基于BP神经网络的光伏组件在线故障诊断

• 作者: 付立 吴春华 周笛青 李智华 王元章
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏组件 在线诊断 短路 异常老化 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2013,（8）
• 页码范围: 2094-2100
• 页数: 7页
• 分类号: TM91
• 字数: 5358字
• 语种: 中文

摘要

为了提高光伏系统的发电效率，同时降低人工维护的成本，提出了一种基于 BP(back propagation)神经网络的光伏组件在线故障诊断策略；分析了光伏组件短路和异常老化故障的成因，并在 Matlab 中对光伏组件故障状态下的输出特性进行了仿真研究。根据仿真结果并结合光伏组件的数学模型，总结了光伏组件的故障规律，建立了BP神经网络故障诊断模型及模拟光伏组件各种故障的仿真模型。用该模型采集了适合神经网络训练的样本，并对神经网络诊断模型进行了训练。结合光伏功率优化器，进行了组件在线故障诊断的仿真和实验研究，结果验证了文中方法的正确性、有效性和环境适应性。