基于BP神经网络的光伏阵列故障诊断研究

【摘要】：光伏阵列多安装在较恶劣的室外环境中,因此在运行过程中常会发生故障。为辨别光伏阵列故障类型,提出了基于L-M算法的BP神经网络的故障诊断方法。在深入分析不同故障状态下光伏阵列输出量变化规律的基础上,确定了故障诊断模型的输入变量。本方法无需额外的设备支持,具有简便、成本低的优点;可以在线实时地进行故障诊断。仿真和初步实验结果验证了基于BP神经网络的故障诊断方法可以有效地检测出光伏阵列短路、断路、异常老化及局部阴影等四种故障。 【作者单位】： 上海大学自动化系上海市电站自动化技术重点实验室;
【关键词】： BP神经网络 光伏阵列 故障诊断 L-M算法
【基金】：国家自然科学基金(51107079) 上海大学“十一五”211建设项目资助~~
【分类号】：TM615;TP183
【正文快照】： 0引言近几年来,具有环保和清洁能源特性的光伏发电得到了快速发展。为降低光伏发电系统的建设成本,目前采取的主要措施有:提高光伏电池的转换效率、实施最大功率点跟踪技术以及采用高效的功率变换器等。另外,在光伏发电运行过程中有效检测出光伏阵列的故障,也可以进一步提高

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