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基于深度学习的光伏发电系统运行状态监测与诊断研究

张文军  
【摘要】:近年来,随着经济的快速发展,能源需求日益增加。太阳能作为一种清洁、可再生能源,获得了快速的发展。光伏电池板作为光伏发电系统中最小的发电单元,常常工作在室外环境中,容易受到雨水和高温的侵蚀,再加上自身材料老化现象,导致光伏阵列中故障频发。简单的监控及故障诊断无法精确识别光伏故障,导致运维成本增加,且影响光伏发电的经济效益,因此本文提出了一种基于深度学习(Deep Learning)对光伏故障进行监测与诊断的研究策略。首先结合材料物理和电子学理论,建立光伏电池板数学模型,并搭建光伏发电系统仿真模型,采用扰动观测的最大功率点跟踪(MPPT)算法和基于电网电压闭环控制策略。可在Simulink中对光伏阵列典型故障进行仿真,收集光伏发电系统输出参数作为训练样本。其次针对光伏电池板运行过程可能出现的故障进行分析,并基于光伏实验箱,采集不同故障条件下光伏电池板的输出数据,进而获取光伏故障特征参数。选用长短期记忆(LSTM)和反向传播(BP)神经网络对光伏故障进行诊断,详细阐述基于两种神经网络的故障诊断流程。介绍了粒子群(PSO)优化算法,用于对LSTM神经网络参数进行寻优。然后设计光伏发电系统运行状态监测平台,用来收集室外环境下光伏发电系统的输出参数。其中光伏发电系统主要包括:硬件电路、系统程序、以及软件界面三大部分。硬件电路需要完成电源模块、检测电路和升压路三大部分的电路图设计,以及元器件选取和电路板焊接。系统程序设计分为下位机和上位机两部分,其中下位机程序需要完成光伏电池板数据采集、MPPT控制、温度采集、以及光照强度采集程序设计,在此基础上集成无线通讯模块,完成无线传输程序设计。上位机程序设计需要完成Wi Fi数据接收、数据预测处理、以及控制命令下发等。软件界面依托Pycharm开发环境中,采用Python语言设计启动界面、实时曲线界面、故障检测界面、以及数据查询界面。最后,利用光伏发电系统仿真模型和运行状态监测平台,分别采集不同故障类型下的光伏发电系统数据,利用LSTM和BP神经网络对光伏故障进行识别与定位,并采用PSO对LSTM模型参数进行优化,以此提升故障诊断性能。通过仿真和实验,验证了基于PSO-LSTM模型的故障监测与诊断策略的准确性,以及方案的可行性。


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