一种基于改进DBSCAN算法的光伏故障检测方法

作者：叶进^*; 朱健; 卢泉; 李陶深; 常生强; 屈国旺

来源：广西大学学报(自然科学版), 2019, 44(02): 440-447.

DOI：10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2019.0440

• 光伏发电站
• 聚类算法
• 故障检测

工程中常常通过与邻近电站的单位发电量比较发现故障电站,电站的单位发电量主要与电站地理位置、光伏器件型号及特性等诸多要素有关,选择哪些电站进行比较以及比较的策略是一个需要深入探讨的问题。本文提出了一种改进的A-DBSCAN聚类算法的光伏发电站故障检测方法。通过对影响发电站单位发电量因素的分析,确定了该故障检测模型的输入变量。该方法不需其他外接设备的支持,同时还可以实现在线检测分析。通过比较相同发电环境中的发电系统的单位发电量来对故障检测,初步实验结果反映该方法的正确率为95. 45%,召回率为91. 3%。

• 单位
  石家庄科林电气股份有限公司; 广西大学