研究目的
提出一种基于人工神经网络（ANN）的先进方法，用于诊断、检测并精确分类太阳能电池板故障，以避免光伏系统发电量和性能下降。
研究成果
人工神经网络（ANN）方法在光伏组件缺陷诊断中比阈值法更有效，实现了较高的检测准确率。该方法可推广应用于并网光伏系统或大型光伏电站。未来工作可聚焦于大规模系统的实时检测与诊断能力。
研究不足
阈值法无法区分所有故障，可能导致误报警。人工神经网络方法需要大量数据库并定期训练才能实现准确的故障检测。
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基于人工神经网络的光伏系统故障诊断与检测鲁棒方法
DOI：10.3311/PPee.14828
期刊：Periodica Polytechnica Electrical Engineering and Computer Science
出版年份：2020
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
光伏系统在运行过程中可能遭遇各类故障与异常情况，这些故障会导致系统发电效能和经济效益下降，甚至引发系统崩溃、火灾或整体?；１狙芯恐荚谔岢鲆恢只谌斯ど窬纾ˋNN）的精密诊断方法，通过精准检测并分类太阳能电池板故障，避免光伏系统发电量与性能的下滑。本文首先提出采用多层感知器（MLP）人工神经网络来检测光伏组件潜在故障的方法。该人工神经网络需要海量数据库支撑并定期训练，才能高精度评估输出参数。为验证所提方法的准确性与性能，我们将其与经典阈值法进行对比分析。通过Matlab/SIMULINK平台开展大量仿真实验，进一步测试该方法在故障检测与分类中的有效性。
作者：
Aicha Djalab，Mohamed Mounir Rezaoui，Lakhdar Mazouz，Ali Teta，Nassim Sabri
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