网络中计算机终端群中的任意一个计算机终端中，或者位于移动终端群中的任意一个移动终端中，上述非易失性存储介质包括存储的程序。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：获取光伏组件的历史运行数据；监测上述光伏组件的当前环境数据和当前运行数据；依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件的可使用生命周期。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：确定上述光伏组件的生命周期衰减指标；获取样本环境数据、样本历史运行数据和样本当前运行数据；基于上述生命周期衰减指标，依据上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据建立上述光伏组件衰减模型。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：依据上述当前环境数据、上述历史运行数据和上述当前运行数据，确定上述光伏组件衰减模型中对应的上述样本环境数据、上述样本历史运行数据和上述样本当前运行数据；基于上述样本环境数据对上述当前环境数据进行分析得到第一分析结果，依据上述样本历史运行数据对上述历史运行数据进行分析得到第二分析结果，以及依据上述样本当前运行数据对上述当前运行数据进行分析得到第三分析结果；获取上述第一分析结果、上述第二分析结果和上述第三分析结果中的至少一个分析结果中的上述可使用生命周期。

可选地，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行以下功能：获取上述光伏组件的历史输出电流和历史输出功率；控制基于无人机的光伏组件扫描与检测系统，采集得到上述当前环境数据，其中，上述当前环境数据包括如下至少之一：光辐照度、环境温度、湿度、正板温度、风力；控制基于无人机的光伏组件扫描与检测系统，监测上述光伏组件的当前输出电流和当前输出功率。

根据本申请实施例，还提供了一种处理器实施例。可选地，在本实施例中，上述处理器用于运行程序，其中，上述程序运行时执行上述任意一种确定光伏组件的生命周期的方法。

本申请实施例提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任意一种的确定光伏组件的生命周期的方法。

本申请还提供了一种计算机程序产品，当在数据处理设备上执行时，适于执行初始化有确定光伏组件的生命周期的确定光伏组件的生命周期的方法步骤的程序。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取非易失性存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个非易失性存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的非易失性存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。