基于主成分分析和马氏距离的光伏系统健康状态研究

被引：20

作者：

丁坤 ^{[1
,2
]}

刘振飞 ^{[1
]}

高列 ^{[1
]}

樊嘉杰 ^{[1
,2
]}

茅静 ^{[3
]}

机构：

[1] 河海大学机电工程学院

[2] 常州市光伏系统集成与生产装备技术重点实验室

[3] 光伏科学与技术国家重点实验室

来源：

可再生能源 | 2017年 / 01期

关键词：

光伏系统; 预测与健康管理技术; 健康状态; 主成分分析; 马氏距离; 光伏系统性能比;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM615 [太阳能发电];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

为准确评估光伏系统的性能状态,保障电网的安全运行,首先,以预测与健康管理技术为基础,利用多元统计分析理论,建立基于主成分分析和马氏距离的光伏系统健康状态评估方法,采用主成分分析对原始多维输入变量进行预处理,利用马氏距离表征光伏系统的健康程度;然后,通过旁路实验和模拟灰尘实验验证了该光伏系统健康状态评估方法能够避免PR方法评价结果的"伪正常"现象;最终,通过实验对该光伏系统健康状态评估方法与PR方法进行对比分析。研究结果表明,与PR方法相比,该光伏系统健康状态评估方法能够更加灵敏、准确地反映光伏系统的性能状态。

引用

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共 10 条

[1]

基于马氏距离的液体火箭发动机稳态过程故障程度评估方法 [J].