一种基于RBF神经网络的光伏组件隐裂故障诊断方法

    公开(公告)号:CN118643391A

    公开(公告)日:2024-09-13

    申请号:CN202410774092.2

    申请日:2024-06-17

    Inventor: 张进博 陆挺 卫东

    Abstract: 本发明提供一种光伏组件隐裂故障的诊断方法,包括:获取光伏组件I‑V输出特性曲线,通过I‑V输出特性曲线计算太阳能电池的模型参数,依靠隐裂故障与模型参数的对应关系,从中提取出用于诊断隐裂故障的特征量,再运用RBF神经网络模型判断光伏组件是否存在隐裂故障以及隐裂故障的严重程度。最后,通过改进后的加权欧式距离算法定量计算隐裂故障的程度值。该方法无需依靠精密仪器设备,只需利用光伏组件的输出特性曲线即可实现隐裂故障的诊断,有助于节约光伏电站的运维成本。

    一种光伏组串阴影遮挡的评估方法

    公开(公告)号:CN119995515A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202510068745.X

    申请日:2025-01-16

    Abstract: 本发明提供一种光伏组串阴影遮挡的评估方法,包括:从智能光伏平台获取光伏组串直流端的电流和功率时间序列数据,筛选掉夜晚时段(18:00~6:00)和阴雨天的数据,对数据进行滤波和归一化处理,得到n组在[0,1]区间内的电流和功率序列数据,取待诊断电流序列和功率序列,计算特征量TM、Ka、Kb、SKM和η,使用模糊C均值聚类,判断是否存在阴影现象;基于聚类中心,对轻、中、重度遮挡阈值进行动态设置,重新得到轻、中、重度阈值;通过SKM定位到发生遮挡时间段;同时引入滑动窗口,动态更新每日样本数据。该方法只使用光伏平台中的检测数据便实现了阴影故障的评估,方便维修人员排查故障,并且无需其他额外的仪器设备,节约光伏电站运维成本。

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