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2025-04-09 发布于广东
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基于特征提取与POA改进的光伏阵列故障检测方法.docx

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基于特征提取与POA改进的光伏阵列故障检测方法

内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.3研究内容与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

光伏阵列概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1光伏阵列结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2光伏阵列工作原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3光伏阵列常见故障类型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1基于图像处理的特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2基于数据驱动的特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3特征提取的优缺点分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

POA改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

基于特征提取与POA改进的光伏阵列故障检测方法．．．．．．．．．．．．16

5.1整体方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.2关键技术实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

5.2.1特征提取算法选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

5.2.2POA参数调整与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

5.2.3故障检测模型构建与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.3实验验证与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.2存在问题与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

6.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

1.内容简述

本文档旨在介绍一种基于特征提取与POA（ProbabilisticOrdinaryApproximation）改进的光伏阵列故障检测方法。该方法首先通过特征提取技术从光伏阵列的传感器数据中提取关键信息，然后利用POA模型对提取的特征进行概率性近似处理，最后结合故障模式识别技术对可能的故障类型进行判断和定位。通过实验验证，该方法在提高检测准确率和降低计算复杂度方面表现出色。

【表格】

描述

特征提取

从光伏阵列的传感器数据中提取关键信息的过程

POA

一种概率性近似处理模型，用于对特征进行处理

故障模式识别

利用POA模型对特征进行概率性近似处理后，结合故障模式识别技术进行故障判断和定位

代码

描述

——

特征提取函数

用于从光伏阵列的传感器数据中提取关键信息的函数

POA函数

用于对特征进行概率性近似处理的函数

故障模式识别函数

用于根据POA模型对特征进行概率性近似处理后，结合故障模式识别技术进行故障判断和定位的函数

1.1研究背景

随着可再生能源技术的发展，太阳能光伏发电（Photovoltaic,PV）系统因其环保和可持续性而受到广泛关注。然而光伏阵列在实际运行过程中可能会遭受各种形式的故障影响其正常工作性能，进而导致成本增加或效率下降。因此开发一种高效且可靠的光伏阵列故障检测方法显得尤为重要。

目前，针对光伏阵列故障检测的研究主要集中在信号处理技术和机器学习算法上。传统的信号处理方法如傅里叶变换、小波分析等虽然能够捕捉到一些基本的物理现象，但难以准确识别复杂多变的故障模式。另一方面，机器学习模型由于其强大的数据挖掘能力，在故障诊断领域表现出色，但由于训练数据量不足

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