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模糊C均值聚类在光伏阵列故障样本数据识别中的应用 下载：32 浏览：330

陆灵骍 朱红路 连魏魏 戴松元 姚建曦 《发电技术与研究》 2018年6期

摘要:
光伏电站由数量庞大的光伏组件构成,因复杂的生产工艺及艰苦的工作环境,光伏系统直流侧故障频发,直接影响到光伏系统的发电效益。如何从光伏阵列的运行数据中提取有效的故障样本,并对其进行识别,是建立故障模型的重要步骤。因此提出一种基于模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)聚类算法对故障样本进行划分及标识的方法。首先对故障条件下光伏阵列的输出特性进行分析,提取出故障特征向量(开路电压Uoc,短路电流Isc,最大工作点电压Um,最大工作点电流Im)。为排除外部激励条件对电气参数的影响,将故障特征向量统一转换至标准测试条件(standard test condition,STC)。最后根据FCM算法良好的模糊信息处理功能,对开路故障、短路故障、阴影故障、异常老化故障的样本进行聚类划分。实际运行数据证明,该方法可以精确、可靠地对光伏系统直流侧典型故障的样本进行智能聚类,并有效地描述不同故障下光伏阵列电气参数的分布特征。

一种基于神经网络的硅基光伏组件运行温度在线软测量方法 下载：25 浏览：262

于航1 刘阳1 连魏魏2 朱红路2 《发电技术与研究》 2018年1期

摘要:
硅基光伏组件的运行温度对组件电气性能和发电效率具有显著影响,是光伏系统建模和性能评估的重要参数,它的精确计算对于光伏系统分析和最大功率跟踪等算法的应用等具有重要意义。通过对组件运行温度经典计算方法进行实例验证,发现该算法在不同季节、天气条件下的精度不一致,使得光伏电站发电量的计算与实际状况存在较大误差。针对这一问题,提出了一种基于多层反向传播(back propagation,BP)神经网络的硅基光伏组件运行温度在线建模方法,它分别以实测太阳辐照度、环境温度和输出功率作为模型输入,以组件运行温度作为模型输出,实现了组件运行温度的在线软测量。通过实际运行数据的对比表明上述方法是有效的,在条件允许时,也应该将风速作为模型输入之一。
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