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光伏阵列故障诊断的可解释性智能集成方法

电力自动化设备 2024年第6期44卷 18-25页

作者：陈泽刘文泽王康德余涛黄展鸿华南理工大学电力学院广东广州510641 广东省电网智能量测与先进计量企业重点实验室广东广州510641

针对现有光伏阵列故障检测和诊断智能方法存在的泛化性不强、可解释性差的问题,提出了一种可解释性智能集成方法。对采集的光伏阵列输出时序电压、电流波形进行特征挖掘,并将多个已成熟应用于光伏故障诊断的智能算法作为不同基学习器与... 详细信息

针对现有光伏阵列故障检测和诊断智能方法存在的泛化性不强、可解释性差的问题,提出了一种可解释性智能集成方法。对采集的光伏阵列输出时序电压、电流波形进行特征挖掘,并将多个已成熟应用于光伏故障诊断的智能算法作为不同基学习器与元学习器,构建结合不同智能算法优势且更具泛化性的Stacking集成学习模型;以沙普利可加性特征解释方法为总框架,并结合局部近似可解释性方法,对模型训练过程与结果进行解释分析,通过获取各特征的贡献、分析该集成模型的决策机制,并了解其如何进行诊断,提高其可靠度和可信度。算例实验结果表明,所提可解释性智能集成方法在不同规模数据集的测试中均实现了高精度的故障诊断,模型的可解释性结果表明由该智能集成模型建立的故障特征和诊断结果的映射遵循物理见解,增强了智能方法的可信度和透明性。

关键词：光伏阵列故障诊断 Stacking集成可解释性智能方法沙普利可加性特征解释方法

基于网格指纹匹配的光伏阵列电弧故障定位方法

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高电压技术 2024年第2期50卷 805-815,I0030页

作者：金辉高伟林亮世杨耿杰福州大学电气工程与自动化学院福州350108

考虑到传统的基于电磁辐射(electromagneticradiation,EMR)信号的光伏阵列电弧故障定位方法存在采样条件严苛、定位精度低等问题,提出一种基于网格指纹匹配的电弧故障定位新方法。首先,使用低采样率获取电弧EMR信号,并提取其均方根值作... 详细信息

考虑到传统的基于电磁辐射(electromagneticradiation,EMR)信号的光伏阵列电弧故障定位方法存在采样条件严苛、定位精度低等问题,提出一种基于网格指纹匹配的电弧故障定位新方法。首先,使用低采样率获取电弧EMR信号,并提取其均方根值作为代表EMR强度的特征指标。然后,利用BP神经网络(backpropagationneural network,BPNN)挖掘辐照度、信号接收距离与电弧EMR信号强度的内在联系,建立预测模型。接着,根据BPNN输出的双天线阵列与电弧间的预测距离,利用三角定位法初步求得电弧所在区域。最后,网格化划分电弧所在区域的光伏组件,生成网格指纹信息,并将预测距离与指纹信息最匹配的网格的中心坐标作为电弧发生位置的最终预测坐标。实验结果表明,所提算法具备良好的定位能力与适应性,对电弧故障定位的平均绝对误差为0.306m,在定位精度与经济性上均优于EMR衰减模型定位法。

关键词：光伏阵列电弧故障定位电磁辐射 BP神经网络网格指纹匹配

基于BP神经网络的光伏阵列清洁机械臂逆运动学分析与时间最短运动规划

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太阳能学报 2022年第10期43卷 43-51页

作者：芮宏斌曹伟孙宁宁西安理工大学机械与精密仪器工程学院西安710048 国家电力投资集团公司光伏创新中心西安710061

针对光伏阵列积灰效应带来的光电转换效率下降问题,依据中国西北地区安装地形特点和清洁作业环境设计一款车载式光伏阵列清洁机器人。清洁机械臂逆运动学分析是末端清洁器轨迹规划的难点,针对解析法求解逆运动学方法复杂且得不到最优解... 详细信息

针对光伏阵列积灰效应带来的光电转换效率下降问题,依据中国西北地区安装地形特点和清洁作业环境设计一款车载式光伏阵列清洁机器人。清洁机械臂逆运动学分析是末端清洁器轨迹规划的难点,针对解析法求解逆运动学方法复杂且得不到最优解,提出基于BP神经网络求解机械臂逆运动学的方法,建立BP神经网络模型并利用Matlab进行仿真验证。为了提高光伏阵列清洁效率,针对清洁机械臂点到点运动的时间最优问题进行时间最短运动规划。利用五次多项式插值法对机械臂各个关节变量在关节空间坐标系中进行路径拟合,并利用遗传算法对清洁机械臂运动时间进行优化。最终根据优化结果对机械臂进行轨迹规划仿真。结果表明,建立的机械臂运动学模型及使用的BP神经网络求解清洁机械臂逆运动学方法符合清洁机械臂时间最优运动规划,提高了光伏阵列清洁效率,在一定程度上为光伏阵列清洁机器人机械臂提供了时间最优控制规划。

关键词：光伏阵列移动机器人逆运动学遗传算法运动规划 BP神经网络

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适用小样本的并网光伏阵列故障诊断方法

电网技术 2024年第2期48卷 587-596页

作者：王梦圆徐潇源严正电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海市闵行区200240

该文提出一种适用小样本的并网光伏阵列故障诊断方法。首先,使用光伏阵列的稳态输出电信号时间序列构建特征向量,论证该特征向量可以表征正常、开路故障、短路故障、阴影等不同状态。其次,针对光伏阵列运行环境多变的情况,提出一种将实... 详细信息

该文提出一种适用小样本的并网光伏阵列故障诊断方法。首先,使用光伏阵列的稳态输出电信号时间序列构建特征向量,论证该特征向量可以表征正常、开路故障、短路故障、阴影等不同状态。其次,针对光伏阵列运行环境多变的情况,提出一种将实际气象条件下光伏阵列输出值转换到统一工况下的数据处理方法。然后,为适用小样本情况,将线性判别分析方法与有偏差的协方差估计、公共奇异值分解相结合,解决样本高维低量导致的样本协方差矩阵估计奇异和判别函数求解困难的问题。最后,在上海市某高校楼顶搭建实验平台,采集光伏阵列不同状态下的实验数据,验证了所提数据处理方法对使用稳态电信号的必要性,及该故障分类算法在小样本场景中的有效性。

关键词：光伏阵列故障诊断小样本时间序列开路故障短路故障

光伏阵列多峰特性情况下的最大功率点跟踪策略

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太阳能学报 2020年第10期41卷 144-150页

作者：宋平岗杨声弟华东交通大学电气与自动化工程学院南昌330013

提出引入超前滞后环节下最优分数阶极值搜索法的最大功率点跟踪(MPPT)策略,采用分数阶极值搜索法进行全局最大功率点的跟踪,利用分数阶微分理论下的极值搜索法克服传统极值搜索法动态性能的影响,同时引入超前滞后环节,改善分数阶极值搜... 详细信息

提出引入超前滞后环节下最优分数阶极值搜索法的最大功率点跟踪(MPPT)策略,采用分数阶极值搜索法进行全局最大功率点的跟踪,利用分数阶微分理论下的极值搜索法克服传统极值搜索法动态性能的影响,同时引入超前滞后环节,改善分数阶极值搜索对系统整体稳定性和收敛性的影响。最后,通过Matlab/Simulink仿真与分析确定分数阶微分算子不同取值对系统的影响。进一步与传统扰动法以及传统极值搜索法进行比较,结果表明,在外部环境突变下该方法可快速稳定追踪到光伏阵列的最大功率点,提高光伏阵列整体输出效率。

关键词：光伏阵列局部阴影最大功率点跟踪分数阶微分多峰特性极值搜索法

光伏阵列的微气候特征及其对站区植物生长特性的影响

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生态学杂志 2021年第10期40卷 3078-3087页

作者：朱少康王珊张军涛高德东盛海彦青海大学机械工程学院西宁810016 青海大学农牧学院西宁810016

光伏电站主要改变土壤的温湿度和光照条件,进而改变电站内部植被的生长分布特征。以西宁地区的小型实验光伏电站为研究对象,通过样地调查分析光伏电站内7种植物在不同微型生境区域内的生长高度和分布密度的差异性及其与环境因子的联系... 详细信息

光伏电站主要改变土壤的温湿度和光照条件,进而改变电站内部植被的生长分布特征。以西宁地区的小型实验光伏电站为研究对象,通过样地调查分析光伏电站内7种植物在不同微型生境区域内的生长高度和分布密度的差异性及其与环境因子的联系。结果表明:光伏阵列间的植被高度显著高于阵列下方各区域内的植被高度(P光伏阵列前端至另一个光伏阵列前端内的植物高度呈周期变化,先降低后增高,最低点在阵列中前端至阵列中端之间;苔藓只分布在阵列中端,苜蓿只分布在阵列间隔处,香薷只分布在阵列下方5个区域;阵列中前端和阵列中后端的植被密度显著低于其他区域(P光伏电站内土壤湿度和土壤温度是影响植被密度的主要积极因素,光照强度是影响植被高度的主要积极因素。光伏阵列使得站区内的植物生长和分布趋向于规律化的趋势,降低其正下方的土壤湿度,提高土壤温度;降低植被的高度和密度,提升物种丰富度。

关键词：光伏阵列植被高度分布密度土壤温度土壤湿度

基于改进灰狼优化算法的光伏阵列多峰MPPT研究

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太阳能学报 2023年第3期44卷 450-456页

作者：毛明轩许钊崔立闯朱立尧郭珂周林重庆大学电气工程学院输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044 帝国理工学院电气与电子工程系伦敦SW72AZ 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司绍兴312000

针对局部阴影条件下光伏阵列呈现出的非线性多峰值P-V输出特性,提出一种基于改进灰狼优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法。该算法将传统灰狼优化算法中线性减小的收敛因子改进为按非线性规律变化,以改善算法的动态性能。结果表明:... 详细信息

针对局部阴影条件下光伏阵列呈现出的非线性多峰值P-V输出特性,提出一种基于改进灰狼优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)控制方法。该算法将传统灰狼优化算法中线性减小的收敛因子改进为按非线性规律变化,以改善算法的动态性能。结果表明:所提出的MPPT方法在局部阴影条件下能有效跟踪到光伏阵列的最大功率点,不仅具有较快的跟踪速度,且跟踪精度达到99.1%。

关键词：最大功率点跟踪太阳电池非线性控制系统光伏阵列改进灰狼优化算法

光伏阵列积灰程度评估及最佳清洗时间确定方法

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光伏阵列积灰程度评估及最佳清洗时间确定方法

作者：刘素民电子科技大学

学位级别：硕士

光伏发电近年来在清洁能源领域发展势头迅猛，然而从运维情况分析，阵列在长期户外运行中表面积灰严重，成为影响光伏出力的潜在经济性问题。及时清洗可以提升光伏电站的整体收益，因此，本文以清洗带来的最大电量增益为目标，以积灰阵... 详细信息

光伏发电近年来在清洁能源领域发展势头迅猛，然而从运维情况分析，阵列在长期户外运行中表面积灰严重，成为影响光伏出力的潜在经济性问题。及时清洗可以提升光伏电站的整体收益，因此，本文以清洗带来的最大电量增益为目标，以积灰阵列建模、积灰程度评估以及最佳清洗时间为脉络开展研究，具体内容如下：　　（1）针对现有光伏阵列积灰仿真模拟方法无法准确反映积灰对阵列输出特性影响，本文基于积灰对阵列的影响分析，从光照强度和温度两个方面对理想光伏阵列进行了改进，建立了任意光照强度和温度下光伏阵列积灰分析模型。　　（2）在光伏阵列积灰分析模型基础上，模拟并分析了阵列不同积灰程度和积灰阵列混有其他故障的输出特性。以光照强度、温度以及阵列电压、电流作为积灰程度评估特征量，建立了反向传播（Back Propagation，BP）神经网络的阵列积灰程度评估模型。经验证测试，该模型对阵列积灰程度的评估效果较好，但是当积灰阵列混有其他故障时，模型的评估准确率下降了14.63%。　　（3）针对现有阵列积灰程度评估方法无法准确抵抗其他故障的干扰影响，本文通过对光伏阵列积灰以及混有其他故障的伏安特性进行分析，揭示了短路电流这一电气参数能够反映光伏阵列积灰情况且不易受其他故障干扰。提出以短路电流、光照强度以及温度3参数作为输入特征量，基于网格搜索（Grid Search，GS）优化支持向量机（Support Vector Machine, SVM）超参数的积灰程度评估模型。经过实验测试分析，证明了本章方法积灰程度评估准确率高于决策树（DecisionTree，DT）、GS-DT以及极端梯度增强算法（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）评估方法，并且不受其他故障的干扰影响。　　（4）针对未来气象会对清洗带来的电量增益产生影响而导致清洗时间不同，本文本文采用周期性自回归差分移动平均（Seasonal Auto Regressive Moving Average model，SARIMA）模型对未来一段时间内阵列的功率进行预测，然后结合基于实测数据拟合得出的积灰累计时间模型，计算出未来固定周期内不同时间清洗能获得的电量增益，以电量增益最大值确定最佳清洗时间。

关键词：光伏阵列积灰阵列建模积灰程度评估最佳清洗时间

基于半监督学习标签传播-极端随机树算法的光伏阵列故障诊断及定位

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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电网技术 2023年第3期47卷 1038-1046页

作者：徐先峰李芷菡刘状壮王轲马志雄姚景杰蔡路路长安大学电子与控制工程学院陕西省西安市710064

对光伏阵列故障进行精确诊断和定位有助于提升光伏发电系统的可靠性。针对现有的诊断方法过度依赖大量有标签样本,难以同时兼顾故障类型诊断、故障定位及低成本等问题,将多传感器法与半监督学习算法相结合,构建了一种融合标签传播算法(l... 详细信息

对光伏阵列故障进行精确诊断和定位有助于提升光伏发电系统的可靠性。针对现有的诊断方法过度依赖大量有标签样本,难以同时兼顾故障类型诊断、故障定位及低成本等问题,将多传感器法与半监督学习算法相结合,构建了一种融合标签传播算法(label propagation,LP)和极端随机树(extra-trees,ET)的半监督学习算法LP-ET。为克服工程实际故障样本较少且往往缺失故障标签的问题,搭建了光伏阵列故障仿真模型获取样本,引入LP算法,基于少量含故障类型及定位信息的有标签故障样本,实现原始故障样本集全标注;继而引入ET模型,持续构建大量决策树形成极端随机树,采用多数投票机制(Bagging)获得故障类型及定位结果。实验结果表明,所提出的LP-ET模型可以在含有大比例未标注样本数据集情况下实现短路、断路、退化及遮阴故障的较高精度诊断,兼顾单组件及多组件故障,有效解决光伏阵列故障诊断及定位问题。

关键词：光伏阵列故障诊断及定位多传感器法半监督学习标签传播-极端随机树算法