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基于Ⅳ特性和深度学习的光伏建模及故障诊断研究

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基于Ⅳ特性和深度学习的光伏建模及故障诊断研究

作者：陈毅翔福州大学

学位级别：硕士

为了应对化石能源匮乏、环境污染严重等问题,光伏发电作为一种可持续清洁能源技术发展迅速。光伏电站直流侧的光伏阵列因工作在恶劣的户外条件中,易发生各类故障,轻则功率损失、发电效率下降,重则引起火灾、危害生命财产安全。光伏组件... 详细信息

为了应对化石能源匮乏、环境污染严重等问题,光伏发电作为一种可持续清洁能源技术发展迅速。光伏电站直流侧的光伏阵列因工作在恶劣的户外条件中,易发生各类故障,轻则功率损失、发电效率下降,重则引起火灾、危害生命财产安全。光伏组件及阵列的优化建模、在线监测及故障诊断,对于光伏电站的高效运维具有重要意义。本文基于新兴的群智能优化算法和深度学习算法开展了光伏模型参数提取、回归建模及故障诊断三方面的研究工作。首先,提出了一种基于反向学习（OBL）改进增强型Shuffled Complex Evolution（SCE）的全局优化算法（ESCE-OBL）,用于拟合I-V曲线以辨识单、双二极管光伏模型参数。该优化算法通过OBL策略提高随机初始解的质量,改进全局搜索能力;利用增强型的竞争进化策略,提高基本SCE算法的局部搜索能力。基于基准I-V曲线的实验对比结果表明,该算法具有精度高、收敛快和可靠性强的特点。其次,提出了一种基于Ⅳ特性曲线和深度残差网络（ResNet）的光伏组件回归建模方法。利用Ⅳ曲线数据集训练深度残差网络回归模型,建立能够估计任意环境条件整条Ⅳ特性曲线的精确黑盒光伏模型。这种基于数据驱动的黑盒建模,有效地降低了基于单双二极管等效电路的白盒模型公式及其模型参数与环境温度和辐照度的不确定性引起的误差,显著提升了建模精度。基于国家可再生新能源实验室（National Renewable Energy Laboratory,NREL）公开实测Ⅳ数据集的实验结果表明,该模型能够准确预测不同类型光伏组件在任意温度和辐照度下曲线的Ⅳ特性,与其它常用算法相比在准确性、稳定性、泛化能力具有优越性。然后,提出了一种基于Ⅳ特性曲线和ResNet的光伏阵列故障诊断方法。将一维的温度、辐照度和电流电压数据拼接为二维特征图作为故障诊断模型输入,利用ResNet强大的特征提取能力,从二维特征图中充分提取非线性特征,进而实现故障分类。与卷积神经网络和卷积自编码器的实验比较结果表明,该方法具有更好的准确度、鲁棒性和普适性。最后,研发了一种基于开源的React用户界面框架、Django Web框架和My SQL数据库的光伏阵列在线监测系统。其中,利用集成在后端平台中的深度学习算法实现了在线的Ⅳ特性曲线建模和故障诊断功能。该系统可实现Ⅳ特性曲线历史数据的在线查询,曲线关键点电气特性分析,故障数据分类查询等功能。

关键词：光伏建模故障诊断深度学习参数提取 Ⅰ-Ⅴ特性曲线

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光伏电池建模及MPPT控制策略

电工技术学报 2011年第S1期26卷 229-234页

作者：杨永恒周克亮东南大学电气工程学院南京210096

提出了一种求取光伏电池模型等效电阻的方法,并利用Matlab的S-函数构建了光伏电池的仿真模型。在对光伏系统常用的扰动观测法和电导增量法这两种MPPT算法进行了深入地分析和比较的基础上,针对扰动观测法的不足,提出了一种改进扰动观测M... 详细信息

提出了一种求取光伏电池模型等效电阻的方法,并利用Matlab的S-函数构建了光伏电池的仿真模型。在对光伏系统常用的扰动观测法和电导增量法这两种MPPT算法进行了深入地分析和比较的基础上,针对扰动观测法的不足,提出了一种改进扰动观测MPPT方案。最后,通过仿真和实验对这三种MPPT算法进行了测试和比较。结果表明,所建立的光伏电池模型能够较好地模拟实际光伏模块的特性,且调试简单,便于数字实现;所提出的改进扰动观测MPPT算法在一定程度上弥补了传统方法的不足,与理论分析一致。

关键词：光伏建模 S-函数 MPPT 扰动观测法电导增量法

利用多层感知机和Ⅰ-Ⅴ特性的光伏组件建模方法

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福州大学学报（自然科学版） 2021年第3期49卷 336-342页

作者：余辉陈志聪郑巧吴丽君程树英林培杰福州大学物理与信息工程学院微纳器件与太阳能电池研究所福建福州350108

为了提高光伏组件模型的准确度和可靠性,提出一种利用多层感知机和不同工况下实测的Ⅰ-Ⅴ特性曲线数据集的建模新方法.首先,使用双线性插值法对实测Ⅰ-Ⅴ曲线进行重采样,以提高Ⅰ-Ⅴ曲线上数据点分布的均匀性;然后使用基于温度-辐照度... 详细信息

为了提高光伏组件模型的准确度和可靠性,提出一种利用多层感知机和不同工况下实测的Ⅰ-Ⅴ特性曲线数据集的建模新方法.首先,使用双线性插值法对实测Ⅰ-Ⅴ曲线进行重采样,以提高Ⅰ-Ⅴ曲线上数据点分布的均匀性;然后使用基于温度-辐照度的网格采样法对数据集进行下采样,降低数据冗余度.其次,提出一种基于多层感知机神经网络的光伏组件模型,并基于预处理的Ⅰ-Ⅴ曲线数据集,使用Adam算法训练该模型.最后,采用实测Ⅰ-Ⅴ特性曲线数据集,验证和测试了所提出的建模方法,并与支持向量机、梯度提升决策树等机器学习算法进行对比.实验结果证明,所提出的建模方法具有更高的精度和泛化性能.

关键词：光伏建模 Ⅰ-Ⅴ特性多层感知机神经网络

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光伏发电系统建模及其并网容量研究

光伏发电系统建模及其并网容量研究

作者：汪泽新疆农业大学

学位级别：硕士

随着光伏发电及并网技术的发展,光伏电源渗透率越来越高,而当光伏电源接入容量过大时,会造成配电网的不稳定。因此,亟需建立光伏发电系统模型,在不影响配电网稳定性的前提下,研究光伏发电系统的并网容量,以便有效指导未来生产运行和电... 详细信息

随着光伏发电及并网技术的发展,光伏电源渗透率越来越高,而当光伏电源接入容量过大时,会造成配电网的不稳定。因此,亟需建立光伏发电系统模型,在不影响配电网稳定性的前提下,研究光伏发电系统的并网容量,以便有效指导未来生产运行和电源规划。基于此,本文进行了如下研究:(1)根据光伏电池等效电路建立了相应的数学模型,并进行了工程实用简化;对比分析了三种最大功率点跟踪控制方法的特点,选用了电导增量法;利用派克变换,推导了三相六桥逆变电路旋转坐标系下的并网光伏逆变器的数学模型。(2)基于DIgSILENT仿真平台,将光伏发电系统集成于静态电机中,构建了具有输出功率随环境参数变化、最大功率点跟踪、有功调度、低电压穿越等功能的光伏发电系统仿真模型,通过环境参数变化、并网点电压变化、并网点故障仿真研究,验证了模型的有效性。(3)以IEEE39节点系统为例,根据配电网安全稳定运行等约束条件,分别对不同并网点、不同并网数量、不同配电网拓扑结构条件下的光伏发电系统最大并网容量进行了仿真研究,获得影响光伏电源接入容量的主要因素为并网点负载、短路容量及配电网结构。(4)以吐鲁番地区电网为研究对象,选取托克逊、达浪坎、小草湖三个变电站分别接入光伏电源进行了仿真研究,获得最大光伏接入容量分别为46.5MWp、47.5MWp、48MWp,相应网损分别为20.54MW、21.23MW、20.25MW,小草湖变电站光伏接入容量最大,网损最小,可作为最佳并网点。

关键词：光伏建模 DIgSILENT IEEE39 最大接入容量并网

基于机器学习的光伏I-V输出特性建模与故障诊断研究

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基于机器学习的光伏I-V输出特性建模与故障诊断研究

作者：余辉福州大学

学位级别：硕士

为了应对环境污染、化石能源匮乏等问题,光伏(PV)发电作为一种主要清洁可再生能源得到了迅速发展。光伏电站直流侧光伏阵列工作在无人值守的复杂室外环境中,容易因故障导致发电功率下降甚至产生安全隐患。光伏组件建模、光伏阵列在线故... 详细信息

为了应对环境污染、化石能源匮乏等问题,光伏(PV)发电作为一种主要清洁可再生能源得到了迅速发展。光伏电站直流侧光伏阵列工作在无人值守的复杂室外环境中,容易因故障导致发电功率下降甚至产生安全隐患。光伏组件建模、光伏阵列在线故障监测,对确保光伏系统正常运行具有重要意义。本文主要开展基于机器学习和I-V输出特性的光伏组件建模和光伏阵列故障诊断研究。首先,建立光伏发电系统的仿真模型并研究了标准工作条件下光伏阵列故障的瞬时特征。在Simulink中建立基于单二极管等效电路的光伏电池模型,将其封装成光伏组件后搭建外围电路构成光伏发电系统及其故障的仿真模型。由仿真模型获得光伏阵列的故障仿真数据,通过数据分析比较了光伏阵列在开路故障、短路故障、异常老化、局部阴影与正常工作工况下的输出电流、电压和功率变化,并且分析了发生故障后最大功率点跟踪算法恢复最大功率输出的过程。其次,提出了一种基于极限学习机(ELM)的光伏建模方法,利用不同工况下的电流电压(I-V)曲线来表征光伏组件的电气行为。先对原始测量的I-V曲线进行重采样,减少数据冗余;提出基于斜率的异常I-V曲线检测方法来排除异常曲线,提高数据质量;采用基于辐照度-温度网格的方法对数据进行降采样。使用单隐层前馈神经网络作为光伏模型结构,用ELM算法进行训练,并通过交叉验证优化了ELM算法参数。在美国国家可再生能源实验室的六种不同材料的光伏组件的I-V曲线数据集上,对所提出的基于ELM的光伏建模方法进行了验证和测试。此外,还与一些不同的建模方法进行了比较,结果表明,基于ELM的光伏建模方法具有训练速度快、精度高、泛化能力强等特点。最后,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和ELM结合的光伏阵列故障诊断方法。先采用固定时间窗结合均匀采样的方式对故障数据进行降采样,降低冗余;设计一种低通FIR滤波器来滤除工频干扰,增强故障特征;并使用参考光伏面板的开路电压和短路电流对数据进行归一化,为其引入辐照度和温度信息。提出一种CNN-ELM结合的机器学习模型,利用CNN网络自动提取故障特征,进而采用ELM算法作为分类器以完成光伏阵列的故障诊断,并使用交叉验证方式优化模型参数。最后,利用实测故障样本数据训练和测试该CNN-ELM模型,并与其他机器学习模型比较。结果表明,所提出的故障诊断方法具有精度高、泛化性能强的特点。

关键词：光伏阵列光伏建模故障诊断极限学习机卷积神经网络

基于PSASP的光伏发电系统建模及其并网对微电网电压质量的影响

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陕西电力 2014年第2期42卷 16-22页

作者：詹敏青尹柳杨民京华北电力大学电气与电子工程学院华中科技大学电气与电子工程学院

首先对光伏发电系统发电原理、运行方式等进行了介绍,总结了光伏发电并网对电网影响的研究现状。其次,对光伏发电系统的电池特性进行简化,并基于PSASP仿真建立了光伏发电的电源模型;针对Benchmark模型,仿真了中压配网系统和低压微电网... 详细信息

首先对光伏发电系统发电原理、运行方式等进行了介绍,总结了光伏发电并网对电网影响的研究现状。其次,对光伏发电系统的电池特性进行简化,并基于PSASP仿真建立了光伏发电的电源模型;针对Benchmark模型,仿真了中压配网系统和低压微电网光伏发电接入情况;然后针对不同的天气条件,研究了不同形式的光伏发电系统接入对系统产生的稳态影响,以及不同容量的光伏发电系统接入对微电网稳态运行时电压质量的影响。最后提出了改善微电网电压质量的相关措施。

关键词：光伏建模微电网电压质量 PSASP

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基于神经网络的光伏阵列局部阴影建模研究

机械制造与自动化 2014年第2期43卷 87-90页

作者：张杰王宏华韩伟河海大学能源与电气学院江苏南京211100

在局部阴影条件下,光伏阵列的输出特性将发生变化。利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,采用粒子群算法(PSO)来优化BP神经网络的内部连接权值和阈值,以改善神经网络的预测性能,并基于这种改进的神经网络结构搭建局部阴影下... 详细信息

在局部阴影条件下,光伏阵列的输出特性将发生变化。利用神经网络具有逼近任意复杂非线性函数的能力,采用粒子群算法(PSO)来优化BP神经网络的内部连接权值和阈值,以改善神经网络的预测性能,并基于这种改进的神经网络结构搭建局部阴影下的光伏阵列模型。仿真结果表明,此算法泛化能力强、收敛速度快,能够对阴影下的光伏阵列进行建模。

关键词：局部阴影神经网络粒子群算法光伏建模

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一种改进的新型MPPT控制策略

电源技术 2017年第9期41卷 1353-1355页

作者：徐旭杨向宇华南理工大学电力学院广东广州510641

构建光伏电池通用模型,并用Matlab仿真得到P-U、I-U特性。目前光伏系统最大功率跟踪常用到的是扰动观测法和电导增量法,而扰动观测法中对步长的确定尤为重要。跟踪过程中P-U曲线斜率改变,且最大功率点附近斜率接近于零,与其位置斜率相... 详细信息

构建光伏电池通用模型,并用Matlab仿真得到P-U、I-U特性。目前光伏系统最大功率跟踪常用到的是扰动观测法和电导增量法,而扰动观测法中对步长的确定尤为重要。跟踪过程中P-U曲线斜率改变,且最大功率点附近斜率接近于零,与其位置斜率相差较大,因此提出了根据P-U曲线斜率范围来变更步长的一种新的变步长扰动观测法。最后,使用Matlab/Simulink中S函数实现算法,从而得到仿真结果。验证了这种改进的MPPT控制算法可以实现,有良好的动态性能和稳态性能,实现了最大功率的快速跟踪。所提出的算法在一定程度上弥补了传统扰动观测法的不足,且调试简单,便于实现。

关键词：光伏建模最大功率跟踪变步长扰动观测法控制

光伏并网发电系统对电网运行的影响及其应对策略研究

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光伏并网发电系统对电网运行的影响及其应对策略研究

作者：荆盼盼华中科技大学

学位级别：硕士

能源和环境危机已经成为影响人类持续发展的重要问题,寻找新的清洁能源是解决这一问题的根本方法。光伏发电以其无污染,可再生的特性越来越受关注,光伏发电产业迅速发展。但是光伏发电本身的随机波动性,会对电网的安全稳定运行造成威胁... 详细信息

能源和环境危机已经成为影响人类持续发展的重要问题,寻找新的清洁能源是解决这一问题的根本方法。光伏发电以其无污染,可再生的特性越来越受关注,光伏发电产业迅速发展。但是光伏发电本身的随机波动性,会对电网的安全稳定运行造成威胁。为了使光伏能更好地服务于人类,服务于电网,本文对光伏发电接入后对电网运行的影响开展研究,并探讨改善影响的措施。首先,本文对光伏发电系统发电原理,运行方式等相关情况做了简介,总结了光伏并网对电网影响方面的研究现状。根据光伏发电系统的出力变化快慢及其对电网产生的影响,对光伏发电系统的功率波动形式进行分类;同时对光伏发电系统并网的接入形式进行分类,明确研究路线。其次,对光伏发电系统的电池特性进行简化,建立适应于光伏发电系统接入对电网稳态运行研究的光伏电源模型;选取Benchmark典型中压配网系统和低压微网为计算算例,对典型天气条件,不同接入形式的光伏发电系统对其接入系统产生的稳态影响进行研究;结合常规调压方式和新型调压方式,提出了减小影响的措施。再次,考虑光伏发电系统的实际出力波动情况,建立适用于暂态稳定分析的光伏发电系统输出功率模型,对集中接入式的光伏电站出力波动引起的系统暂态响应进行分析,提出改善系统暂态响应的措施。另外,建立了能反映不同储能系统充放电速率和储能容量限制的储能系统模型,通过PSASP平台仿真,验证了模型的有效性。对加入储能系统改善由光伏出力波动引起的系统暂态响应进行了仿真研究。

关键词：光伏建模电压质量储能系统建模暂态响应 PSASP用户自定义建模