基于BP神经网络的光伏阵列故障诊断研究

• 作者: 付立 吴春华 周笛青 李智华 王元章
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 光伏阵列 故障诊断 L-M算法
• 年，卷（期）: 2013,（16）
• 页码范围: 108-114
• 页数: 7页
• 分类号: TK51|TM771
• 字数: 4705字
• 语种: 中文

摘要

光伏阵列多安装在较恶劣的室外环境中，因此在运行过程中常会发生故障。为辨别光伏阵列故障类型，提出了基于L-M 算法的 BP 神经网络的故障诊断方法。在深入分析不同故障状态下光伏阵列输出量变化规律的基础上，确定了故障诊断模型的输入变量。本方法无需额外的设备支持，具有简便、成本低的优点；可以在线实时地进行故障诊断。仿真和初步实验结果验证了基于BP神经网络的故障诊断方法可以有效地检测出光伏阵列短路、断路、异常老化及局部阴影等四种故障。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴春华	上海大学自动化系上海市电站自动化技术重点实验室	42	809	14.0	28.0
2	李智华	上海大学自动化系上海市电站自动化技术重点实验室	27	768	11.0	27.0
3	周笛青	上海大学自动化系上海市电站自动化技术重点实验室	2	117	2.0	2.0
4	付立	上海大学自动化系上海市电站自动化技术重点实验室	3	117	2.0	3.0
5	王元章	上海大学自动化系上海市电站自动化技术重点实验室	3	141	3.0	3.0