本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)融合的光伏組件故障診斷　出處：《電網(wǎng)技術(shù)》2017年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：對不同故障下光伏組件內(nèi)部等效參數(shù)和外特性電氣參數(shù)進(jìn)行特征提取,分別采用改進(jìn)人工魚群算法優(yōu)化徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(improved artificial fish swarm algorithm-radical basic function neural network,IAFSA-RBFNN)算法和相關(guān)向量機(jī)(relevance vector machine,RVM)算法,建立了基于內(nèi)部等效參數(shù)和外特性電氣參數(shù)的4種光伏組件故障診斷模型,用于光伏組件的初步故障診斷。在此基礎(chǔ)上,提出了一種基于改進(jìn)證據(jù)相似度的光伏組件數(shù)據(jù)融合故障診斷模型,將上述4種模型的診斷結(jié)果作為該改進(jìn)數(shù)據(jù)融合算法的基本概率分配(basic probability assignment,BPA)函數(shù)值,在決策層進(jìn)行融合診斷輸出,仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了上述方法可有效提高故障診斷的精度。
[Abstract]:The internal equivalent parameters and external electrical parameters of photovoltaic module are extracted under different faults. The improved artificial fish swarm algorithm is used to optimize the radial basis function neural network (. Improved artificial fish swarm algorithm-radical basic function. Neural network. IAFSA-RBFNN) algorithm and relevance vector machine (RVM) algorithm. Four kinds of photovoltaic module fault diagnosis models based on internal equivalent parameters and external electrical parameters are established, which can be used in the primary fault diagnosis of photovoltaic modules. A fault diagnosis model of photovoltaic module data fusion based on improved evidence similarity is proposed. The diagnostic results of the above four models are used as the basic probability assignment value of the improved data fusion algorithm. The results of simulation and experiment show that the proposed method can effectively improve the accuracy of fault diagnosis.
【作者單位】： 河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院;國網(wǎng)淮安供電公司;
【基金】：江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃(CXZZ12_0228)~~
【分類號】：TM615
【正文快照】： 向量機(jī);故障診斷;改進(jìn)證據(jù)相似度0引言光伏發(fā)電具有設(shè)計(jì)安裝容易、地域限制小、擴(kuò)容性強(qiáng)、噪聲低以及壽命長等特點(diǎn),日益成為新能源發(fā)電的主要形式之一。現(xiàn)階段,光伏發(fā)電系統(tǒng)中光伏組件所占投資比重仍較大,約占總造價(jià)40%左右[1]。通常,光伏組件的設(shè)計(jì)壽命約為25年,然而由于其長

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2 張風(fēng);白建波;郝玉哲;張臻;姜猛;;光伏組件表面積灰對發(fā)電性能的影響[J];華東電力;2013年02期

3 李智;白愷;宗瑾;張改利;岳巍澎;李明;;光伏組件數(shù)學(xué)模型研究與分析[J];華北電力技術(shù);2013年06期

4 馮江濤;陳心欣;馮皓;揭敢新;;光伏組件質(zhì)量測試標(biāo)準(zhǔn)發(fā)展簡史[J];電源技術(shù);2013年12期

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本文編號：1419791