检索结果-南通市图书馆

山东电力技术 2024年第1期51卷 52-58,76页

作者：林永君张世成杨凯李静华北电力大学河北保定071003

光伏电站大多地处恶劣环境,遭受风沙雨雪腐蚀,电池板容易出现多类型故障,如何对故障进行有效识别与定位尤为重要。为此,提出了一种基于时钟循环神经网络(clockwork-recurrent neural network,CW-RNN)的光伏故障诊断策略。首先,建立了光... 详细信息

光伏电站大多地处恶劣环境,遭受风沙雨雪腐蚀,电池板容易出现多类型故障,如何对故障进行有效识别与定位尤为重要。为此,提出了一种基于时钟循环神经网络(clockwork-recurrent neural network,CW-RNN)的光伏故障诊断策略。首先,建立了光伏阵列系统仿真模型,分析了光伏发电故障的成因,模拟了不同故障下的光伏阵列输出特征;其次,采用CW-RNN方法建立了故障诊断模型,对光伏阵列故障进行识别与定位;最后,基于实时数据库系统搭建了光伏发电故障分析平台,对所提出的故障诊断模型性能进行验证,结果表明其有效性和准确性,对光伏电站高效地进行故障准确识别与定位具有一定参考意义。

关键词：光伏阵列故障诊断时钟循环神经网络算法数据库仿真平台

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