【摘 要】
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太阳能作为最有应用前景的可再生能源,光伏发电技术已经引起了世界各国的高度重视,自2014年起,我国的光伏产业迎来了爆发性的增长,但光伏发电系统在实际运行时易受环境因素影响,导致光伏阵列发生故障,为减少发电量损失,提高光伏发电系统运行的可靠性,如何快速准确的完成光伏阵列故障的检测是目前亟需解决的问题,基于此,本文所作研究如下:（1）研究光伏电池工作原理及输出特性。通过分析光伏电池的数学模型及其等效电
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太阳能作为最有应用前景的可再生能源,光伏发电技术已经引起了世界各国的高度重视,自2014年起,我国的光伏产业迎来了爆发性的增长,但光伏发电系统在实际运行时易受环境因素影响,导致光伏阵列发生故障,为减少发电量损失,提高光伏发电系统运行的可靠性,如何快速准确的完成光伏阵列故障的检测是目前亟需解决的问题,基于此,本文所作研究如下:（1）研究光伏电池工作原理及输出特性。通过分析光伏电池的数学模型及其等效电路结构,对其工作原理进行研究,在此基础上,研究电池单体在正常运行时其输出特性与光照和温度的关系,确定电池的典型参数的变化。（2）建立光伏阵列模型,模拟实际阵列运行中可能发生的故障类型,并收集故障数据。根据光伏电池的发电原理及阵列的连接结构的深入研究,结合在淄川新明珠光伏发电中心的实地考察,在MATLAB/Simulink中建立4行3列的仿真光伏阵列,在研究阵列故障产生原因的基础上,模拟故障运行状态,分析各故障状态下阵列输出特性与正常无故障时的差异,并获取实时故障运行数据。（3）GA-BP神经网络在光伏阵列故障检测中的可行性研究。针对BP神经网络初始权值阈值的随机选取对故障检测结果的干扰较大这一问题,本文在分析BP神经网络的结构组成及具体参数选择的基础上,采用遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优选BP神经网络的初始权值阈值,建立基于GA-BP神经网络的光伏阵列故障检测模型,对光伏阵列常见四种故障状态进行检测。（4）为进一步提高GA-BP神经网络对光伏阵列故障类型的检测性能,提出一种融入鸽群优化算法（Pigeon-Inspired Optimization Algorithm,PIO）的混合遗传算法优化BP神经网络,分析两种算法的不同结合方式,对两个优化算法相互融合的可能性展开深入研究,并对鸽群优化算法的原始参数进一步改进。（5）研究经混合遗传算法优化后的BP神经网络在进行光伏阵列故障检测时与原始GA-BP神经网络的性能差异。对比分析实验结果表明:改进后GA-BP神经网络的迭代次数远少于原始GA-BP神经网络,有效缩短了检测时间,提高了故障检测模型的快速性,且改进后的GA-BP神经网络对多种故障状态的综合检测正确率达到98.7%,同时对老化故障和阴影遮挡故障的检测也更为精准。
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