研究目的
开发一种能够对光伏（PV）系统中可能出现的不同故障进行分类的故障检测算法。
研究成果
所开发的故障检测系统利用小波变换和神经网络，在光伏系统不同运行状态的识别中实现了高精度分类。该系统专为实时监测设计，能有效检测持续性故障，有助于降低维护成本并提高系统收益。
研究不足
该研究聚焦于光伏系统中一组特定的故障及运行工况。故障检测算法的准确性可能因不同数据集或环境条件变化而有所差异。
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[IEEE 2018年第二届电力电子、智能控制与能源系统国际会议(ICPEICES) - 印度德里(2018.10.22-2018.10.24)] 2018年第二届IEEE电力电子、智能控制与能源系统国际会议(ICPEICES) - 基于机器学习技术的光伏系统状态监测
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[IEEE 2018年第二届电力电子、智能控制与能源系统国际会议(ICPEICES) - 印度德里(2018.10.22-2018.10.24)] 2018年第二届IEEE电力电子、智能控制与能源系统国际会议(ICPEICES) - 基于机器学习技术的光伏系统状态监测
DOI：10.1109/ICPEICES.2018.8897413
出版年份：2018
更新时间：2025-09-12 10:27:22
摘要：
对任何系统进行状态监测对于维持其健康运行至关重要，这能以最低的维护和运营成本实现最大收益。本文主要目标是开发一种故障检测算法，用于识别光伏系统中可能发生的各类故障。通过利用光伏系统的输出特性作为关键观测信息，可判断不同类型故障及其发生位置。研究采用小波变换和神经网络系统来过滤非显著异常，从而更便捷地检测需及时处理的故障。神经网络分类采用多层感知器(MLP)来识别故障类型及发生位置，基于小波变换(WT)的信号处理技术则用于特征提取并为神经网络提供输入数据。该检测算法适用于全天候自动化监测，在预设故障数据集测试中达到了98.2%的准确率。
作者：
Kurukuru Varaha Satya Bharath，Ahteshamul Haque，Mohammed Ali Khan
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