基于BP神经网络的光伏组件故障类型诊断

【摘要】：提出一种简单实用的光伏组件建模方法,即由光伏组件参数得到光伏电池单元参数,根据光伏组件内部光伏电池单元故障情况,得到等效的光伏组件故障模型。选取光伏组件的特征参数,通过光伏组件等效模型获取故障数据。在Matlab中建立BP神经网络模型,使用BP网络对光伏组件内部故障进行诊断。仿真试验表明所选特征量合理,在保证精度的前提下,使用本文的方法能有效地对光伏组件内部故障进行诊断。 【作者单位】： 河海大学能源与电气学院;
【关键词】： 光伏组件 故障类型 故障模型 BP神经网络 特征参数
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51207044)
【分类号】：TM914.4;TP183
【正文快照】： 0引言 近年来,具有环保与清洁能源特性的光伏发电得到了迅速发展。在光伏发电运行过程中会出现影响系统稳定的故障,有效检测出光伏组件的故障可以提高光伏发电系统的运行效率、保障运行安全及降低发电成本w。 光伏组件是有一定数量的类型相同的光伏电池单元串联而成' 为了防

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