基于PCA-CNN的光伏电站设备故障诊断研究

• 作者: 曹鹏晋
• 来源期刊: 科学技术创新
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏电站设备 逆变器 故障诊断 主成分分析 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（30）
• 所属期刊栏目: 科技创新
• 页码范围: 27-29
• 页数: 3页
• 分类号: TP301.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-1328.2021.30.012

摘要

光伏逆变器是光伏发电系统的重要环节,准确且及时地处理逆变器故障对保障光伏发电系统的安全稳定运行具有重要的意义.本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN)组合式检测方法,通过监控系统的实时数据提取出特征向量,训练PCA-CNN模型,从而实现光伏逆变器的故障诊断.实验结果表明:该方法可以有效地检测出逆变器的故障.