基于BP神经网络的光伏组件在线故障诊断

【摘要】：为了提高光伏系统的发电效率,同时降低人工维护的成本,提出了一种基于BP(back propagation)神经网络的光伏组件在线故障诊断策略;分析了光伏组件短路和异常老化故障的成因,并在Matlab中对光伏组件故障状态下的输出特性进行了仿真研究。根据仿真结果并结合光伏组件的数学模型,总结了光伏组件的故障规律,建立了BP神经网络故障诊断模型及模拟光伏组件各种故障的仿真模型。用该模型采集了适合神经网络训练的样本,并对神经网络诊断模型进行了训练。结合光伏功率优化器,进行了组件在线故障诊断的仿真和实验研究,结果验证了文中方法的正确性、有效性和环境适应性。 【作者单位】： 上海市电站自动化技术重点实验室(上海大学);
【关键词】： 光伏组件 在线诊断 短路 异常老化 BP神经网络
【基金】：国家自然科学基金项目(51107079)~~
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0引言太阳能具有清洁、无污染、可持续等优点。随着光伏组件价格不断下降,其应用领域及规模在不断地发展和扩大。理论上,光伏组件的使用寿命为20至25 a,但是由于其长期运行在室外恶劣的环境中,不可避免地会发生各种故障。若这些故障得不到及时清除,会直接影响光伏系统的正常

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