基于长短期记忆神经网络的光伏阵列故障诊断

摘要：

目前的故障诊断方法无法精确识别与定位光伏发电系统中光伏阵列的故障,导致光伏发电运维成本增加.为此,本文提出一种基于长短期记忆(LSTM)神经网络的光伏阵列故障诊断模型.在MATLAB/Simulink软件环境下,搭建光伏发电系统仿真模型,采用扰动观测的最大功率点跟踪(MPPT)算法和电网电压闭环控制策略,分析光伏组件断路和遮挡等故障的机理,并对光伏阵列故障状态进行仿真,研究不同故障状态对光伏系统输出特性的影响,进而获取故障特征参数.建立LSTM神经网络故障诊断模型,采集光伏阵列在不同故障条件下的特征参数作为训练样本,对模型进行训练,并与BP神经网络模型进行比较,发现LSTM神经网络模型的测试正确率高于BP神经网络.采用光伏实验平台模拟不同光伏阵列故障,将故障特征参数输入LSTM神经网络故障诊断模型进行诊断,结果表明,LSTM神经网络故障诊断模型能够精确识别和定位光伏阵列故障.

关键词：光伏阵列、故障诊断、Simulink、最大功率点跟踪算法、长短期记忆神经网络、数值模拟

所属期刊栏目：50

分类号：TM615(发电、发电厂)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项2019MS100

在线出版日期：2021-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：60-68