基于LoRa和自适应神经网络模糊推理系统的光伏阵列故障诊断系统

作     者：甘雨涛 吴振辉 陈志聪 吴丽君 程树英 Gan Yutao;Wu Zhenhui;Chen Zhicong;Wu Lijun;Cheng Shuying

作者机构：福州大学物理与信息工程学院福州350108 国网福州供电公司福州350004 

基　　金：中国福建省科学技术厅基金(2019H0006和2018J01774) 中国福建省工业和信息技术厅基金(82318075) 

出 版 物：《电气技术》 (Electrical Engineering)

年 卷 期：2020年第21卷第8期

页      码：80-86页

摘      要：为了提高光伏系统的可靠性和效率,本文设计了一种新的光伏阵列在线智能故障诊断系统。首先,使用霍尔电压电流传感器采集光伏阵列最大功率点作为原始数据,经过LoRa传输至诊断中心,再在采集到的原始数据中提取新的七维故障特征向量,包括工作电压、电流、辐照度和温度。其次,提出了一种基于自适应网络的优化模糊推理系统作为故障诊断模型。最后,通过基于Simulink的仿真和实验室光伏系统的实际故障实验,测试了所提出的基于自适应神经网络模糊推理系统的故障诊断模型的可行性和优越性。实验结果证明,所提出的基于自适应神经网络模糊推理系统的方法具有较好的性能,并且优于基于常规反向传播神经网络的方法。在仿真和实验数据集上,基于自适应神经网络模糊推理系统的故障诊断模型的总体准确性分别为99.9%和97.0%以上。

主 题 词：光伏阵列 故障诊断 LoRa 自适应神经网络模糊推理系统 

学科分类：08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

馆 藏 号：203967105...