【摘 要】
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随着能源问题和环境污染的日益严重,太阳能作为一种新型可再生能源,在世界范围内受到广泛关注。近年来全球光伏发电装机容量不断增加、光伏电站规模不断扩大,但由于多数电站所处地形较为复杂、气候条件较为恶劣,集电线路和光伏发电单元内部的短路、断路等故障时有发生。故障发生后如果不及时检修,可能会造成设备损坏、系统无法正常运行等后果,因此在故障发生后快速对其进行定位是十分有必要的。本文首先对光伏电站的基本结构、
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随着能源问题和环境污染的日益严重,太阳能作为一种新型可再生能源,在世界范围内受到广泛关注。近年来全球光伏发电装机容量不断增加、光伏电站规模不断扩大,但由于多数电站所处地形较为复杂、气候条件较为恶劣,集电线路和光伏发电单元内部的短路、断路等故障时有发生。故障发生后如果不及时检修,可能会造成设备损坏、系统无法正常运行等后果,因此在故障发生后快速对其进行定位是十分有必要的。本文首先对光伏电站的基本结构、工作原理、各个模块的组成及控制策略等进行分析,并使用PSCAD/EMTDC仿真软件搭建了交流集散式光伏电站仿真模型。基于仿真模型对光伏电站的不同故障情况进行模拟,并分析其故障特性。然后,针对光伏电站集电线路发生单相接地故障时的故障选线问题提出解决方案。将经验模态分解(EMD)引入零序电流分析,根据零序电流信号本身特征自适应地将其分解为IMF模态分量,再利用Hilbert谱分析(HSA)从模态分量中提取故障特征,将提取出的故障特征值作为输入训练随机森林(RF)模型,训练好的RF模型则具有故障选线的能力。经过仿真验证,本文所提出的故障选线方法几乎不受噪声、故障位置及过渡电阻影响,在数据集上表现良好,定位精确率较高,具有一定的工程应用价值。最后,针对光伏发电单元内部的短路、断路故障定位问题提出解决方案。利用离散小波分析(DWT)分解双通道信号,提取出故障特征,考虑到后续算法模型对数据特征维度较为敏感,使用嵌入式特征选择法进行降维,降维处理后利用极限梯度提升树(XGBoost)算法训练学习器,最终得到故障定位模型。基于PSCAD/EMTDC平台对这一方法进行了验证,证明了本文所提方法的有效性。
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