基于小波特征的ART神经网络光伏故障诊断

陈咏涛; 王瑞妙; 樊晓伟; 朱小军

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基于小波特征的ART神经网络光伏故障诊断

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光伏系统多采用串并联(SP)连接,某一组件发生故障对整个光伏系统都将产生较大影响。如某一组件断路,则组串电流为零,整个组串功率丢失。及时发现故障并判断光伏故障类型,对光伏系统平稳运行、提升光伏发电效能具有重要作用。此处基于改进自适应共振理论(ART)神经网络,通过模拟不同组件故障,提取不同故障类型下的特征参数,进而使用ART神经网络进行训练,获得光伏阵列故障诊断模型。试验表明所提光伏故障诊断方法能够较为精准地判别短路、断路、阴影遮挡、老化等故障。

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来源
《电力电子技术》 |2022年第8期|81-84|共5页
作者
陈咏涛; 王瑞妙; 樊晓伟; 朱小军;
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作者单位

国网重庆市电力公司电力科学研究院;

国网重庆市电力公司;

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正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
自适应共振理论神经网络; 光伏阵列; 故障诊断;

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