最小二乘支持向量回归的光伏组件故障检测

被引：10

作者：

李红涛 ^{[1
]}

李春来 ^{[2
]}

杨立滨 ^{[2
]}

丁明昌 ^{[1
]}

机构：

[1] 新能源与储能运行控制国家重点实验室(中国电力科学研究院)

[2] 青海省光伏发电并网技术重点实验室(国网青海省电力公司电力科学研究院)

来源：

电力电子技术 | 2018年 / 52卷 / 09期

关键词：

光伏组件; 故障检测; 最小二乘; 支持向量回归;

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：

光伏组件是光伏发电系统的核心之一,对光伏组件开展及时有效的故障检测有助于提升系统发电效率。在光伏组件机理模型的基础上,采用最小二乘支持向量回归(Ls-SVR)方法对测试样本的I-U曲线进行学习,拟合出光伏组件四大参数在正常运行情况下的内在函数关系,并通过分析函数输出与实际输出之间的残差,实现光伏组件的故障检测。最后采用现有实验数据对所提方法进行验证,效果良好。

引用

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页数：4

共 6 条

[1]

基于RBF神经网络的光伏电池故障诊断 [J].