Abstract：
随着光伏发电装机容量的不断上升,如何及时检测并解决光伏组件故障和异常,减少组件能量损失,提高光伏系统的发电效率成为一项重要任务.本文通过研究光伏阵列处于不同故障状态下的I-V曲线之间的特征差异性,直接以I-V曲线作为故障诊断的输入量,提出一种融合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)网络的光伏系统故障辨识方法.实验结果表明,该方法不仅能识别出单一故障,如短路、遮阴、老化等,而且能有效识别出双重故障同时存在的情况.
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电气技术
ISSN： 1673-3800
CN： 11-5255/TM
Year： 2022
Issue： 2
Volume： 23
Page： 48-54
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