【摘要】：當煤炭和石油等化石能源頻頻告急,越來越多的國家開始關(guān)注太陽能資源。光伏發(fā)電系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復雜,并且在惡劣的環(huán)境下經(jīng)常發(fā)生故障。光伏發(fā)電系統(tǒng)的監(jiān)控手段與故障診斷技術(shù)變得尤為重要,簡單的監(jiān)控以及依靠純?nèi)斯す收蠙z測的技術(shù)不僅耗時長,而且效率低。光伏發(fā)電系統(tǒng)存在復雜的非線性問題,而且極易受外部環(huán)境的影響,因此難以針對性地獲取電站運行的機理模型難。在大數(shù)據(jù)與人工智能飛速發(fā)展的時代,采用人工智能的故障診斷方法更能順應(yīng)技術(shù)發(fā)展的潮流,實現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)的智能化與信息化。當光伏發(fā)電系統(tǒng)在不同狀態(tài)之間切換時,各個組件的輸入輸出都會發(fā)生變化�；诠夥l(fā)電系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)特點,分析并總結(jié)文獻中光伏發(fā)電系統(tǒng)故障診斷方法的不足與難點,提出一種聚類的故障診斷方法,通過DTW+k-means方法對采集到的光伏發(fā)電系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)進行故障類型診斷。文獻中大部分實驗通過仿真軟件,不能代表真實的光伏電站。使用本團隊制造的微型光伏電站,分別在戶內(nèi)和戶外進行實驗。本文的主要工作與創(chuàng)新點如下:1.首先介紹了光伏發(fā)電系統(tǒng)的背景與發(fā)展歷程,總結(jié)了國內(nèi)外文獻中的光伏故障類型和診斷方法。由于在真實光伏電站運行中,無法得到大量的標簽數(shù)據(jù),所以現(xiàn)有的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷方法就沒有大量的先驗知識建立可靠的模型,因此此類方法在實際應(yīng)用中有一定的局限性。2.光伏發(fā)電系統(tǒng)可以提供海量的時間序列數(shù)據(jù),當系統(tǒng)在不同狀態(tài)之間切換時,系統(tǒng)各個組件的輸入輸出都會隨著時間發(fā)生變化,因此前后數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)性顯得尤為重要。而文獻中大部分方法都會忽略數(shù)據(jù)的時間標簽,本文通過一種動態(tài)時間扭曲法(DTW)提取前后數(shù)據(jù)的相似度。在此基礎(chǔ)上,提出一種時間序列k-means的光伏發(fā)電系統(tǒng)故障診斷方法,通過k-means方法對提取的數(shù)據(jù)特征進行聚類。同時針對k-means方法沒有先驗知識,無法判斷聚類效果的問題,引入聚類內(nèi)部和外部評價準則。通過內(nèi)部評價準則和外部評價準則交叉驗證,來提升聚類模型的準確性。3.由于文獻中的方法大多通過SIMULINK等仿真軟件進行模擬,或者在單獨的光伏電池板上進行簡單研究,實驗設(shè)備與實驗環(huán)境都沒有綜合考慮到整個光伏發(fā)電系統(tǒng)在真實環(huán)境中的運行狀態(tài)。因此實驗中采用自制的光伏電站模擬平臺,在戶內(nèi)和戶外環(huán)境分別進行實驗,將現(xiàn)有方法與所提出方法進行對比驗證,結(jié)果表明時間序列k-means可以更好的分類出故障。
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TM615;TP277
【圖文】：

優(yōu)惠上網(wǎng)電價和對光伏并網(wǎng)用電進行電價補貼。隨著政策支持力度的加強、光伏發(fā)電逡逑技術(shù)不斷提升，未來能源結(jié)構(gòu)中太陽能必將成為主要能源。２０１３－２０２０年全球和中國新增變化逡逑趨勢（２０１８后為預(yù)測）圖，如圖１．１。由圖１．１可看出，由于近年來光伏市場發(fā)展過快，供過于逡逑求，２０１８年新增裝機量增長規(guī)模會大幅度減少，初步估計２０１９年全球裝機數(shù)將會保持慢增逡逑長速度。逡逑１逡逑

圖２．２獨立光伏發(fā)電系統(tǒng)逡逑２．２．１光伏陣列逡逑

【參考文獻】

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本文編號：2725471