基于模糊理论和组合权重的光伏组件健康状况评估

被引：7

作者：

贾玲 ^{[1
]}

黄丽华 ^{[1
]}

刘雪飞 ^{[2
]}

韩璟琳 ^{[2
]}

唐巍 ^{[3
]}

机构：

[1] 河北农业大学机电工程学院

[2] 国网河北省电力有限公司经济技术研究院

[3] 中国农业大学信息与电气工程学院

来源：

河北大学学报(自然科学版) | 2020年 / 40卷 / 01期

关键词：

光伏组件; 健康评估; 模糊理论; 云模型; 组合权重;

D O I：

暂无

中图分类号：

TM615 [太阳能发电]; O159 [模糊数学];

学科分类号：

070101 [基础数学]; 080811 [新能源发电与电能存储];

摘要：

光伏能源以其能源再生和清洁为特点得到广泛应用,并具有广阔发展前景,然而其运行过程中的健康状况直接影响电力系统运行的安全性、经济性和电能质量,因此需要对光伏组件进行健康状况评估,以达到"早发现,早治疗"的目的.综合运用模糊理论、云模型及层次分析法和熵权法建立了光伏组件健康状况评估模型.以运行参数、环境参数、巡视参数为主要依据,考虑到光伏组件状况的多层次性和多因素性,进而将复杂问题进行分解,建立了光伏组件状况评估的层次指标体系.根据层次分析法(AHP)和熵权法确定权重向量模型,利用云模型建立模糊关系,依此建立光伏组件健康状况评估模型,对层次指标体系中的各层次的权重向量模型和模糊关系模型进行模糊运算,最终得到光伏组件健康状况的隶属度.实例分析表明,该方法是可行有效的.

引用

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页数：9

共 18 条

[1]

人工神经网络及其在机械工程领域中的应用研究 [J].