【摘 要】
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光伏阵列处于恶劣的室外环境,容易发生诸如异常老化、短路和阴影遮蔽等故障。为了解决这个问题,本文提出了一种基于BP神经网络的光伏阵列故障诊断模型。通过光伏阵列的建模研究了不同故障下光伏阵列四个特征参数的变化规律,并将结果与基于L-M算法的BP神经网络相结合,最终得到用于光伏阵列故障诊断的模型。结果表明,该模型能够识别光伏阵列异常老化、短路和阴影遮蔽三种故障,为光伏电站故障诊断提供了参考。
【机 构】
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中电华创(苏州)电力技术研究有限公司
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光伏阵列处于恶劣的室外环境,容易发生诸如异常老化、短路和阴影遮蔽等故障。为了解决这个问题,本文提出了一种基于BP神经网络的光伏阵列故障诊断模型。通过光伏阵列的建模研究了不同故障下光伏阵列四个特征参数的变化规律,并将结果与基于L-M算法的BP神经网络相结合,最终得到用于光伏阵列故障诊断的模型。结果表明,该模型能够识别光伏阵列异常老化、短路和阴影遮蔽三种故障,为光伏电站故障诊断提供了参考。
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