基于内部等效参数的光伏组件故障诊断方法

摘要

本发明公开一种基于内部等效参数的光伏组件故障诊断方法。首先，对不同故障下光伏组件内部等效参数进行特征提取；其次，分别采用BP神经网络、RBF神经网络、Elman神经网络和RVM算法建立基于外特性电气参数的4种光伏组件故障诊断模型，用于光伏组件的初步故障诊断；最后，提出了一种基于改进证据相似度的光伏组件数据融合故障诊断模型，将上述4种模型的诊断结果作为该改进数据融合算法的基本概率分配(BPA)函数值，在决策层进行融合诊断输出。本发明的基于内部等效参数的光伏组件故障诊断方法，有效提高了故障诊断结果的可信度、降低了单一方法对诊断结果所引起的误判率。

主权项

一种基于内部等效参数的光伏组件故障诊断方法，其特征在于，所述诊断方法的建立包括如下步骤：步骤10：对不同故障下光伏组件内部等效参数进行特征提取；步骤20：分别采用BP神经网络、RBF神经网络、Elman神经网络和RVM算法，建立基于内部等效参数的4种光伏组件故障诊断模型，用于光伏组件的初步故障诊断；步骤30：建立基于改进证据相似度的光伏组件数据融合故障诊断模型，将上述4种模型的诊断结果作为该改进数据融合算法的基本概率分配BPA函数值，在决策层进行融合诊断输出。