一种利用LSTM和稳态时间序列的光伏阵列故障诊断方法

针对光伏阵列电气工作参数包含复杂的暂态过程及工频干扰噪声严重影响故障诊断模型性能的问题,提出一种基于最大功率点的稳态时间序列预处理方法.首先,以自动过滤数据中的暂态过程和干扰噪声,获取连续的稳态时间序列电气特征数据,作为故障诊断模型的输入参数;然后,提出一种基于长短期记忆网络的深度网络模型,以实现对光伏阵列常见故障的检测及分类;最后,在一个小型光伏并网发电系统及其Simulink仿真模型上,进行故障模拟及仿真,以验证所提出的故障诊断方法.实验结果表明,所提出的故障诊断方法具有良好的精度和泛化性能,并且优于常规的反向传播神经网络和循环神经网络.     

利用改进ResNet和暂稳态时间序列的光伏阵列在线故障诊断方法

光伏阵列在线故障诊断方法主要采用实时电压电流时序信号作为输入故障特征。然而,这些时序信号因受最大功率点跟踪和时变环境因素的影响,往往包含暂态和稳态交替过程以及时变噪声,显著制约了故障诊断精度及可靠性。针对这些问题,本文首先利用相对位置矩阵方法将三种一维暂稳态时序数据,包括加权总电流以及光伏阵列时序电压和电流,转换为二维数据,以此生成红、绿、蓝三通道图像。而后,将图像输入到所提的基于与坐标注意力结合的残差网络（Residual Network, Resnet）模型中,该模型能提取其丰富的故障信息,有效地提升故障诊断精度。最后,通过仿真和实际的故障模拟实验获取故障样本数据,以训练和测试所提的网络模型,并与多种其它网络模型进行对比,还对仿真数据集进行了可靠性验证。经实验分析证明,本文提出的故障检测与诊断方法在准确性和稳定性方面都有更佳的表现,根据仿真平台获得的数据集也有较高的可靠性。     

光伏系统模糊PSO的MPPT控制

在局部阴影条件下,光伏阵列的功率–电压特性曲线呈现多峰状,传统最大功率点跟踪方法出现搜索精度低和收敛速度慢的问题.针对此问题提出一种基于模糊控制的粒子群优化算法,采用模糊控制器对粒子群优化算法的惯性权重ω进行优化,实时调整参数,使光伏阵列在光照强度变化时有较好的动态特性和稳态性能.分别采用常规PSO算法和模糊PSO算法在相同条件下对系统进行仿真,结果表明所提出的算法在局部阴影条件下能快速跟踪外部环境变化,且准确地工作在最大功率点.     

基于电导增量法与模糊控制组合的MPPT技术研究

通过对光伏电池特性的分析以及对电导增量法和模糊控制技术两种最大功率点跟踪（MPPT）方法的研究,提出了组合两种算法的MPPT技术．仿真结果和实验数据均表明,组合算法能使光伏发电系统快速、准确地跟踪最大功率点,提升了系统总体性能,具有良好的动态和稳态特性．     

利用改进初始化的残差-密集连接网络的光伏阵列故障诊断

针对在现实生活中光伏阵列大部分运行在正常的工作状态,缺少故障数据的问题,提出一种改进初始化的方法代替随机初始化来训练深度学习模型,以提高故障诊断模型的可靠性.同时,提出基于残差-密集连接网络的光伏故障诊断模型,并基于I-V曲线与最大功率点、温度、辐照度和填充因子作为输入特征.最后,通过多种光伏阵列故障数据检测所提出的方...     

高斯-赛德尔法求解光伏阵列最大功率点基准值

为了快速且准确地求解光伏电池模型参数,进而求解局部阴影条件下光伏阵列的最大功率基准点值,采用高斯-赛德尔法,从工程实际出发,根据局部阴影下的光照情况,把光伏阵列模型分解成光照均匀条件下的多个新光伏阵列模型,利用光伏电池数据手册可以快速且准确地求解模型参数。仿真结果表明:高斯-赛德尔法能够快速且准确地求解拆分后模型的光伏阵列最大功率点基准值;该方法适用于光伏阵列在局部阴影条件下的输出特性和各个峰值点最大功率基准值求解问题。     

阴影遮挡条件下光伏阵列建模及PSO优化控制算法的研究

基于现有五参数模型构建了阴影条件下的光伏阵列多峰输出特性模型,该模型能够仿真阴影条件下光伏阵列的I-U性能曲线.在此多峰模型基础上,搭建了MPPT控制模型,利用优化后的PSO算法实现多峰情况下的最大功率点追踪,并与原始PSO算法进行对比,仿真结果表明该算法能够快速且准确的追踪到多峰下的最大值.     

光伏并网发电系统最大功率输出控制研究

针对光伏并网发电系统功率输出低的问题,提出从优化最大功率点跟踪和并网控制2个方面综合考虑的方案。对于光伏阵列的最大功率输出,提出一种改进的模拟退火-粒子群优化算法(PSO-SA);对于并网功率控制,提出多参数逆变器复合控制以及直流侧电压和幅值稳定的控制策略,通过Matlab/Simulik软件搭建相关模型并进行仿真。研究结果表明:模拟退火-粒子群优化算法(PSO-SA)能够解决遮荫情况下全局最大功率点跟踪问题,避免光伏阵列陷入局部最大功率点,减少光电转换系统的能量损失;多参数逆变器复合控制以及直流侧电压和幅值稳定的控制策略能实现光伏并网发电最大功率稳定输出,使能源利用率最高。仿真结果验证了这些方案的可行性和有效性。     

Z源光伏系统MPPT模块的Matlab仿真设计

对Z源光伏系统采用一种复合最大功率点跟踪(MPPT)控制方法,即在外界环境或负载突变时,采用固定电压法将光伏阵列的工作点调整到最大功率点附近,以保证跟踪的快速性;工作在最大功率点附近时以扰动观察法进行干扰,以提高系统跟踪效率。结合Z源逆变器前级的X型LC网络对固定电压法和扰动观测法相结合的MPPT方法进行了仿真研究。仿真结果表明,该方法响应速度快,稳态精度高。     

基于参数优化的光伏电池故障诊断

提出一种基于参数优化的光伏电池故障诊断方法.采用优化的人工蜂群算法对影响光伏电池I-V曲线的参数进行辨识,获取不同故障类型光伏电池特征参数数据集,建立概率神经网络故障诊断模型对光伏电池故障类型进行诊断.仿真结果表明,优化的人工蜂群算法能够对光伏电池特征参数进行快速、准确的辨识,故障诊断结果与故障特征一致,验证了基于参数优化光伏电池故障诊断方法的有效性.     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

基于小波神经网络的输电线路故障检测

在分析了小波函数时频特性和人工神经网络学习能力和算法鲁棒性的基础上，提出了一个利用小波神经网络检测电力系统输电线路故障的方法。理论分析和基于EMTP仿真测试结果表明，该小波神经网络故障检测模型和算法是有效的，与传统的人工神经网络相比，具有收敛速度快，鲁棒性强的特点。     

配电网故障暂态信号的逼近处理方法

针对一些需尽快计算故障后稳态电流电压值的应用情况,如配网配变支路保护、用户侧保护等,短时间内处理电流电压故障暂态信号成为了一个必须面对的问题。现有电网故障信号处理方法通常受限于采样数据长度和待求参数数量,存在处理电流电压故障暂态信号时间较长和难求取的问题。利用配网故障暂态电压电流的特点,由稳态工频分量和直流衰减分量组合建模近似表征配网故障暂态电压电流,采用粒子群高斯牛顿混合算法对此模型的各参数进行辨识,实现暂态参数的求取。仿真分析和工程应用表明,该方法可缩减待求参数个数,利用较短的采样数据对故障暂态电压电流信号参数进行求取,且具有较高鲁棒性。     

光伏阵列双二极管简化模型的建立与仿真

双二极管模型是最能精确表述光伏电池特性的模型,但由于参数过多会增加求解难度,降低求解速度.为此提出一种参数简化的双二极管模型,并设计了对应的算法,将双二极管电流精确化,然后分别利用最大功率匹配法和牛顿迭代法求解参数.通过计算机仿真表明:不同光照和温度下的仿真结果与实际测试阵列的输出相一致,比单二极管Rp模型和双二极管Kashif模型的精度提高了68%和20%,且仿真时间缩短了63%和17%.该简化模型可以为光伏发电系统的优化配置和最大功率点跟踪提供快速和准确的研究基础.     

基于聚类和模糊神经网络的故障诊断

模糊神经网络能够发挥模糊逻辑和神经网络的特性,在武器装备的故障诊断中应用越来越广泛。文中提出了一种基于聚类和模糊神经网络的故障诊断模型,该模型首先通过基于关系度的聚类方法得到模糊神经网络的初始结构,并用梯度下降法对网络的参数进行修改,以得到泛化能力好的诊断网络。仿真结果表明该模型是有效的。     

基于粒子群蛙跳算法优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断方法存在的局限性及缺陷,在利用小波分析提取滚动轴承故障信号特征向量基础上,提出基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。该方法采用粒子群 蛙跳算法优化BP神经网络结构参数,利用改进BP算法和样本数据训练BP神经网络,实现滚动轴承运行正常和4种不同故障状态的诊断。实验验证结果表明,基于粒子群 蛙跳算法的BP神经网络方法诊断误差最大值仅为005,为未优化的神经网络诊断误差的1/16;与其他算法相比,基于粒子群 蛙跳算法优化的BP神经网络方法的训练时间、训练误差和诊断精度各项指标均为最优,可实现滚动轴承故障的快速、准确、有效诊断。     

基于改进灰狼算法-BP神经网络的智能巡检机器人电磁兼容故障诊断

智能巡检机器人巡检电力线路时可能受到电磁干扰而影响工作甚至发生故障,为有效地完成智能巡检机器人电磁兼容故障的诊断,本文提出一种基于改进灰狼算法优化BP神经网络(TGWO-BP)的故障诊断模型。由于智能巡检机器人电磁兼容故障征兆与故障原因之间具有复杂的非线性关系,采用一般BP神经网络诊断模型存在着收敛速度较慢,易陷入局部最优,诊断准确率偏低的缺陷。针对以上问题,文中利用改进灰狼算法优化BP神经网络的权值与阈值,将优化后的BP神经网络应用于智能巡检机器人电磁兼容故障诊断。仿真结果表明,相比于GWO-BP神经网络和一般BP神经网络,TGWO-BP神经网络诊断模型收敛速度加快,网络泛化能力增强,故障诊断准确率提高。