【技术实现步骤摘要】
一种基于残差网络的光伏电站遮挡物定位方法
本专利技术属于电力系统领域，涉及光伏电站故障诊断领域，具体涉及一种基于残差网络的光伏电站遮挡物定位方法。
技术介绍
随着化石燃料的大量开采，人们对于世界性能源危机的恐慌日益加剧，以光能、风能、潮汐能、生物能为代表的新型能源成为各国关注的焦点。以光能为主要能量来源的光伏电站因其建设周期短，且随着技术发展和规模效应，成本不断下降等特点，越来越受到各国政府的青睐。但光伏电站的特性与传统的火电厂有着重要的区别，如光伏电流输出直流电需要经过逆变过程变为交流电，这使得光伏电站的故障诊断与传统电厂有着巨大区别。光伏电站的故障类型也与传统电厂有着不同的内容，故障的产生将极大地减少光伏电站的发电效率，造成经济损失。局部阴影是光伏电站所特有的，且发生较为频繁的一类故障，其将极大地降低光伏电站的发电效率，且有可能对光伏电池板造成不可逆转的损害。局部阴影的产生来源包括树等植物、建筑物等固定遮挡物造成的阴影，以及云等临时遮挡物造成的阴影。固定遮挡物造成的局部阴影具有持续性、周期性等特点，对于固定遮挡物的定位可以帮助电站控制系统合理规避阴影对电站的影...
【技术保护点】
1.一种基于残差网络的光伏电站遮挡物定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取光伏电站光伏电池板参数及光伏电站地理位置，对光伏电站及遮挡物阴影分别进行建模；步骤2、利用光伏电站模型及遮挡物阴影模型得到仿真运行数据，并利用仿真运行数据训练残差神经网络，得到残差神经网络定位模型；步骤3、收集一日光伏电站运行数据及地面辐照度数据，利用残差神经网络模型对遮挡物进行定位。
【技术特征摘要】
1.一种基于残差网络的光伏电站遮挡物定位方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、获取光伏电站光伏电池板参数及光伏电站地理位置，对光伏电站及遮挡物阴影分别进行建模；步骤2、利用光伏电站模型及遮挡物阴影模型得到仿真运行数据，并利用仿真运行数据训练残差神经网络，得到残差神经网络定位模型；步骤3、收集一日光伏电站运行数据及地面辐照度数据，利用残差神经网络模型对遮挡物进行定位。2.根据权利要求1所述的一种基于残差网络的光伏电站遮挡物定位方法，其特征在于，步骤1中建立的光伏电站模型中的光伏电池单元端电压、端电流由以下公式确定：其中，额定光生电流Iph0，二极管反向饱和电流Is，二极管因子n，并联电阻Rsh，串联电阻Rs，端电流I，端电压V，实际光生电流Iph，电子电荷q，玻尔兹曼常数K，光伏电池温度T，额定辐照度Ir0，实际辐照度Ir。3.根据权利要求1所述的一种基于残差网络的光伏电站遮挡物定位方法，其特征在于，对步骤1中建立遮挡物阴影模型时计算任意时刻太阳高度角及太阳方位角采用的公式如下：αH＝90°-ααD＝180°+α2其中，αH为太阳高度角...
【专利技术属性】
技术研发人员：焦在滨，王晓鹏，李宗博，顾瀚文，齐浩，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西,61
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。