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文檔簡介
1、能源危機、環(huán)境污染這兩大世界性難題,推動著新能源技術的發(fā)展。在此背景下,光伏發(fā)電技術成為新能源開發(fā)利用的重點。隨著光伏發(fā)電站的推廣建設,對于光伏陣列故障診斷的需求也與日俱增。同時為了提高光伏發(fā)電系統(tǒng)的發(fā)電效率,光伏陣列的研究方向由固定拓撲向可變拓撲發(fā)展。拓撲結構可以進行重構的光伏陣列,由于其電氣連接是可以變化的,更增加了光伏陣列故障的發(fā)生機率。光伏陣列是否正常工作,對于光伏發(fā)電系統(tǒng)有著至關重要的作用。所以針對可拓撲重構的光伏陣列進行故障
2、診斷方法的研究是非常具有現(xiàn)實意義的。
光伏陣列故障診斷主要需要解決兩個問題,光伏陣列故障點定位以及故障類型診斷。本文針對光伏陣列故障點定位問題選用多傳感器檢測的方法,通過權值矩陣等效分析來確定傳感器的最佳放置位置,進一步得出故障點的定位策略。針對光伏陣列故障類型診斷問題,本文將極限學習機算法(Extreme Learning Machine,ELM)引入到光伏陣列的故障診斷中,通過訓練建立光伏陣列故障診斷的網絡模型,并深入分析
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