- 标题
- 摘要
- 关键词
- 实验方案
- 产品
-
基于主成分分析的I-V曲线光伏阴影故障检测与分类：应用于独立光伏系统
摘要： 光伏系统的健康监测与诊断对于最大化发电量、提升电站可靠性及使用寿命至关重要。在故障工况（尤其是阴影遮挡）下运行时，光伏阵列的电流-电压（I-V）特性曲线与正常工况相比呈现显著差异。本研究基于实际电学测量数据（I-V），旨在为光伏阴影故障提供一种极其简单、稳健且低成本的故障检测与分类（FDC）方法。首先通过健康与阴影条件下的不同实验测试提取特征参数构建数据库，继而采用主成分分析（PCA）处理这些特征。通过混淆矩阵作为类别可分性指标，评估数据在PCA空间中的分类准确率。使用250Wp光伏组件的实验数据显示：该方法具有优异效果，在四种不同配置下均实现超过97%的成功分类率。由于仅需利用现有电学测量数据（无需额外传感器），该方法兼具显著成本优势。
关键词： 故障分类、主成分分析、故障检测、I-V曲线、光伏阴影故障
更新于2025-09-23 15:23:52
-
Al?O?等离子体增强原子层沉积过程中光学等离子体监测分析
摘要： 本文提出了一种用于纳米级水蒸气阻隔薄膜的等离子体增强原子层沉积（PEALD）工艺中的非侵入式光学等离子体监测方法。任何设备故障或单个组件状态的偏差都可能轻易影响工艺结果。本研究采用Al2O3沉积工艺作为测试平台，并展示了高速光学等离子体监测技术。结果表明，光学等离子体监测不仅可用于实时测量等离子体脉冲，还能检测等离子体状态的任何变化，从而推断出等离子体动力学特性，为纳米级薄膜沉积工艺中的先进过程控制提供依据。
关键词： 等离子体增强原子层沉积（PEALD）、工艺监测、等离子体诊断、故障检测
更新于2025-09-23 15:22:29
-
通过稀疏自编码器区分光伏阵列故障与对称线路故障提升光伏微电网?；し桨缚煽啃?
摘要： 日益增长的电力需求和减少碳足迹的压力为光伏微电网的广泛应用铺平了道路。然而，由于光伏阵列故障与对称线路故障具有相似的电压-电流特征，开发可靠的光伏微电网?；し桨妇哂刑粽叫??；谠ざㄒ邈兄瞪柚玫拇潮；し桨肝薹ㄇ止夥罅泄收嫌攵猿乒收?，因而无法针对这两种情况提供独立的控制措施。为此，本文提出一种基于稀疏自编码器与深度神经网络（SAE-DNN）的?；し桨?，在实现模式检测、故障检测、分类及区段定位功能的同时，还能有效区分阵列故障与对称线路故障。该方案将从继电母线获取的电压电流信号转换为灰度图像数据集，作为输入数据供稀疏自编码器进行无监督特征学习。通过可靠性分析评估了该方案的性能，并在微电网孤岛运行与并网运行两种模式下，与基于人工神经网络、支持向量机及决策树的技术进行了对比。此外，通过在OPAL-RT数字仿真器上进行实时仿真，验证了该方案在实际应用中的有效性。
关键词： 稀疏自动编码器、分类、深度神经网络、光伏并网微电网、区段识别、?；し桨浮⒐收霞觳?、OPAL-RT数字仿真器
更新于2025-09-23 15:21:01
-
基于人工神经网络的光伏系统故障诊断与检测鲁棒方法
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?；?。本研究旨在提出一种基于人工神经网络（ANN）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。
关键词： 诊断、人工神经网络、故障检测、光伏系统、阈值法
更新于2025-09-23 15:19:57
-
同行性能（P2P）：一种应用于光伏系统群组的故障检测基准方法
摘要： 应用于大量小型分布式光伏系统的故障检测需要具备简单、经济高效且可靠的特点。本研究提出一种基于新型性能指标"同行对比性能值（P2P）"的分布式光伏系统群组故障检测方法，该指标仅需通过比较相邻光伏系统的发电数据即可构建。本文阐述了该性能指标的构建方法及其在自动故障检测中的应用。该检测方法基于对欧洲约6000个光伏电站的性能分析开发，并通过实际应用案例进行说明和讨论。研究表明，在光伏系统元数据质量欠佳的情况下，P2P指标比传统性能比率（PR）更具稳定性，因而成为更可靠的故障检测性能指标——其稳定性表现为：小时级数据的绝对中位差（MAD）通常为10%，日级数据为5%。研究通过四类光伏系统常见故障展示了P2P在故障诊断中的应用，并讨论了该新方法的主要局限性，同时提出了若干未来研究方向。
关键词： 性能、点对点、光伏系统、光伏、故障检测、监测
更新于2025-09-23 15:19:57
-
新型开路光伏旁路二极管故障检测算法
摘要： 本文提出了一种新型光伏（PV）旁路二极管故障检测算法。该算法包含三个主要步骤：首先，通过不同失效旁路二极管场景获取电流-电压（I-V）曲线的阈值电压；其次，基于I-V曲线压降分析及最大功率点电压计算旁路二极管故障区域的理论预测值；最后测量任意环境条件下的实际I-V曲线并与理论预测值进行比对。采用由三个串联光伏组件（共九个旁路二极管）组成的光伏串对该算法进行了实验验证，并在多种旁路二极管故障条件下开展测试。实验结果表明，在缓慢和快速太阳辐照度变化条件下，该算法的检测准确率分别始终高于99.39%和99.74%。
关键词： 电流-电压（I-V）曲线、旁路二极管、功率损耗、故障检测、光伏（PV）、太阳辐照度
更新于2025-09-19 17:13:59
-
[IEEE 2019年光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS - Fall） - 中国厦门（2019.12.17-2019.12.20）] 2019年光子学与电磁学研究秋季研讨会（PIERS - Fall） - 具有电场和磁场偏置石墨烯壁的多层平行板波导
摘要： 本文研究基于Roesser模型的二维系统故障检测问题。为在干扰环境下有效检测故障，设计了一种同时满足有限频率H?指标和有限频率H∞指标的故障检测滤波器。借助广义Kalman-Yakubovich-Popov引理，获得了相应的有限频率性能分析条件。通过构建切平面并结合线性矩阵不等式技术，推导出凸滤波器设计条件。提出了一种构造理想故障检测滤波器的算法。最后通过数值算例验证了所提方法的有效性。
关键词： 故障检测、二维系统、有限频率、Roesser模型
更新于2025-09-19 17:13:59
-
[IEEE 2019年第22届国际多主题会议(INMIC) - 巴基斯坦伊斯兰堡(2019.11.29-2019.11.30)] 2019年第22届国际多主题会议(INMIC) - 基于神经网络的独立光伏系统积分终端滑模非线性最大功率点跟踪控制范式
摘要： 本文研究基于Roesser模型的二维系统故障检测问题。为在扰动存在时有效检测故障，设计了一种同时满足有限频率H?指标和有限频率H∞指标的故障检测滤波器。借助广义Kalman-Yakubovich-Popov引理获得相应的有限频率性能分析条件，进而通过构造切平面并结合线性矩阵不等式技术推导出凸滤波器设计条件。提出一种构建理想故障检测滤波器的算法，最后通过数值算例验证所提方法的有效性。
关键词： 故障检测、二维系统、有限频率、Roesser模型
更新于2025-09-19 17:13:59
-
一种用于表征大型光伏系统中单个模块的新监测方法
摘要： 光伏（PV）系统的功率损耗约为当前光伏系统性能比值的15-20%。光伏组件故障存在多种成因，由于它们以串联方式连接至整个组串，单个组件的故障可能导致整串性能损失。此外，若未及时修复，部分故障可能演变为永久性损伤并缩短光伏组件使用寿命。定期监测是发现这些故障的唯一途径。针对组串整体的监测技术无法检测单个组件故障。传统?？榧禝-V曲线测试仪采用电力电子元件和大容量电容器，需将光伏组件与系统断开连接且测量耗时较长。本研究提出一种方法，仅需数十微法量级的小容量电容器（无需电力电子元件），即可对单个光伏组件进行局部测量并重构其特性。该监测方法无需改动电气互连电路即可测量单个光伏组件，并能在5毫秒内将工作点偏移至0.3安培/5伏特?；诖似屏?，系统重构的光伏组件I-V特性在最大功率点附近区域的精度可达1-3%。
关键词： 监测、故障检测、光伏系统、容性负载、最大功率点
更新于2025-09-19 17:13:59
-
[2019年IEEE工业应用学会年会 - 美国马里兰州巴尔的摩（2019.9.29-2019.10.3）] 2019年IEEE工业应用学会年会 - 光伏系统故障检测所需的建模方法与数据集评估
摘要： 对光伏资产（PV）进行可靠监测对于确?？稍偕茉聪低车耐乒?、长期性能表现及投资回报最大化至关重要。为此，本文研究了在开展光伏系统知情维护时所需的输入数据和机器学习技术，以实现光伏发电的滞后一日预测。研究从英国四座商业建筑屋顶光伏系统中获取了五年的逐小时发电数据，并从MIDAS数据库调取了气象数据。通过训练支持向量机、随机森林和人工神经网络来预测光伏发电功率，其中随机森林模型表现最优，平均相对误差仅为2.7%。研究发现辐照度、历史发电量及太阳位置是最关键的影响变量。总体而言，本研究表明如何利用低成本的数据驱动分析来支持光伏资产的有效管理。
关键词： 天气数据，随机森林，机器学习，光伏，故障检测
更新于2025-09-16 10:30:52