光伏發(fā)電系統(tǒng)的故障診斷與健康監(jiān)測技術(shù)研究.pdf

1、隨著能源需求的進一步增加以及光伏產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展,太陽能成為一個重要的能量來源,光伏發(fā)電系統(tǒng)在能源供應中的重要性也逐漸顯露出來。光伏發(fā)電系統(tǒng)運行狀況的在線監(jiān)測以及故障診斷成為保障光伏發(fā)電系統(tǒng)乃至電力系統(tǒng)安全平穩(wěn)運行的一個關(guān)鍵因素。由于光伏發(fā)電具有非線性的特性曲線,光伏發(fā)電系統(tǒng)并不能用簡單的數(shù)學模型來進行描述,而是通過最大功率跟蹤技術(shù)對光伏發(fā)電進行調(diào)節(jié)以及特性分析。本文以基本的光伏發(fā)電單元作為研究對象,以數(shù)據(jù)監(jiān)測以及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為技術(shù)背景

2、,對光伏發(fā)電系統(tǒng)的故障診斷與健康監(jiān)測進行了以下研究。
　　首先,本文對光伏發(fā)電系統(tǒng)的分類與基本結(jié)構(gòu)進行了介紹;分別從光伏陣列發(fā)電特性、最大功率跟蹤技術(shù)的控制算法、以及光伏逆變器控制方式三個方向介紹了光伏發(fā)電系統(tǒng)的主要原理和關(guān)鍵技術(shù);并在Matlab/Simulink平臺中建立了一個集散式光伏發(fā)電單元的仿真模型。在不同的環(huán)境條件下對光伏陣列和系統(tǒng)的運行狀況進行了仿真,分析了不同的輻照度和環(huán)境溫度對光伏發(fā)電系統(tǒng)發(fā)電量的影響。
　

3、　其次,由于支持向量機分類器在解決非線性、高維度的模式識別問題中具有其獨有的優(yōu)勢,本文選用多分類支持向量機來進行光伏發(fā)電系統(tǒng)的故障診斷研究,并應用改進的粒子群算法對多分類支持向量機的參數(shù)進行了優(yōu)化。結(jié)合光伏陣列的多種故障進行實例分析,通過四種不同診斷算法的結(jié)果對比分析,證明了該算法的快速性、合理性和有效性。
　　最后,本文還提出了一種基于變權(quán)層次分析法的健康度分析策略。利用光伏監(jiān)控系統(tǒng)獲取的實時數(shù)據(jù)以及定期專家評分產(chǎn)生的量化評價對