基于IBA-KELM模型的TCT光伏阵列故障诊断研究

作者：任晓琳; 杨奕^*; 高龙; 于婧雅; 韩青青

来源：电源学报, 2023, 21(05): 67-74.

DOI：10.13234/j.issn.2095-2805.2023.5.67

• TCT光伏阵列
• 故障诊断
• 核极限学习机
• Levy飞行
• 改进蝙蝠算法

针对光伏阵列的开路故障、短路故障、老化故障和局部阴影故障，提出了一种基于核极限学习机KELM(kernel extreme learning machine)的光伏阵列故障诊断方法，并采用改进的蝙蝠算法IBA(improved bat algorithm)对核极限学习机模型的参数进行优化来提高模型的诊断准确率。为避免蝙蝠算法陷入局部最优并加快在参数寻优过程中的收敛速度，引入Levy飞行策略并在速度更新公式中引入指数递减的惯性权重。通过全连接TCT(total-crosstied)结构光伏阵列的故障数据验证表明，与BA-KELM,PSO-KELM、PSO-ELM模型相比，IBA-KELM模型在参数优化过程中收敛速度更快，优化后模型诊断精度也更高。

• 单位
  南通大学