基于聚类算法的光伏发电设备故障诊断方法

摘要：

为提高光伏发电设备故障诊断效率,保证光伏发电厂的运行可靠性,本文引进聚类算法,设计一种针对光伏发电设备的故障诊断方法.根据实际需求,设定光伏发电设备在运行中的故障状态属于空间状态,选择具有特征性的参数,用于描述设备的运行工况与运行状态,以此实现对光伏发电设备故障特征与训练样本的选择;对所有故障信息进行离散,根据离散点在空间中的分布,引进聚类算法,对光伏发电设备故障训练样本与特征集合进行归一化处理;对聚类中心进行降维处理,得到一个更加优化的故障信息聚类中心,将构建的故障矩阵信息导入作为测试数据集合,将数据集合导入三维卷积网络中进行数据测试,以此构建光伏发电设备故障诊断模型;对构建的模型进行仿真训练,确保诊断的结果与故障真实结果匹配.通过对比实验证明,设计的设备故障诊断方法可以在更短的时间内完成对故障的诊断.

关键词：聚类算法、诊断方法、故障诊断模型、归一化处理、光伏发电设备

分类号：TM74(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2022-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：12-18