【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏发电故障检测，尤其涉及一种基于改进粒子群算法的光伏发电故障检测方法。
技术介绍
1、在现有技术中，光伏发电系统作为一种清洁能源的代表，已广泛应用于各类场景中。然而，光伏发电系统的运行稳定性易受多种因素的影响，包括环境条件的变化、电气设备的老化和人为操作失误等。这些因素可能导致光伏发电系统出现不同程度的故障，如组件损坏、逆变器异常、电气连接不良等。传统的故障检测方法主要依赖于人工巡检或简单的规则设定，通常采用固定阈值或专家系统进行判断。这些方法存在检测效率低、实时性差、漏检率高等缺点，尤其在复杂的环境条件和大规模应用场景下，难以满足高效、精准的故障检测需求；随着光伏发电系统规模的不断扩大和复杂性增加，开发一种能够实时、准确检测系统故障的方法显得尤为重要。而粒子群算法作为一种基于群体智能的优化算法，具有计算速度快、易于实现等优点，已在多种优化问题中得到应用。然而，传统的粒子群算法在处理动态、复杂的光伏发电故障检测问题时，容易陷入局部最优解，导致检测结果不够精确。为了解决上述问题，亟需要一种改进的故障检测方法，确保光伏发电系...
【技术保护点】
1.一种基于改进粒子群算法的光伏发电故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S30中，所述引入惯性权重和局部搜索优化所述光伏发电故障诊断模型的过程包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障诊断模型的训练过程包括利用历史故障数据进行模型的初始化。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述局部搜索包括引入基于邻域的搜索策略。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实时运行数据的预处理步骤包括数据的滤波去噪、归一化处理和异常数据剔除。
...【技术特征摘要】
1.一种基于改进粒子群算法的光伏发电故障检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤s30中，所述引入惯性权重和局部搜索优化所述光伏发电故障诊断模型的过程包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障诊断模型的训练过程包括利用历史故障数据进行模型的初始化。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴明，
申请(专利权)人：江苏智谨创新能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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