故障树和BAM神经网络在光伏并网故障诊断中的应用

【摘要】：介绍了光伏并网发电系统的主要故障模式及故障原因,以及故障树(FT)的理论和双向联想记忆(BAM)神经网络的结构与学习算法。针对光伏并网系统工作过程中可能出现的故障,提出一种将故障树和双向联想记忆神经网络融合在一起的故障诊断方法。通过故障树分析法(FTA)得到系统的所有故障模式,然后再由故障模式和根据维修经验的故障分析归纳出BAM的学习样本,即故障模式与故障分析之间的对应。通过光伏系统故障诊断的实验与应用,结果表明,该方法具有很好的实时性和有效性。 【作者单位】： 河北工业大学控制科学与工程学院;河北工业大学电气工程学院;天津职业技术师范大学汽车与交通学院;
【关键词】： 故障树 双向联想记忆神经网络 故障诊断
【基金】：国家自然科学基金青年基金(51107030) 河北省自然科学基金青年基金(E2012202070)资助项目
【分类号】：TM615
【正文快照】： 1引言太阳能光伏发电作为主要新能源中最经济、最清洁、最环保、可永续的能源之一[1],仍具有很大的发展前景。并且随着科学技术的进步,在设备和系统的自动化程度越来越高的同时,这些光伏并网系统一旦发生故障,会造成很大程度的经济损失,甚至导致人身伤亡和造成严重的社会影响

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