基于BP神经网络的光伏系统故障诊断方法

被引：23

作者：

俞玮捷

刘光宇

机构：

[1] 杭州电子科技大学自动化学院

来源：

杭州电子科技大学学报(自然科学版) | 2018年 / 38卷 / 04期

关键词：

光伏发电系统; BP神经网络; L-M算法; 多类型故障; 故障诊断;

D O I：

10.13954/j.cnki.hdu.2018.04.011

中图分类号：

TM615 [太阳能发电]; TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

080811 [新能源发电与电能存储]; 140502 [人工智能];

摘要：

在恶劣多变的环境下,光伏发电系统易发生多种故障,简单的监控及故障诊断技术无法实现系统的智能化和信息化。为此,提出一种基于Levenberg-Marquardt算法的BP神经网络(BPNN)故障诊断方法。获取光伏阵列的输出电压与电流、逆变器输出电压、直流负载电压、辐照度和温度数据,通过LM-BPNN算法挖掘出运行数据与故障模式之间的隐含映射关系,从而识别出光伏发电系统多种故障类型。最后,通过自制光伏电站模拟平台验证了方法的有效性。

引用

页码：52 / 57+89 +89

页数：7

共 4 条

[1]

BP神经网络权值初始值与收敛性问题研究 [J].

杨伟 ;

倪黔东 ;

吴军基 .

电力系统及其自动化学报, 2002, (01) :20-22

[2]

集合论基础.[M].刘坤起; 编著.电子工业出版社.2014,

[3]

智能故障诊断与专家系统.[M].吴今培;肖健华著;.科学出版社.1997,

[4]

Applying a Cerebellar Model Articulation Controller Neural Network to a Photovoltaic Power Generation System Fault Diagnosis.[J].Kuei-Hsiang Chao;Bo-Jyun Liao;Chin-Pao Hung;Daniel Chemisana.International Journal of Photoenergy.2013,

← 1 →