基于特征提取的光伏故障診斷研究.pdf

1、能源作為社會進步和經(jīng)濟發(fā)展的重要基礎，其發(fā)展與利用情況對文明的進步具有極大的推動作用。面對傳統(tǒng)化石能源枯竭及愈加強烈的環(huán)境需求，光伏發(fā)電必將成為戰(zhàn)略能源，大力開發(fā)勢在必行。然而由于太陽能是間歇性能源，光伏系統(tǒng)工作環(huán)境復雜，為了保障光伏系統(tǒng)正常運行，降低因故障帶來的壽命降低及發(fā)電量損失，精確且快速的光伏故障診斷方法的研究具有重要意義，其使得即時的針對性維護和狀態(tài)監(jiān)測成為可能，極大的拓展了光伏系統(tǒng)的智能化與信息化。掌握光伏系統(tǒng)的正常及故障工

2、況下的出力特性，是開展光伏系統(tǒng)故障診斷研究的基礎。光伏系統(tǒng)輸出特性受太陽輻照量、溫度等環(huán)境因素影響，表現(xiàn)出較強的波動性及趨勢性，這給以出力特性為基礎的光伏故障診斷增加了難度。
　　本研究分析了光伏電站實際運行數(shù)據(jù)及歷史環(huán)境數(shù)據(jù)，研究組件的運行故障的分類、產(chǎn)生原因以及外在特性，建立輸出特性與故障類型之間的映射關系，搭建全工況條件下的光伏系統(tǒng)解析模型，使其具有模擬光伏組件外部行為電氣參數(shù)非線性轉移特性的基礎。保證了模型與復雜陰影遮擋條

3、件下的仿真能力，在保證精度的基礎上降低建模難度與運行時間。模型大量使用電路電子模塊搭建，因此其本身可拓展性強，有利于進行大規(guī)模光伏電站分析研究工作。提出了基于出力特性的在線參數(shù)辨識方法，研究待擬合電氣參數(shù)轉移現(xiàn)象，簡化參數(shù)辨識環(huán)節(jié)，提高精確性的同時有效降低了擬合時長，極大的降低了因運行工況偏移造成的模型參數(shù)誤差。研究了陰影遮擋下陣列輸出特性，利用不同的故障與光伏系統(tǒng)外部行為特征之間的映射關系，提出了基于特征提取的光伏故障診斷方法，該診斷