基于内部参数的光伏阵列故障诊断

作     者：郑修斌 陈珺 刘飞 

作者机构：江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 

出 版 物：《控制工程》 (Control Engineering of China)

年 卷 期：2024年

学科分类：08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基　　金：国家自然科学基金项目(62073154) 江苏省自然科学基金(BK20231036) 

主　　题：参数辨识 故障诊断 蜣螂算法 BP神经网络 

摘      要：为提高光伏阵列故障诊断的准确率，给出一种基于组件内部参数的光伏阵列故障诊断方法。针对蜣螂算法收敛速度慢、精度低、易陷入局部最优点等问题，引入Tent混沌映射、Levy飞行策略、自适应t分布和动态选择策略对蜣螂算法进行改进。利用改进蜣螂算法对光伏阵列数学模型的关键参数进行辨识，将辨识出的参数和均方根误差值作为输入层向量，以组件正常、开路、阴影、老化、短路五种状态作为输出层向量，分析故障出现时光伏阵列的输出特性曲线和内部参数变化，通过改进蜣螂算法优化BP神经网络的初始阈值和权重，构建故障诊断模型（IDBO-BP）。实验结果显示，IDBO-BP模型能够有效诊断出四种故障，诊断准确率优于传统BP神经网络故障诊断模型和其他智能算法优化的BP神经网络故障诊断模型。