本发明涉及能源组件运维，具体涉及一种光伏组件阴影遮挡识别方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术：
1、随着光伏产业的日益发展，越来越多的光伏组件正被不断应用于各种绿色发电中，而光伏组件发电效率是影响发电质量的有效指标，如何准确甄别光伏组件是否存在阴影遮挡等故障现象成为了提高发电量和对组件运维的重要手段。
2、目前，采用光伏组件进行发电后的运维特点是点多面广、复杂多样。目前主流的是通过在线监控系统定期生成光伏组件的图像，进一步通过人工观察图片或电压-电流数据等形式识别光伏组件阴影遮挡问题，虽然能实现部分在线阴影遮挡识别功能，但是由于光伏组件安装位置、安装角度、安装距离各异，并且产生的数据量较大，会导致阴影遮挡识别的准确性较低。
技术实现思路
1、本发明实施例提供一种光伏组件阴影遮挡识别方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决光伏组件阴影遮挡识别的准确性低下的问题。
2、第一方面，本发明实施例提供一种光伏组件阴影遮挡识别方法，包括：
3、按照预设时间间隔获取光伏组件第一预设数量的电压值和电流值；
4、基于各所述电压值和各所述电流值，生成电特性曲线；所述电特性曲线表征电压值与电流值之间的关系；
5、若所述电特性曲线存在拐点，则将所述电特性曲线确定为目标电特性曲线；
6、基于所述目标电特性曲线进行路径相似性计算，得到目标路径相似值；
7、基于所述目标电特性曲线进行趋势相似性计算，得到目标趋势相似值；
8、基于所述目标路径相似值和所述目标趋势相似值，确定光伏组件阴影遮挡识别结果。
9、在一个实施例中，所述基于所述目标路径相似值和所述目标趋势相似值，确定光伏组件阴影遮挡识别结果，包括：
10、基于路径聚类边界值，确定所述目标路径相似值所属路径相似簇；所述路径聚类边界值是基于目标路径相似值样本进行聚类分析得到的；所述路径相似簇包括高路径相似簇和低路径相似簇；
11、基于趋势聚类边界值，确定所述目标趋势相似值所属趋势相似簇；所述趋势聚类边界值是基于目标趋势相似值样本进行聚类分析得到的；所述趋势相似簇包括高趋势相似簇和低趋势相似簇；
12、若所述目标趋势相似值所属高趋势相似簇，则确定光伏组件不存在阴影遮挡；
13、若所述目标趋势相似值所属低趋势相似簇，且，所述目标路径相似值所属低路径相似簇，则确定光伏组件存在阴影遮挡。
14、在一个实施例中，所述基于所述目标电特性曲线进行路径相似性计算，得到目标路径相似值，包括：
15、获取光伏组件参数，并基于所述光伏组件参数确定伏安特性曲线；
16、遍历计算相同时点的第一实际曲线点与伏安曲线点之间的距离，得到多个第一距离值；所述实际曲线点表征目标电特性曲线上一个时点的电压值和电流值；所述伏安曲线点表征伏安特性曲线上一个时点的电压值和电流值；
17、将各第一距离值中最大值确定为第一初始路径相似值；
18、基于目标电特性曲线上的各第一实际曲线点和所述第一初始路径相似值，确定目标路径相似值。
19、在一个实施例中，所述基于目标电特性曲线上的各第一实际曲线点和所述第一初始路径相似值，确定目标路径相似值，包括：
20、将目标电特性曲线上的所有第一实际曲线点进行时序重新排列，得到多个第二实际曲线点；
21、遍历计算相同时点的所述第二实际曲线点与所述伏安曲线点之间的距离，得到多个第二距离值；
22、将各第二距离值中最大值确定为第二初始路径相似值；
23、执行所述将目标电特性曲线上的所有第一实际曲线点进行时序重新排列，得到多个第二实际曲线点的步骤，直至得到第二预设数量的第二初始路径相似值；
24、将所述第一初始路径相似值与各所述第二初始路径相似值中最小值确定为目标路径相似值。
25、在一个实施例中，所述基于所述目标电特性曲线进行趋势相似性计算，得到目标趋势相似值，包括：
26、基于目标电特性曲线上的各第一实际曲线点和伏安特性曲线上的各伏安曲线点进行路径规整，得到多个规整距离值；
27、基于各规整距离值进行动态路径距离规整，确定第一实际曲线点与伏安曲线点之间的规整路径距离；
28、将各规整路径距离中最小值确定为目标趋势相似值。
29、在一个实施例中，所述路径聚类边界值是根据如下步骤确定的：
30、按照预设时间间隔获取光伏组件第三预设数量的历史电压值和历史电流值；
31、基于各所述历史电压值和各所述历史电流值，确定多个目标路径相似值样本；
32、将各所述目标路径相似值样本分别进行最大最小值标准化，得到各标准路径相似值；
33、基于各标准路径相似值，确定第一聚类中心点；所述第一聚类中心点包括第一路径中心点和第二路径中心点；
34、基于所述第一聚类中心点，对各剩余聚类点进行聚类分析，得到所述第一路径中心点的第一路径分类簇和所述第二路径中心点的第二路径分类簇；所述剩余聚类点是指各标准路径相似值中除了所述第一聚类中心点外的其余每一个标准路径相似值；
35、基于所述第一路径分类簇和所述第二路径分类簇进行迭代聚类分析，得到高路径相似簇和低路径相似簇；
36、对高路径相似簇的中心点和低路径相似簇的中心点进行平均值计算，得到路径平均值，并将所述路径平均值确定为路径聚类边界值。
37、在一个实施例中，所述基于所述第一聚类中心点，对各剩余聚类点进行聚类分析，得到所述第一路径中心点的第一路径分类簇和所述第二路径中心点的第二路径分类簇，针对每一个剩余聚类点进行如下步骤：
38、将当前剩余聚类点和所述第一路径中心点进行距离计算，得到第一聚类距离；
39、将当前剩余聚类点和所述第二路径中心点进行距离计算，得到第二聚类距离；
40、若所述第一聚类距离小于所述第二聚类距离，则将当前剩余聚类点归类为所述第一路径中心点的第一路径分类簇；
41、若所述第二聚类距离小于所述第一聚类距离，则将当前剩余聚类点归类为所述第二路径中心点的第二路径分类簇。
42、第二方面，本发明实施例提供一种光伏组件阴影遮挡识别装置，包括：
43、获取模块，用于按照预设时间间隔获取光伏组件第一预设数量的电压值和电流值；
44、曲线生成模块，用于基于各所述电压值和各所述电流值，生成电特性曲线；所述电特性曲线表征电压值与电流值之间的关系；
45、第一确定模块，用于若所述电特性曲线存在拐点，则将所述电特性曲线确定为目标电特性曲线；
46、路径相似性计算模块，用于基于所述目标电特性曲线进行路径相似性计算，得到目标路径相似值；
47、趋势相似性计算模块，用于基于所述目标电特性曲线进行趋势相似性计算，得到目标趋势相似值；
48、第二确定模块，用于基于所述目标路径相似值和所述目标趋势相似值，确定光伏组件阴影遮挡识别结果。
49、第三方面，本发明提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述光伏组件阴影遮挡识别方法的步骤。
50、第四方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述光伏组件阴影遮挡识别方法的步骤。
51、本发明提供的光伏组件阴影遮挡识别方法、装置、电子设备及存储介质，以光伏组件的发电电流数据和电压数据作为支点，构建存在拐点的目标电特性曲线，并基于目标电特性曲线开展路径相似性分析和趋势相似性分析，进而可以根据路径相似性分析结果和趋势相似性分析结果，判断光伏组件是否存在阴影遮挡，提高光伏组件阴影遮挡识别的准确性，以便运维人员可以根据可靠的阴影遮挡识别结果及时进行运维。
1.一种光伏组件阴影遮挡识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的光伏组件阴影遮挡识别方法，其特征在于，所述基于所述目标路径相似值和所述目标趋势相似值，确定光伏组件阴影遮挡识别结果，包括：
3.根据权利要求1所述的光伏组件阴影遮挡识别方法，其特征在于，所述基于所述目标电特性曲线进行路径相似性计算，得到目标路径相似值，包括：
4.根据权利要求3所述的光伏组件阴影遮挡识别方法，其特征在于，所述基于目标电特性曲线上的各第一实际曲线点和所述第一初始路径相似值，确定目标路径相似值，包括：
5.根据权利要求4所述的光伏组件阴影遮挡识别方法，其特征在于，所述基于所述目标电特性曲线进行趋势相似性计算，得到目标趋势相似值，包括：
6.根据权利要求1所述的光伏组件阴影遮挡识别方法，其特征在于，所述路径聚类边界值是根据如下步骤确定的：
7.根据权利要求6所述的光伏组件阴影遮挡识别方法，其特征在于，所述基于所述第一聚类中心点，对各剩余聚类点进行聚类分析，得到所述第一路径中心点的第一路径分类簇和所述第二路径中心点的第二路径分类簇，针对每一个剩余聚类点进行如下步骤：
8.一种光伏组件阴影遮挡识别装置，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可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至7任一项所述光伏组件阴影遮挡识别方法的步骤。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述光伏组件阴影遮挡识别方法的步骤。
