光伏电站设备故障检测与诊断方法研究

【摘要】：随着化石燃料的消耗及其造成的环境问题日趋严重，寻找和研究新型能源已成为当今世界的研究热点之一。太阳能光伏发电以其零污染、可持续、灵活性好、可靠性高等优点受到了人们的广泛关注。为了保障光伏电站的正常运行，减少因设备故障带来的严重事故和电站收益损失，本文就光伏电站设备故障检测与诊断方法展开了研究。本文的主要研究内容如下： 1.研究了光伏发电系统类型与拓扑结构，分析了光伏电站设备存在的主要故障，确定了本文的研究对象为光伏阵列和光伏逆变器主电路故障，并进一步分析了故障产生的原因。 2.在光伏阵列故障检测方面，将光伏组件故障等效为阴影，研究了阴影对光伏阵列输出特性的影响。针对故障与正常组件输出存在电量差，研究了一种同时检测支路电流与支路电池组件电压的光伏阵列故障检测方法。该方法通过对电量差的分析，实现故障光伏组件的定位。文中还就检测精度和传感器数量做了相应的分析。基于上述分析，在Matlab/Simulink中建立了一个83的光伏阵列并模拟一个支路故障来证明检测方法的有效性。 3.在光伏逆变器故障诊断方面，研究了一种基于小波变换和神经网络的光伏逆变器主电路故障诊断方法。文中研究了光伏逆变器的数学模型和控制策略，分析了光伏逆变器主电路故障的电流特征。在光伏发电系统模型中对逆变器22种故障组合进行了仿真验证。通过引入波形参数的概念，构建了结合小波能量特征和波形参数的复合特征，建立了基于概率神经网络的故障诊断模型。针对电流突变导致诊断准确率下降的情况，采用三相电流低频小波能量总和作为小波能量归一化的基值，有效降低了故障特征对于电流突变的敏感性。仿真测试结果表明：与小波能量特征相比，基于复合特征的诊断模型在输出电流平稳和突变的情况下都能够获得较好的诊断效果。 【关键词】：光伏阵列 光伏逆变器 故障检测与诊断 Matlab/Simulink
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TM615
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-17
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外光伏发电发展概况11-13
• 1.3 光伏电站设备故障检测与诊断的意义13
• 1.4 光伏电站设备故障检测与诊断研究现状13-15
• 1.5 本文研究内容与结构15-17
• 第二章 光伏电站及设备故障分析17-24
• 2.1 光伏发电系统类型17-20
• 2.1.1 离网型光伏发电系统17-18
• 2.1.2 并网型光伏发电系统18-20
• 2.2 光伏电站设备故障分析20-23
• 2.2.1 光伏阵列故障分析20-22
• 2.2.2 光伏逆变器故障分析22-23
• 2.3 小结23-24
• 第三章 光伏阵列故障检测方法研究24-38
• 3.1 光伏电池建模研究24-27
• 3.1.1 光伏电池工作原理分析24-25
• 3.1.2 光伏电池数学模型25-26
• 3.1.3 光伏电池的输出特性仿真26-27
• 3.2 阴影条件下光伏阵列的输出特性分析27-30
• 3.3 基于光伏阵列输出特性故障检测方法30-34
• 3.3.1 基于 U-I 输出特性的故障检测方法30-32
• 3.3.2 光伏阵列故障检测流程32-33
• 3.3.3 分辨度与电压传感器数量的分析33-34
• 3.4 光伏阵列故障检测仿真分析34-36
• 3.5 小结36-38
• 第四章 光伏逆变器主电路故障诊断方法研究38-72
• 4.1 光伏发电系统的建模38-44
• 4.1.1 光伏逆变器结构及控制38-42
• 4.1.2 光伏发电系统整体模型42-44
• 4.2 光伏逆变器主电路故障仿真分析44-51
• 4.2.1 光伏逆变器故障特征分析44-47
• 4.2.2 光伏逆变器故障仿真47-51
• 4.3 小波变换与神经网络在故障诊断中的应用51-57
• 4.3.1 故障诊断的步骤51
• 4.3.2 小波分析及其应用51-54
• 4.3.3 概率神经网络及其应用54-57
• 4.4 基于小波分析与神经网络的光伏逆变器故障诊断57-71
• 4.4.1 光伏逆变器故障特征提取57-63
• 4.4.2 逆变器故障模式编码63-64
• 4.4.3 概率神经网络故障诊断模型设计64-65
• 4.4.4 故障诊断模型测试65-71
• 4.5 小结71-72
• 第五章 总结与展望72-74
• 5.1 本文的主要工作72
• 5.2 需要进一步深入研究的方向72-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-78
• 个人简历及攻读硕士期间的主要研究成果78-79

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