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陈世群 (陈世群.) [1] | 高伟 (高伟.) [2] | 陈孝琪 (陈孝琪.) [3] | 涂彦昭 (涂彦昭.) [4] | 杨艳 (杨艳.) [5]

Abstract:

光伏阵列故障会造成能量损失,甚至引发供电中断或火灾事故。因此,对故障的快速识别至关重要。本文提出一种光伏阵列故障快速诊断方法,用于快速感知故障及故障发生的时刻。通过分析光伏阵列常见故障的信号变化规律,提出利用正常运行时的功率波形训练一个极限学习机预测模型,用于预测短时功率的变化;接着计算实测波形和预测波形的皮尔逊相关系数;若光伏阵列发生故障,相关系数将低于一定的阈值,从而识别故障的发生。实测实验验证了所提方法具有很强的故障辨识能力,准确率达到99.37%。所提方法的故障辨识时间仅为4.355ms,亦可作为光伏阵列故障录波的启动方法使用。

Keyword:

光伏阵列 故障录波 极限学习机(ELM) 皮尔逊相关系数

Community:

  • [ 1 ] 国网福建省电力有限公司福州市长乐区供电公司
  • [ 2 ] 福州大学电气工程与自动化学院
  • [ 3 ] 淮阴工学院自动化学院

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Source :

电气技术

Year: 2021

Issue: 10

Volume: 22

Page: 57-64

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