研究目的
提出一种利用人工神经网络（ANN）对光伏系统故障进行建模、检测和分类的方法，以确保系统在预期的性能和可靠性水平下运行。
研究成果
所提出的基于人工神经网络的方法能有效高精度地检测和分类光伏系统中的故障，如短路和局部阴影。未来工作旨在将该研究扩展到并网光伏系统。
研究不足
该研究聚焦于特定类型的故障（短路和局部阴影），可能无法涵盖光伏系统中的所有潜在故障。人工神经网络模型需要丰富的数据库进行训练，而此类数据并非总能获取。
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[2019年IEEE国际应用自动化与工业诊断会议(ICAAID) - 土耳其埃拉泽(2019.9.25-2019.9.27)] 2019年国际应用自动化与工业诊断会议(ICAAID) - 基于人工神经网络的光伏阵列智能故障诊断与检测方法
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[2019年IEEE国际应用自动化与工业诊断会议(ICAAID) - 土耳其埃拉泽(2019.9.25-2019.9.27)] 2019年国际应用自动化与工业诊断会议(ICAAID) - 基于人工神经网络的光伏阵列智能故障诊断与检测方法
DOI：10.1109/ICAAID.2019.8934998
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
目前，可再生能源来源众多，其中最重要的是光伏系统。因此有必要对光伏系统的状态诊断、故障检测与诊断作出贡献，并尽快识别和解决光伏系统中的故障，使系统能够以预期的性能和可靠性水平运行，从而确保预期的投资回报。本文提出利用人工神经网络（ANN）对光伏系统故障进行建模、检测和分类，使用光伏系统电压（v）和电流（I）的测量值。该方法能将光伏状态分类为几种可能情况：正常运行及若干不同故障，并通过MatLab进行建?；蚍抡?。实践证明，该方法能准确高效地检测和识别光伏阵列中的故障。
作者：
Aicha DJALAB，Ali TETA，Ahmed Hafaifa，Nassim SABRI，Mohamed Mounir REZAOUI
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