面向光伏电站的光伏阵列状态监测系统研究

发布时间：2021-04-22 17:54

　　随着光伏发电技术的发展与推广,各类小型分布式光伏电站在家庭以及工厂中普及。由于质量和技术的原因,光伏阵列使用过程中会产生一些不可预估的故障,轻则导致整个阵列输出功率下降,系统效率下降,重则可能诱发火灾,造成严重的经济损失。现有的光伏阵列状态检测方法在全面性以及准确性上存在不足。为此,针对阵列异常状态的识别,提出了基于聚类技术的光伏阵列状态检测方法;针对历史故障样本数据不平衡的问题,提出了基于改进SMOTE的光伏阵列随机森林故障诊断方法。主要研究内容如下:1.针对现有光伏阵列状态检测方法受环境因素影响较大的情况,结合3*3光伏阵列在四类故障以及正常状态下的输出特性曲线以及现有的光伏阵列状态监测技术,提出了一种基于聚类技术的光伏阵列状态检测方法。该方法通过对同一时间点的光伏阵列运行特征进行聚类,形成多个聚类中心（正常运行状态）,然后计算各个组件特征与正常状态的偏离程度,经过异常检测器来识别异常状态。其中针对kmeans聚类初始聚类中心的随机选取问题,根据数据间的紧密度来排除了离群区域,限制了初始聚类中心的选取。2.由于光伏组件历史故障样本存在不平衡性,而在采用SMOTE算法时会出现过拟合的... 

【文章来源】：重庆邮电大学重庆市

【文章页数】：76 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 中国能源结构转型
        1.1.2 新能源的主要发展方向
        1.1.3 国内光伏产业的发展现状
        1.1.4 光伏产业存在的问题
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 光伏阵列输出特性研究现状
        1.2.2 光伏阵列状态监测技术研究现状
        1.2.3 状态监测系统研究现状
    1.3 论文主要工作
    1.4 本章小结
第2章 光伏阵列的相关原理及故障分析
    2.1 光伏发电基本原理
    2.2 光伏电池建模与输出特性分析
        2.2.1 光伏电池的等效模型
        2.2.2 光伏组件的输出特性
    2.3 光伏阵列的主要结构
        2.3.1 串联结构
        2.3.2 并联结构
        2.3.3 串并联结构
        2.3.4 全连接结构
    2.4 光伏阵列的主要故障成因分析
    2.5 光伏阵列状态检测技术
        2.5.1 数学模型法
        2.5.2 电气测量法
        2.5.3 红外图像法
        2.5.4 智能检测法
        2.5.5 离线诊断法
        2.5.6 五种状态检测方法的比较
    2.6 光伏阵列故障状态下的输出特性分析
    2.7 本章小结
第3章 光伏阵列状态检测及故障诊断方法
    3.1 光伏阵列数据采集来源及特性
    3.2 基于改进聚类技术的光伏阵列状态检测方法
        3.2.1 光伏阵列状态检测模型
        3.2.2 基于划分的聚类算法介绍与改进
        3.2.3 基于改进聚类技术的光伏阵列状态检测方法的总体流程
    3.3 基于改进SMOTE的光伏阵列随机森林故障诊断方法
        3.3.1 随机森林的简介
        3.3.2 SMOTE算法简介以及改进
        3.3.3 改进SMOTE算法的实验与分析
        3.3.4 光伏阵列故障诊断的总体流程
    3.5 本章小结
第4章 光伏阵列状态监测平台
    4.1 光伏阵列状态监测系统的需求分析
    4.2 光伏阵列状态监测系统软件的功能分析
    4.3 光伏阵列状态监测系统的主要操作逻辑分析
    4.4 数据库表的设计与实现
    4.5 光伏阵列状态监测平台登录界面的实现
    4.6 光伏阵列状态监测平台的实时监测界面的实现
    4.7 光伏阵列状态监测平台的查询界面的实现
    4.8 光伏阵列状态监测平台故障诊断界面的实现
    4.9 本章小结
第5章 实验测试与分析
    5.1 基于聚类技术的光伏阵列状态检测方法实验
    5.2 基于改进SMOTE的光伏阵列随机森林故障诊断方法实验
    5.3 本章小结
第6章 总结和展望
    6.1 工作总结
    6.2 工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于MVC模式的刮板输送机状态监测系统[J]. 郭卫,刘俊,郏高祥.  煤矿安全. 2018(12)
[2]基于改进K-means聚类算法的风电场动态等值[J]. 吴红斌,何叶,赵波,李鹏,季宇,吴鸣.  太阳能学报. 2018(11)
[3]3E系统视角下能源结构合理度评价研究[J]. 曹静,贾娜,李根,范德成.  系统工程学报. 2018(05)
[4]最小二乘支持向量回归的光伏组件故障检测[J]. 李红涛,李春来,杨立滨,丁明昌.  电力电子技术. 2018(09)
[5]局部阴影下的光伏阵列最大功率点跟踪机制分析[J]. 周玲.  激光杂志. 2018(08)
[6]基于BP神经网络的光伏系统故障诊断方法[J]. 俞玮捷,刘光宇.  杭州电子科技大学学报(自然科学版). 2018(04)
[7]光伏热斑图像有效区域分割算法研究[J]. 毛峡,石天朋.  太阳能学报. 2018(05)
[8]局部阴影条件下光伏电池建模与输出特性仿真[J]. 颜景斌,佟尧,曹雷,刘东旭,徐永亮.  电源技术. 2018(05)
[9]考虑价值粘性的闭环式光伏产业链系统稳定性预测GERT模型[J]. 储佳娜,郭本海,赵荧梅.  工业工程与管理. 2018(02)
[10]一种光伏阵列实时状态监测与故障定位系统[J]. 韩付昌,陈志聪,吴丽君,俞金玲,林培杰,程树英,吴勇标.  福州大学学报(自然科学版). 2018(06)

硕士论文
[1]基于模糊决策树的光伏阵列故障诊断方法研究[D]. 董美辰.广西大学 2018
[2]基于直流电力线载波通信的光伏组件监测系统[D]. 杨锋.南京邮电大学 2017
[3]面向工程检测的综合信息系统优化[D]. 周小蹦.东南大学 2017
[4]基于轮廓系数的层次聚类算法研究[D]. 张冬梅.燕山大学 2010



本文编号：3154210