基于BP神经网络的光伏组件故障类型诊断

       摘要: 提出一种简单实用的光伏组件建模方法,即由光伏组件参数得到光伏电池单元参数,根据光伏组件内部光伏电池单元故障情况,得到等效的光伏组件故障模型.选取光伏组件的特征参数,通过光伏组件等效模型获取故障数据.在Matlab中建立BP神经网络模型,使用BP网络对光伏组件内部故障进行诊断.仿真试验表明所选特征量合理,在保证精度的前提下,使用本文的方法能有效地对光伏组件内部故障进行诊断.

作者:
杨店飞 郭宇杰 沈桂鹏
单位:
河海大学能源与电气学院,江苏南京,211100
出处:
《智慧电力》
刊期:
2016年第44卷第2期
基金:
国家自然科学基金资助项目(51207044)

基于BP神经网络的光伏组件故障类型诊断

摘要:提出一种简单实用的光伏组件建模方法,即由光伏组件参数得到光伏电池单元参数,根据光伏组件内部光伏电池单元故障情况,得到等效的光伏组件故障模型.选取光伏组件的特征参数,通过光伏组件等效模型获取故障数据.在Matlab中建立BP神经网络模型,使用BP网络对光伏组件内部故障进行诊断.仿真试验表明所选特征量合理,在保证精度的前提下,使用本文的方法能有效地对光伏组件内部故障进行诊断.

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