研究目的
为光伏系统开发一种增强的故障检测与定位方案，重点针对低辐照度条件下的线间（LL）和线地（LG）故障。
研究成果
所提出的方案利用MSD和机器学习算法，能够准确可靠地检测并定位光伏系统中的LL和LG故障，从而提升系统的效率和安全性。
研究不足
该方案主要关注低辐照度条件下的LL和LG故障，需要在实际光伏系统中进一步验证。
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[2019年IEEE电气、计算机与通信技术国际会议（ICECCT）- 印度科因巴托尔（2019.2.20-2019.2.22）] 2019年IEEE电气、计算机与通信技术国际会议（ICECCT）- 光伏系统故障检测与定位改进方案
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[2019年IEEE电气、计算机与通信技术国际会议（ICECCT）- 印度科因巴托尔（2019.2.20-2019.2.22）] 2019年IEEE电气、计算机与通信技术国际会议（ICECCT）- 光伏系统故障检测与定位改进方案
DOI：10.1109/ICECCT.2019.8869117
出版年份：2019
更新时间：2025-09-11 14:15:04
摘要：
十年前以来，光伏技术正经历着快速创新发展。然而诸如缺陷、低辐照度等异常状况会影响光伏系统的发电量。为提升光伏系统的运行性能与效率，必须开发更优的故障检测方法。本文主要聚焦光伏阵列中局部遮阴（LL）和局部接地（LG）故障的检测方案。这类故障在特定辐照条件下（尤其是最大功率点跟踪算法运行时）往往难以被检测。若未能及时发现这些故障，将导致光伏系统发电量大幅损失；若长期未被识别，不仅可能损坏电池板，还可能引发火灾隐患。本文提出的故障检测方案采用多分辨率信号分解（MSD）技术，并结合模糊逻辑与K近邻（KNN）两种机器学习算法进行故障分类及定位。仿真结果验证了该方案具有精确性、可靠性和适应性。
作者：
Supriya S.Kharage，Pragati N korde
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