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[IEEE 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 法国昂热(2019.7.9-2019.7.13)] 2019年第21届透明光网络国际会议(ICTON) - 基于机器学习的激光器故障模式检测
摘要： 激光退化分析是提升激光器可靠性的关键环节。本研究提出一种基于长短期记忆（LSTM）循环神经网络的数据驱动故障检测方法，通过合成历史失效数据识别不同激光退化模式。与典型阈值系统（分类准确率24.41%）相比，该LSTM模型实现了95.52%的准确率，且性能优于随机森林（RF）、K近邻（KNN）和逻辑回归（LR）等经典机器学习模型。
关键词： 退化、激光、可靠性、故障检测、机器学习、循环神经网络
更新于2025-09-16 10:30:52
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[2019年IEEE PES拉丁美洲智能电网技术创新会议（ISGT Latin America） - 巴西格拉玛多（2019.9.15-2019.9.18）] 2019年IEEE PES拉丁美洲智能电网技术创新会议（ISGT Latin America） - 基于机器学习的光伏系统故障分类方法比较
摘要： 光伏（PV）能源的使用近期持续增长，但由于其高度依赖环境变量，效率问题成为主要关注因素。此外，这些系统可能受到多种故障影响，导致严重的能量损失。本文比较了基于机器学习的方法（如K近邻算法（k-NN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN））对光伏系统中可能出现的以下故障进行检测：组件短路、最大功率点跟踪（MPPT）故障、开路、局部阴影和性能衰减。研究对比了各分类器的准确率和训练耗时。人工神经网络以99.65%的准确率表现最佳，但训练速度最慢；支持向量机取得了相近的准确率且训练时间显著更短。现有文献缺乏对光伏故障分类方法的分析与比较（尤其聚焦实际应用和计算复杂度方面），因此本文通过公开所有仿真与代码，将上述内容作为主要贡献。
关键词： 故障检测、故障诊断、光伏系统、故障分类、机器学习
更新于2025-09-16 10:30:52
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基于模糊系统的光伏热斑故障检测算法
摘要： 光伏（PV）组件中可能造成能量损失和可靠性问题的故障往往难以避免，且必须被检测出来。影响光伏组件的主要可靠性问题之一是热斑效应——当某个电池或一组电池相比相邻太阳能电池显著升温时，就会降低最佳发电功率。本文基于对英国各地不同环境条件下运行的2580个受各类热斑影响的PV组件分析，提出了一种光伏热斑故障检测方法。该故障检测模型采用包含三个输入参数（即功率损失百分比PPL、短路电流Isc和开路电压Voc）的Mamdani型模糊控制器构建模糊推理系统（FIS）。为验证所提算法的有效性，我们进行了大量基于仿真和实验的测试，最终获得的平均准确率达到96.7%。
关键词： 故障检测、热点、光伏、功率损耗、I-V曲线、模糊逻辑
更新于2025-09-16 10:30:52
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光伏阵列的无传感器统计短路故障检测算法
摘要： 光伏（PV）阵列传统?；は低趁媪俚闹饕粽街皇乔峁收瞎た龅姆⑸ǖ臀恢檬涔收?、高故障路径电阻故障以及低太阳辐照度下的故障——这些情况下故障电流增量不足以触发基于电流的?；ぷ爸谩Ｗ畲蠊β实愀傧低车脑诵屑白枞艿氖褂靡部赡艿贾虑峁收瞎た?。未被检测到的故障会引发潜在火灾隐患和能量损失。本文提出一种基于波形形态的统计故障检测算法用于轻故障检测。该算法通过峰度函数量化叠加光伏阵列功率的波形尾部特征，既能区分轻故障与严重局部阴影工况，对开路故障也具有效性。除无需额外传感器外，该算法既不需要训练数据集，也不依赖光伏阵列的先验信息。通过在考虑参数不确定性和信号噪声的测试光伏阵列仿真模型上开展多案例研究，验证了该算法的优越性。
关键词： 无传感器、光伏阵列、统计分析、峰度函数、故障检测
更新于2025-09-16 10:30:52
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利用集成磁传感器进行光伏组件故障检测
摘要： 光伏组件的故障检测与诊断对于实现可靠、高效且安全的光伏运行系统至关重要。本文提出一种基于测量晶体硅光伏组件表面磁通密度的新检测方法。为测量光伏组件汇流条周围产生的磁场，采用一维和二维磁通量传感器对组件表面进行扫描以获取一维与二维磁场分布图谱。该方法能检测光伏组件的多种故障类型，支持现场测量与实时诊断。由于测量设备仅由简易小型传感器构成，相比传统故障检测方法，本方案总体成本极低。
关键词： 光伏（PV）组件，故障检测，磁通密度，磁传感器
更新于2025-09-12 10:27:22
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光伏面板应用的容错控制系统
摘要： 该论文提出了一种控制以光伏板为主要能源的微电网电力输送系统的解决方案。所提出的数学模型描述了系统主要模块的运行情况，并作为故障检测机制中的参考模型。通过采用复杂的控制策略，实现了发电量的控制，同时抑制了系统中包括故障在内的各种干扰影响，使该解决方案具备强鲁棒性和容错能力。该集成控制方案包含了对升压直流/直流转换器和单相逆变器?？榻惺实笨刂频乃惴?。所提出的方法旨在开发适用于32位ARM处理器实时实现的算法。
关键词： 电力输送系统、电力电子控制、32位ARM（高级精简指令集机器）处理器、微电网、可再生能源系统、单相逆变器、故障检测
更新于2025-09-12 10:27:22
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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
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。
关键词： 神经网络、故障检测、小波变换、机器学习、光伏系统
更新于2025-09-12 10:27:22
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基于小信号阻抗与噪声监测的光伏系统串联电弧故障检测
摘要： 本文提出了一种光伏（PV）系统中串联电?。⊿EA）故障快速检测的新方法，该方法以功率变换器输出开关波形作为激励信号，用于识别光伏系统在开关频率下的小信号阻抗。除小信号阻抗值外，所提方法还能从光伏电流中提取由SEA引起的高频噪声功率值，并据此判断SEA是否存在。理论分析与商用光伏系统的实测数据均表明，SEA会导致小信号电抗呈阶跃式上升。算法测试中，SEA的检测时间少于10毫秒。此外，多项测试证实正常运行中的暂态过程不会引发误动作。最后，该算法已在商用数字信号处理器上实现并通过测试。
关键词： 光伏、?；?、故障检测、并网、火灾、串联电弧故障、阻抗
更新于2025-09-12 10:27:22
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[IEEE 2019年第四届智能与可持续技术国际会议(SpliTech) - 克罗地亚斯普利特(2019.6.18-2019.6.21)] 2019年第四届智能与可持续技术国际会议(SpliTech) - 基于混合参数的在线新型双层光伏故障监测技术
摘要： 与传统的化石燃料发电厂相比，大规模光伏电站在故障定位、故障多样性和发生频率方面面临独特挑战。故障的复杂性引发了人们对光伏电站并网运行在操作性、电能质量、电网稳定性和故障脆弱性等方面的严重担忧。大规模光伏电站的主要问题之一在于运行过程中出现的故障种类、频率和性质。本研究提出了一种基于热特征和电特征的新型经济高效的在线两层故障监测方案。该方案在一座1.6千瓦的光伏阵列上实施，并在光伏组件中诱发了各种故障（短路、开路和接地故障）。该方案在不改变太阳能组件任何硬件的情况下，在故障监测和分类方面显示出良好的效果。通过红外热成像技术对该方案进行比较和验证，结果表明，与传统的红外热成像方法相比，所提出的故障监测方案能够有效监测和表征故障。
关键词： 太阳能光伏、故障监测、故障检测、接地故障、开路故障、热成像、短路故障
更新于2025-09-12 10:27:22
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基于电流时间序列变化检测的光伏阵列故障字符串定位
摘要： 由于恶劣的外部工作环境，光伏阵列中不可避免地会出现各种故障。因此，检测故障及其位置对光伏阵列至关重要。本文提出一种基于光伏组串电流时序数据的故障及位置检测方法。采用时间序列滑动窗口（TSSW），计算窗口内各电流点的局部离群因子（LOF）。当连续检测到多个LOF超过阈值时，即可判定该光伏组串发生故障。实验结果表明，该方法能在不同辐照度条件下检测光伏组串的短路故障、开路故障和阴影故障。
关键词： 光伏阵列、局部离群因子、故障检测、时间序列
更新于2025-09-12 10:27:22