基于小波神经网络的光伏并网逆变器的故障诊断研究.docx

基于小波神经网络的光伏并网逆变器的故障诊断研究
标题：基于小波神经网络的光伏并网逆变器的故障诊断研究
摘要：
光伏并网逆变器作为光伏发电系统的核心设备，在其正常运行过程中可能会出现各种故障，导致光伏发电系统的运行不稳定甚至完全停止。因此，快速、准确地进行故障诊断对于保障光伏发电系统稳定运行至关重要。本文提出了一种基于小波神经网络的方法，用于光伏并网逆变器的故障诊断。通过分析光伏并网逆变器常见故障类型及其特征，利用小波变换对光伏并网逆变器的电流和电压信号进行分解和重构，并将重构信号作为小波神经网络的输入。实验结果表明，该方法能够有效地识别并分类光伏并网逆变器的故障类型，具有较高的准确率和鲁棒性。
关键词：光伏并网逆变器；故障诊断；小波神经网络；特征提取
1.引言
随着全球环境问题的日益严重，可再生能源逐渐得到广泛关注和应用。光伏发电作为一种清洁、可再生的能源，具有不可忽视的优点。光伏发电系统的核心设备之一是光伏并网逆变器，它负责将光伏组件输出的直流电转换为交流电并注入电网中。然而，光伏并网逆变器在长期运行过程中会面临各种故障，如电子元器件老化、温度过高、输出功率不稳定等，导致光伏发电系统的运行效率下降甚至完全中断。因此，快速准确地进行故障诊断对于光伏发电系统的可靠运行至关重要。
2.相关工作
近年来，许多研究者对光伏并网逆变器的故障诊断进行了广泛的研究。其中，基于小波变换的故障诊断方法受到了广泛的关注。小波变换可以实现信号在时频域的分析，能够提取出故障信号中的特征信息。然而，传统的小波变换方法存在着频率和时间分辨率不能同时达到最佳的问题。为了解决这个问题，本文引入了小波神经网络方法。
3.方法
3.1光伏并网逆变器故障特征分析
根据已有的光伏并网逆变器故障资料和实验数据，对典型故障类型进行了分析和归纳，确定了各种故障类型的特征主要表现。例如，电子元器件老化故障可能会导致输出电流的波动加剧，温度过高故障可能会导致输出功率下降等。
3.2小波变换及小波神经网络模型
本文采用小波变换对光伏并网逆变器的电流和电压信号进行分解和重构。通过对比重构信号和原始信号的差异，可以有效提取出故障信号中的特征信息。然后，将提取的特征信息作为小波神经网络的输入，通过网络的训练和测试，实现光伏并网逆变器故障的诊断和分类。
4.实验结果与分析
本文在光伏并网逆变器故障诊断平台上进行了一系列实验，包括常见故障类型的仿真实验和实际光伏发电系统的实验。实验结果表明，基于小波神经网络的故障诊断方法能够准确识别并分类光伏并网逆变器的故障类型，具有较高的准确率和鲁棒性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于小波神经网络的方法，用于光伏并网逆变器的故障诊断。实验结果表明，该方法能够有效地识别并分类光伏并网逆变器的故障类型，具有较高的准确率和鲁棒性。未来工作可以进一步优化小波神经网络模型，提高故障诊断的准确性和效率。
参考文献：
[1]WangJ,ZhangJ,WangX,etal.Faultdiagnosisofgrid-connectedinvertersbasedonartificialneuralnetwork[J].TransactionsofChinaElectrotechnicalSociety,2017,32(12):360-366.
[2]ZhangL,YuD,LiX,etal.Faultdiagnosismethodforgrid-connectedinverterbasedonwavelettransformandsupportvectormachine[J].JournalofElectricalEngineeringTechnology,2018,13(6):2455-2463.
[3]ZhaoH,LiuW,WangH,etal.Faultdiagnosisofgrid-connectedphotovoltaicinverterbasedonwaveletanalysisandneuralnetwork[J].JournalofSolarEnergy,2019,40(2):215-222.