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人工神经网络的光伏系统故障检测 评分:

这项工作提出了一种基于人工神经网络(ANN)的光伏系统故障诊断新技术。对于给定的一组工作条件 - 太阳能辐照度和光伏(PV)模块温度,使用仿真模型计算PV串的当前电压(IeV)特性中的一些属性,例如电流,电压和峰值数目。然后将模拟的属性与从现场测量获得的属性进行比较,从而识别可能的错误操作条件。然后开发两种不同的算法以隔离和识别八种不同类型的故障。该方法已经使用安装在Jijel大学(阿尔及利亚)可再生能源实验室(REL)的PV串的气候和电参数的实验数据库进行了验证。所获得的结果表明,所提出的技术可以准确地检测和分类发生在光伏阵列中的不同故障。这项工作还展示了使用Xilinx系统生成器(XSG)

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2018-07-17 上传 大小:119KB
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人工神经网络的光伏系统故障检测

这项工作提出了一种基于人工神经网络(ANN)的光伏系统故障诊断新技术。对于给定的一组工作条件 - 太阳能辐照度和光伏(PV)模块温度,使用仿真模型计算PV串的当前电压(IeV)特性中的一些属性,例如电流,电压和峰值数目。然后将模拟的属性与从现场测量获得的属性进行比较,从而识别可能的错误操作条件。然后开发两种不同的算法以隔离和识别八种不同类型的故障。该方法已经使用安装在Jijel大学(阿尔及利亚)可再生能源实验室(REL)的PV串的气候和电参数的实验数据库进行了验证。所获得的结果表明,所提出的技术可以准确地检测和分类发生在光伏阵列中的不同故障。这项工作还展示了使用Xilinx系统生成器(XSG)

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