基于粒子群优化小波神经网络的光伏阵列故障检测

作者：荆鹏辉; 韩朝阳^*; 艾永乐; 刘群峰; 丁剑英

来源：武汉大学学报(工学版), 2021, 54(09): 860-865.

DOI：10.14188/j.1671-8844.2021-09-011

• 光伏阵列
• 故障检测
• 小波神经网络
• 粒子群算法

光伏阵列通常安放在室外,环境恶劣,因此容易出现故障,为了准确检测光伏阵列的故障,提出了基于粒子群优化小波神经网络(particle swarm optimization wavelet neural network,PSOWNN)的光伏阵列故障检测方法。分析了光伏阵列的输出特性,确定了故障检测模型的输入特征参数。结合Matlab仿真模型获取光伏阵列正常状态与故障状态时的特征参数数据,并建立基于PSOWNN的光伏阵列故障检测模型。将PSOWNN的检测结果与BP(back propagation)神经网络和小波神经网络的检测结果进行对比,结果表明基于PSOWNN的故障检测方法不仅可以有效检测光伏阵列的故障类型,而且能够提高故障检测的准确率。

• 单位
  自动化学院; 河南理工大学