光伏监控中的故障诊断方法及应用
[Abstract]:Solar energy has inexhaustible and environmentally friendly advantages. In the long run, photovoltaic solar power generation will be one of the main channels for human to obtain energy. Due to the wide distribution, remote location and high maintenance cost of solar power stations, the real-time monitoring and fault diagnosis of photovoltaic power stations of various sizes has become a difficult problem in the industry. Therefore, it is necessary to design a fault diagnosis expert system for photovoltaic power station. An improved probabilistic fault tree analysis method is proposed in this paper. In view of the backward monitoring and fault diagnosis technology in solar energy industry, the improved probabilistic fault tree analysis method, combined with IF-THEN reasoning rules and the experience of solar system experts, is applied. An expert system theory for photovoltaic monitoring and fault diagnosis is presented. The experimental results show that the probabilistic fault tree analysis method can reflect the uncertainty of the actual system and improve the fault diagnosis accuracy of the expert system. In this paper, a probabilistic fault tree is established to reduce the efficiency of photovoltaic power plants. Finally, the improved probabilistic fault tree is combined with the expert system, and a fuzzy reasoning method based on probabilistic knowledge is designed based on the mixed direction of both positive and negative directions. Improved "filter" heuristic search expert system. There may be more than one fault cause given by the expert system at the end of the paper, which improves the diagnostic accuracy of the expert system. Finally, the development of photovoltaic fault diagnosis software is realized by programming.
【学位授予单位】:杭州电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TM615;TP277
【参考文献】
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,本文编号:2446659
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