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公开(公告)号：CN109543269A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811352490.6
申请日：2018-11-14
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于混合信任区间反射的光伏模型参数辨识方法，属于太阳能电池及光伏发电阵列的检测技术领域。一种基于混合信任区间反射的光伏模型参数辨识方法，结合了人工蜂群算法强大的全局搜索能力和信任区间反射法强大的局部搜索能力，进一步提高了光伏模型参数提取的速度，精度和收敛性。
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公开(公告)号：CN106777984B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201611173830.X
申请日：2016-12-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于密度聚类算法实现光伏阵列工作状态分析与故障诊断的方法，首先采集日常工作中光伏发电阵列最大功率点的若干个电气参数，得到每一日的电气参数样本组合；接着将每个电气参数样本进行归一化得到测试样本组合；然后根据归一化后的测试样本组合进行计算得到距离矩阵；接着采用基于密度的聚类算法对这些测试样本进行自动的聚类，获得若干个聚类；接着基于预先通过仿真模型获得的参考数据，分别计算每组参考数据和每个聚类之间的最小距离，形成一个距离向量；最后通过将距离向量中每个元素与聚类算法中的截断距离进行对比，识别每个聚类所属的工作类别。本发明可直接通过对光伏系统日常运行数据的聚类操作实现故障的准确诊断。
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公开(公告)号：CN109286368A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811343016.7
申请日：2018-11-13
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于B/S架构的光伏阵列在线健康监测系统及其实现方法，属于光伏健康监测服务器相关领域。一种基于B/S架构的光伏阵列在线健康监测系统，包括采集传感电路，微型电脑和远程在线监测服务器，所述采集传感电路用于光伏阵列故障诊断的样本数据采集与所述微型电脑相连，所述微型电脑将所述样本数据发送给所述远程在线监测服务器,所述远程在线监测服务器用于显示微型电脑传来的样本数据，可以完成对光伏阵列的监测和故障诊断功能，对光伏健康监测的应用具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN109117865A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810771909.5
申请日：2018-07-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于主成分分析实现光伏阵列工作状态分析与故障诊断方法，生成光伏阵列仿真数据并采集日常工作中光伏发电阵列最大功率点的电气特征参数以及环境参数，得到特征参数测试样本矩阵；接着对特征参数标准矩阵做主成分分析，得到投影矩阵，并将标准矩阵乘上投影矩阵得到标准主成分矩阵；然后对标准主成分矩阵做归一化处理，并将其作为训练集，通过支持向量机训练分类模型；接着将特征参数测试样本矩阵乘上投影矩阵，得到样本主成分矩阵，并对其做归一化处理；最后通过分类模型对归一化后的样本主成分矩阵进行分类，识别数据所属的分类。本发明可以通过对光伏系统日常运行数据的主成分分析和分类实现对故障的准确诊断。
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公开(公告)号：CN109086928A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810839097.3
申请日：2018-07-27
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及基于SAGA-FCM-LSSVM模型的光伏电站实时功率预测方法，采集光伏电站对应时段发电功率以及气象站上对应的气象参数，获取气象-功率参数样本；对每天的气象-功率参数样本进行预处理；根据四项统计指标结合基于模拟退火遗传算法的模糊C-均值聚类算法对历史日中第一天到待预测日前一天的样本进行聚类；根据各个聚类样本集合的气象特征值，计算每个聚类气象特征值的中心点，利用欧氏距离判断待预测日所属的类别；利用与待预测日同属一类的参数样本训练最小二乘支持向量机，得到训练模型；将待预测日的待预测时刻前2h的气象参数和功率值输入训练模型中对待预测日各个时刻的发电功率进行实时预测。本发明能够实时预测光伏电站在各个时刻的输出功率值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108876013A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810526061.X
申请日：2018-05-29
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于最佳相似日和Elman神经网络实现光伏电站短期功率预测方法，以每天的各个时刻的发电功率、每天的光照、环境温度、湿度和风速等气象参数以及第二天的气象参数为输入，第二天的各个时刻的发电功率为输出训练基于Elman神经网络的预测模型。以此模型进行光伏发电功率的预测。然后以每天的气象参数为气象特征值通过灰色关联分析算法确定待预测日的最佳相似日，将最佳相似日的各个时刻的发电功率，气象参数以及待预测日的气象参数作为模型的输入变量，预测待预测日的各个时刻的发电功率。本发明能够快速准确对光伏电站的发电功率进行预测。
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公开(公告)号：CN108769944A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810697001.4
申请日：2018-06-29
Applicant: 福州大学
CPC classification number: H04W4/38 , H04L45/48 , H04W40/10 , H04W40/12 , H04W40/16 , H04W40/248 , H04W72/1231
Abstract: 本发明涉及一种面向桥梁结构健康监测的MP‑MR‑MC无线传感器网络数据收集方法，获取桥梁无线传感器网络模型，每个传感器工作模式为多功率级数、多收发器、多信道；构建（收发器‑信道‑功率）组件，组件数目为D；将组件数目定义为BFPA‑PSO种群中花配子数目;根据组件激活状态，构建激活组件冲突图模型；构建时隙路由树，节点之间无干扰通信；采用BFPA‑PSO混合优化算法寻找无线传感器网络最优链路调度。本发明提供的面向桥梁结构健康监测的MP‑MR‑MC无线传感器网络数据收集方法，能够有效提高桥梁结构健康监测无线传感器网络数据容量的同时，降低系统总能量消耗。
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公开(公告)号：CN108494365A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810535342.1
申请日：2018-05-30
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出一种光伏组件及组件串在线失配监测系统，包括无线传感节点、子阵列路由节点及上位机数据管理模块；无线传感节点与光伏组件相连以测量光伏组件的运行状态；子阵列路由节点与组件串相连以测量组件串的电压和背板温度；传感节点以第一级无线传感网络与子阵列路由节点相连；子阵列路由节点以第二级无线传感网络与上位机数据管理模块相连；子阵列路由节点在收集组件串的光伏数据时，同步收集其内部光伏组件的光伏数据；上位机数据管理模块从子阵列路由节点收集光伏组件和组件串的光伏数据，并判定是否有失配故障及故障位置，本发明能够在线实时获取光伏子阵列中各个组件串及各个组件的电气和环境参数并据此判断光伏阵列的运行状况。
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公开(公告)号：CN104753461A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510168541.X
申请日：2015-04-10
Applicant: 福州大学
CPC classification number: H02S50/00
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群优化支持向量机的光伏发电阵列故障诊断与分类方法，具体包括以下步骤：步骤S1：采集光伏发电阵列工作于最大功率点时的若干个电气参数，得到电气参数样本组合；步骤S2：将每个电气参数样本进行归一化；步骤S3：根据归一化后的电气参数样本组合得到测试样本组合；步骤S4：采用PSO算法计算出最优的SVM核函数参数g和惩罚参数c；步骤S5：根据最优的核函数参数g和惩罚参数c对样本进行训练，得到训练模型；步骤S6：利用训练模型对光伏发电阵列的故障进行检测和分类。本发明能够有效提高光伏发电阵列故障检测和分类的准确性。
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公开(公告)号：CN119652258B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510171305.7
申请日：2025-02-17
Applicant: 福州大学
IPC: H02S50/10 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于IV特性和数据模型的光伏阵列故障检测方法，涉及故障检测技术领域，该方法首先通过综合考量动态特性、历史故障及发生速度确定采集频率Cp，确保关键故障信息不遗漏，再凭借对IV曲线的二阶导数分析与方形度计算，结合数据模型，精准识别局部阴影故障，改变了以往故障判断依赖单一指标。在能量转换效率优化方面，依据判定因子Pz及IV曲线确定局部最大功率点，将光伏阵列输出与逆变器输入动态匹配，相比传统固定匹配方式，进一步提升了发电效率，降低了能源浪费。通过启动模型验证机制，可在不同场景和时间跨度下验证模型的准确性与稳定性。
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