研究目的
利用小波变换和神经网络方法开发单相并网光伏系统的故障分类技术，以提高分类准确性。
研究成果
所提出的基于小波变换和神经网络的单相并网光伏系统故障分类算法，总体分类准确率达到98.4%。这证明了该方法在光伏系统故障诊断中的可行性和有效性。
研究不足
该研究基于模拟数据，可能需要通过实际数据进行验证。算法在不同环境条件和光伏系统配置下的性能还需进一步研究。
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[2019年IEEE国际电力电子、控制与自动化会议（ICPECA）- 印度新德里（2019.11.16-2019.11.17）] 2019年国际电力电子、控制与自动化会议（ICPECA）- 基于机器学习技术的并网光伏系统故障识别算法
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[2019年IEEE国际电力电子、控制与自动化会议（ICPECA）- 印度新德里（2019.11.16-2019.11.17）] 2019年国际电力电子、控制与自动化会议（ICPECA）- 基于机器学习技术的并网光伏系统故障识别算法
DOI：10.1109/ICPECA47973.2019.8975397
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
本文阐述了并网光伏电站故障检测的动机与背景。光伏系统并网时面临的主要问题包括：局部阴影导致的多峰现象、环流调节、电网阻抗对光伏系统稳定性的影响、故障穿越（FRT）能力以及防孤岛检测。因此，故障检测与状态监测系统对平稳运行至关重要。本文针对单相并网光伏系统开发了故障分类技术，采用小波变换与神经网络方法构建故障分类算法。结果表明，该故障检测算法的分类准确率显著提升至98.4%。
作者：
Kanula Dadhich，V S Bharath. Kurukuru，Mohammed Ali Khan，Ahteshamul Haque
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