一种基于极限学习机和皮尔逊相关系数的光伏阵列故障快速诊断方法

作者：陈世群; 高伟; 陈孝琪; 涂彦昭; 杨艳

来源：电气技术, 2021, 22(10): 57-64.

• 光伏阵列
• 故障录波
• 极限学习机(ELM)
• 皮尔逊相关系数

光伏阵列故障会造成能量损失,甚至引发供电中断或火灾事故。因此,对故障的快速识别至关重要。本文提出一种光伏阵列故障快速诊断方法,用于快速感知故障及故障发生的时刻。通过分析光伏阵列常见故障的信号变化规律,提出利用正常运行时的功率波形训练一个极限学习机预测模型,用于预测短时功率的变化;接着计算实测波形和预测波形的皮尔逊相关系数;若光伏阵列发生故障,相关系数将低于一定的阈值,从而识别故障的发生。实测实验验证了所提方法具有很强的故障辨识能力,准确率达到99.37%。所提方法的故障辨识时间仅为4.355ms,亦可作为光伏阵列故障录波的启动方法使用。

• 单位
  淮阴工学院; 福州大学; 国网福建省电力有限公司; 自动化学院