【摘要】：隨著能源需求增長、化石能源的日益枯竭與成本上漲、全球氣候變暖等諸多因素的影響,人們在全球范圍內(nèi)尋求可再生能源的發(fā)展。太陽能具有易獲取、無噪聲、清潔、無窮無盡等優(yōu)點(diǎn),成為了可再生能源的重要部分。我國光伏產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,光伏裝機(jī)容量逐年遞增,而隨著光伏裝機(jī)規(guī)模的快速擴(kuò)大,光伏組件及其相關(guān)電力設(shè)備的需求量也在逐年增加。但由于缺乏行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),市場上的相關(guān)產(chǎn)品良莠不齊,部分產(chǎn)品在運(yùn)行數(shù)年后就開始出現(xiàn)故障,甚至造成事故,所以對光伏發(fā)電系統(tǒng)的關(guān)鍵部件進(jìn)行故障診斷具有重要的實(shí)際意義。本文的主要內(nèi)容如下:1.逆變器是光伏發(fā)電系統(tǒng)中的核心部件,但由于其自身與運(yùn)行環(huán)境等因素的影響,它也最易發(fā)生故障。在對其進(jìn)行故障診斷之前,先要對光伏逆變器進(jìn)行選型。本文選擇了在大容量光伏發(fā)電場合中應(yīng)用最廣的三電平逆變器作為研究對象,并建立仿真模型。光伏陣列由于長期在戶外運(yùn)行,出現(xiàn)故障的情況較多,所以也有對其進(jìn)行故障診斷的必要。先介紹光伏電池的數(shù)學(xué)模型并對它的輸出特性進(jìn)行了仿真,分析其在陰影條件下的工作特性,最終也構(gòu)建了光伏陣列的仿真模型,為接下來的故障診斷打下了基礎(chǔ)。2.針對光伏三電平逆變器的開路故障診斷問題,提出一種基于決策樹支持向量機(jī)的故障診斷方法。首先介紹逆變器的診斷策略并進(jìn)行故障分類,然后以中、上和下三種橋臂電壓為測量信號,采用小波多尺度分解法提取特征參數(shù),進(jìn)而利用粒子群聚類算法生成決策樹支持向量機(jī)分類模型,最終實(shí)現(xiàn)了三電平逆變器的多模式故障診斷。該方法在使用了較少分類模型的情況下完成了故障診斷任務(wù)。與其他算法相比,該算法具有更好的準(zhǔn)確性和魯棒性。3.對特征提取和故障診斷算法兩個(gè)部分進(jìn)行改進(jìn),提出了一種基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和決策樹相關(guān)向量機(jī)的故障診斷方法。在特征提取方面,針對小波分解算法的不足,改用能自適應(yīng)分解信號的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解,并對逆變器提取“能量和能量熵”形式的特征向量。而在診斷算法方面,選擇了不需要設(shè)置參數(shù)、稀疏性更強(qiáng)、測試時(shí)間更短的相關(guān)向量機(jī)作為分類模型。通過故障診斷與特征提取方法兩方面的對比,驗(yàn)證了該方法具有設(shè)置參數(shù)少、結(jié)構(gòu)高效、診斷速度快且精度高等優(yōu)點(diǎn)。4.針對光伏陣列這一光伏發(fā)電系統(tǒng)的另一關(guān)鍵部件,提出了一種基于改進(jìn)隨機(jī)森林的光伏陣列故障診斷方法。先介紹光伏陣列的診斷策略并對其進(jìn)行了二級故障分類。再引入隨機(jī)森林算法,利用訓(xùn)練過程中的包外樣本計(jì)算每個(gè)決策樹的權(quán)值,并對決策樹的投票與平局處理過程進(jìn)行了改進(jìn)。同時(shí)對變量進(jìn)行重要性度量,刪去部分次重要變量,重新訓(xùn)練后,最終構(gòu)建改進(jìn)隨機(jī)森林故障診斷模型。對3×3和4×4光伏陣列的部分二級故障進(jìn)行故障診斷,表明該方法能夠?qū)崿F(xiàn)光伏陣列的多模式故障診斷,且診斷精度較高、易于實(shí)現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：江南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TM615

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本文編號：2744754