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、火灾或整体停机。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。