本發(fā)明涉及光伏發(fā)電故障檢測(cè)，尤其涉及一種基于改進(jìn)粒子群算法的光伏發(fā)電故障檢測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、在現(xiàn)有技術(shù)中，光伏發(fā)電系統(tǒng)作為一種清潔能源的代表，已廣泛應(yīng)用于各類場(chǎng)景中。然而，光伏發(fā)電系統(tǒng)的運(yùn)行穩(wěn)定性易受多種因素的影響，包括環(huán)境條件的變化、電氣設(shè)備的老化和人為操作失誤等。這些因素可能導(dǎo)致光伏發(fā)電系統(tǒng)出現(xiàn)不同程度的故障，如組件損壞、逆變器異常、電氣連接不良等。傳統(tǒng)的故障檢測(cè)方法主要依賴于人工巡檢或簡(jiǎn)單的規(guī)則設(shè)定，通常采用固定閾值或?qū)＜蚁到y(tǒng)進(jìn)行判斷。這些方法存在檢測(cè)效率低、實(shí)時(shí)性差、漏檢率高等缺點(diǎn)，尤其在復(fù)雜的環(huán)境條件和大規(guī)模應(yīng)用場(chǎng)景下，難以滿足高效、精準(zhǔn)的故障檢測(cè)需求；隨著光伏發(fā)電系統(tǒng)規(guī)模的不斷擴(kuò)大和復(fù)雜性增加，開(kāi)發(fā)一種能夠?qū)崟r(shí)、準(zhǔn)確檢測(cè)系統(tǒng)故障的方法顯得尤為重要。而粒子群算法作為一種基于群體智能的優(yōu)化算法，具有計(jì)算速度快、易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，已在多種優(yōu)化問(wèn)題中得到應(yīng)用。然而，傳統(tǒng)的粒子群算法在處理動(dòng)態(tài)、復(fù)雜的光伏發(fā)電故障檢測(cè)問(wèn)題時(shí)，容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不夠精確。為了解決上述問(wèn)題，亟需要一種改進(jìn)的故障檢測(cè)方法，確保光伏發(fā)電系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、針對(duì)上述存在的技術(shù)不足，本發(fā)明的目的是提供本發(fā)明的目的是提供一種基于改進(jìn)粒子群算法的光伏發(fā)電故障檢測(cè)方法，旨在解決傳統(tǒng)的粒子群算法在處理動(dòng)態(tài)、復(fù)雜的光伏發(fā)電故障檢測(cè)問(wèn)題時(shí)，容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不夠精確的技術(shù)問(wèn)題。

2、為解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案：本發(fā)明提供基于改進(jìn)粒子群算法的光伏發(fā)電故障檢測(cè)方法，

3、優(yōu)選地，所述方法包括以下步驟：

4、步驟s10：獲取光伏發(fā)電系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，包括電壓信號(hào)、電流信號(hào)、溫度和輻照度參數(shù)；

5、步驟s20：對(duì)獲取的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

6、步驟s30：采用改進(jìn)粒子群算法訓(xùn)練光伏發(fā)電故障診斷模型，通過(guò)引入可動(dòng)態(tài)調(diào)整的慣性權(quán)重和局部搜索優(yōu)化所述光伏發(fā)電故障診斷模型；

7、步驟s40：將預(yù)處理后的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)輸入到故障診斷模型中，若檢測(cè)到故障，輸出故障報(bào)警信息，并定位故障源。

8、優(yōu)選地，所述引入慣性權(quán)重和局部搜索優(yōu)化所述光伏發(fā)電故障診斷模型的過(guò)程包括：

9、設(shè)定粒子群的初始參數(shù)，包括慣性權(quán)重初始值、初始速度和初始位置；

10、對(duì)每個(gè)粒子進(jìn)行適應(yīng)度評(píng)估，并更新粒子的歷史最優(yōu)位置和全局最優(yōu)位置；

11、根據(jù)粒子的適應(yīng)度值動(dòng)態(tài)調(diào)整慣性權(quán)重，并進(jìn)行位置和速度的更新；

12、重復(fù)迭代直到收斂條件滿足，得到優(yōu)化后的光伏發(fā)電故障診斷模型。

13、優(yōu)選地，所述故障診斷模型的訓(xùn)練過(guò)程包括利用歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的初始化。

14、優(yōu)選地，所述局部搜索包括引入基于鄰域的搜索策略。

15、優(yōu)選地，所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)的濾波去噪、歸一化處理和異常數(shù)據(jù)剔除。

16、優(yōu)選地，所述故障報(bào)警信息可通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至遠(yuǎn)程監(jiān)控終端，以便遠(yuǎn)程監(jiān)控和快速響應(yīng)。

17、優(yōu)選地，所述裝置包括：

18、數(shù)據(jù)采集模塊：用于獲取光伏發(fā)電系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；

19、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：用于對(duì)獲取的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

20、故障診斷模塊：用于采用改進(jìn)粒子群算法訓(xùn)練光伏發(fā)電故障診斷模型并通過(guò)該模型檢測(cè)光伏發(fā)電系統(tǒng)的故障；

21、結(jié)果輸出模塊：用于顯示故障檢測(cè)結(jié)果并發(fā)出警報(bào)。

22、本發(fā)明的有益效果在于：相較于傳統(tǒng)的粒子群算法在處理動(dòng)態(tài)、復(fù)雜的光伏發(fā)電故障檢測(cè)問(wèn)題時(shí)，容易陷入局部最優(yōu)解，導(dǎo)致檢測(cè)結(jié)果不夠精確，由于本申請(qǐng)通過(guò)改進(jìn)粒子群算法的優(yōu)化使用，實(shí)現(xiàn)了高精度、實(shí)時(shí)性的光伏發(fā)電故障檢測(cè)，從而避免了檢測(cè)不準(zhǔn)確和延遲的問(wèn)題，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠。

技術(shù)特征：

1.一種基于改進(jìn)粒子群算法的光伏發(fā)電故障檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，步驟s30中，所述引入慣性權(quán)重和局部搜索優(yōu)化所述光伏發(fā)電故障診斷模型的過(guò)程包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障診斷模型的訓(xùn)練過(guò)程包括利用歷史故障數(shù)據(jù)進(jìn)行模型的初始化。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部搜索包括引入基于鄰域的搜索策略。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的預(yù)處理步驟包括數(shù)據(jù)的濾波去噪、歸一化處理和異常數(shù)據(jù)剔除。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障報(bào)警信息可通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至遠(yuǎn)程監(jiān)控終端，以便遠(yuǎn)程監(jiān)控和快速響應(yīng)。

7.一種基于改進(jìn)粒子群算法的光伏發(fā)電故障檢測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及光伏發(fā)電故障檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了一種基于改進(jìn)粒子群算法的光伏發(fā)電故障檢測(cè)方法。該方法包括：獲取光伏發(fā)電系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)；對(duì)獲取的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；利用改進(jìn)的粒子群算法，結(jié)合可動(dòng)態(tài)調(diào)整的慣性權(quán)重和局部搜索方法，訓(xùn)練光伏發(fā)電故障診斷模型；將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入故障診斷模型，若檢測(cè)到故障，輸出故障報(bào)警信息并定位故障源；相較于現(xiàn)有技術(shù)中依賴傳統(tǒng)算法和診斷方法的故障檢測(cè)系統(tǒng)，尤其是在復(fù)雜運(yùn)行條件下，無(wú)法實(shí)現(xiàn)高精度、實(shí)時(shí)性的故障檢測(cè)的技術(shù)問(wèn)題，由于本申請(qǐng)通過(guò)改進(jìn)粒子群算法的優(yōu)化使用，實(shí)現(xiàn)了高精度、實(shí)時(shí)性的光伏發(fā)電故障檢測(cè)，從而避免了檢測(cè)不準(zhǔn)確和延遲的問(wèn)題，提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性。

技術(shù)研發(fā)人員：吳明
受保護(hù)的技術(shù)使用者：江蘇智謹(jǐn)創(chuàng)新能源科技有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/30