【摘 要】
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随着能源危机的日益加剧,世界各国越发重视清洁的可再生能源,可再生能源中,利用太阳能发电的光伏产业得到迅猛发展。发电侧的光伏阵列作为光伏电站的核心部件,工作在恶劣的户外环境中,一旦发生故障会影响发电效率和发电效益。因此,对光伏阵列进行故障诊断技术的研究,对于保障光伏发电的稳定性具有重大的意义,本文的研究工作主要包括两个方面:光伏阵列故障诊断方法的研究和改进型通信节点的软硬件设计。针对光伏阵列故障诊断
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随着能源危机的日益加剧,世界各国越发重视清洁的可再生能源,可再生能源中,利用太阳能发电的光伏产业得到迅猛发展。发电侧的光伏阵列作为光伏电站的核心部件,工作在恶劣的户外环境中,一旦发生故障会影响发电效率和发电效益。因此,对光伏阵列进行故障诊断技术的研究,对于保障光伏发电的稳定性具有重大的意义,本文的研究工作主要包括两个方面:光伏阵列故障诊断方法的研究和改进型通信节点的软硬件设计。针对光伏阵列故障诊断方法研究,提出了两种故障诊断算法:遗传算法（genetic algorithm,GA）优化BP神经网络的故障诊断算法（GA-BP）、改进蝴蝶优化算法（improve butterfly optimization algorithm,IBOA）优化概率神经网络（probabilistic neural network,PNN）的故障诊断算法（IBOA-PNN）。（1）建立光伏阵列的仿真模型,对五种状况下光伏阵列的输出特性曲线进行对比分析,总结规律,确定反映不同状况下的故障特征输入向量;（2）针对BP神经网络算法的不足,引入全局搜索性能好、不易陷入局部最优值的遗传算法优化权值、阈值,提高BP神经网络算法的搜索速度和收敛精度,得到判断光伏阵列状态的GA-BP故障诊断模型;（3）蝴蝶优化算法（butterfly optimization algorithm,BOA）存在搜索速度慢、容易陷入局部最优等问题,文中引入混沌映射得到改进蝴蝶优化算法（improve butterfly optimization algorithm,IBOA）,以IBOA算法改进PNN的平滑因子s设定不合理的问题,提出IBOA-PNN故障诊断模型。针对改进型通信节点的软硬件设计,有如下工作:（1）将GA-BP故障诊断算法从PC端移植到嵌入式平台实现故障诊断功能,弥补常用通信节点的不足,在减少通信流量消耗的同时降低服务器的负担;（2）以STM32F407VET6微处理器为核心,进行核心控制模块、通信模块、环境信息采集等硬件模块的开发;改进型通信节点的软件设计包括系统的初始化、数据的接收与采集、数据的处理与上传。最后通过搭建实际的光伏阵列实验平台,获取实际运行数据样本,验证GA-BP故障诊断模型、IBOA-PNN故障诊断模型对光伏阵列故障的分类性能,验证GA-BP故障诊断算法在改进型通信节点上的有效性。
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