【摘 要】
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工作于自然环境的光伏阵列故障频发,及时对故障进行定位和分类对于提高光伏电站运行水平具有重要意义。针对光伏阵列的常见故障类型（短路、开路、局部遮挡等）,基于运行数据提出
【机 构】
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龙源（北京）太阳能技术有限公司,华北电力大学控制与计算机工程学院,华北电力大学可再生能源学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0902100)
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工作于自然环境的光伏阵列故障频发,及时对故障进行定位和分类对于提高光伏电站运行水平具有重要意义。针对光伏阵列的常见故障类型（短路、开路、局部遮挡等）,基于运行数据提出无监督模糊C均值（FCM）聚类与模糊隶属（FM）算法相结合的光伏阵列故障诊断方法。论文首先对光伏阵列典型故障的产生机理进行分析并提取故障特征参数;然后,采用FCM聚类方法对光伏阵列典型故障样本数据进行分类,得到不同故障的聚类中心;最后,利用FM算法计算运行数据与聚类中心的隶属度,判定故障类型。基于数字模拟实验和实证测试,验证上述方法的有效性。
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