光伏組件故障診斷與信息管理系統(tǒng)研究.pdf

1、為保證光伏串列及組件的安全可靠運行，需要對光伏組件進行實時故障監(jiān)測。本文研制了一套基于粒子群優(yōu)化的小波神經網絡算法的光伏組件在線監(jiān)測與故障診斷系統(tǒng)，幫助電站管理人員有效管理光伏發(fā)電設備運行信息，實現精確判斷和反映光伏電站中具體單塊組件的實時工況，迅速定位故障點，及時報警潛在危險，滿足光伏電站日常運行、應急指揮、故障搶修等應用需要，有效提高巡檢效率。
　　在研究光伏電站故障診斷技術及相關理論方法和光伏組件故障診斷系統(tǒng)現狀的基礎之上，

2、總結出了適用光伏組件故障診斷的基于粒子群優(yōu)化的小波神經網絡算法，從而實現對光伏串列中精確到每一塊組件的故障情況進行診斷，有效提高了光伏電站巡檢效率及故障診斷成功率，并針對所建立的光伏組件在線監(jiān)測系統(tǒng)進行驗證，經驗證小波神經網路算法的故障診斷成功率在優(yōu)化后由86％提升到了94％，比同等條件下的BP神經網絡算法以及遺傳算法優(yōu)化的BP神經網絡算法的要高;分析了智能化光伏組件故障診斷系統(tǒng)的功能需求，確立光伏組件故障診斷智能系統(tǒng)的四大功能模塊:用

3、戶管理、光伏設備信息管理模塊、故障診斷預警模塊和維護及檢修歷史記錄模塊。選取Microsoft Visual C++6.0為開發(fā)工具，以Oracle作為支持系統(tǒng)運行的數據庫，采用C/S模式和ADO數據庫訪問方式的設計方案進行系統(tǒng)開發(fā)并對相關數據庫表、系統(tǒng)界面、TCP/IP交互機制以及系統(tǒng)通信傳輸方案進行設計。根據各功能模塊的程序流程圖完成光伏組件故障診斷智能系統(tǒng)的開發(fā)。
　　測試結果表明，系統(tǒng)操作性強、界面美觀實用，故障診斷算法速