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）和集成软件环境（ISE）将开发的方法实施到现场可编程门阵列（FPGA）中的情况。 人工神经网络（ANN）在光伏系统故障检测中的应用已经成为一种重要的技术手段，因为光伏系统在全球范围内的广泛应用，其可靠性和效率对于电力供应至关重要。光伏系统可能会受到多种因素的影响，包括组件退化、污染、遮挡、失配以及硬件故障等，这些都可能导致系统性能下降，甚至引发故障。 在本文中，作者提出了一种新的基于ANN的故障诊断技术，该技术首先通过仿真模型根据太阳能辐照度和光伏模块温度计算PV串的电流、电压和峰值数等关键特性。接着，将这些模拟数据与实际现场测量数据进行对比，以识别异常工作条件。通过这种方法，可以识别出八种不同类型的具体故障，包括组件故障、连接问题、逆变器问题等。 为了实现这一诊断过程，作者开发了两种不同的算法，分别用于故障隔离和识别。这些算法的效率和准确性通过使用安装在Jijel大学可再生能源实验室的真实数据进行了验证，证明了该技术在故障检测和分类上的有效性。此外，作者还展示了如何利用Xilinx系统生成器（XSG）和集成软件环境（ISE）将此方法部署到现场可编程门阵列（FPGA）中，这为实时、高效地监控和诊断光伏系统提供了可能。 光伏系统故障检测技术的进展反映了对提高系统性能和可靠性的持续需求。尽管有多种方法，如视觉检查、热成像和电气检测，但电气方法因其无需额外气候数据的特性而具有吸引力。本文聚焦于电气方法中的基于电流电压特性的分析，利用ANN进行故障识别。这种方法不仅减少了对气候数据的依赖，而且通过模拟和测量相结合，提高了故障检测的精确度。 过去的文献中，包括基于接地电容测量、时域反射计技术、统计分析、电流电压特性分析以及最大功率点跟踪方法等多种电气检测技术，都在不同程度上为光伏系统故障检测提供了方案。然而，ANN技术的引入为故障检测带来了更高的自动化程度和准确性，能够处理复杂的数据模式并适应各种工况。 本文提出的基于人工神经网络的光伏系统故障诊断新技术，结合了仿真实验和现场数据，通过FPGA实现硬件加速，为实时故障检测和分类提供了强大工具。这一技术有望进一步优化光伏系统的运行维护，减少能源损失，并提高整体系统的经济效益。未来的研究可能会继续探索ANN与其他AI技术的融合，以提升故障预测和预防能力，确保光伏系统的稳定运行。