基于模糊C均值聚类的光伏阵列故障诊断方法

【摘要】：提出基于模糊C均值聚类的光伏阵列故障诊断方法。采用基于模糊C均值聚类的方法,对给定外界环境下不同故障类型的故障特征量进行聚类分析,得到故障类型和故障特征量的模糊映射关系;通过基于正态分布的隶属度函数算法,计算待诊断样本与各故障模式间的隶属度大小。对隶属度大小进行排序,得到待诊断样本的故障类型。通过Matlab仿真验证方法的正确性和有效性。 【作者单位】： 合肥工业大学教育部光伏系统工程研究中心;杭州供电公司;
【关键词】： 光伏阵列 故障诊断 模糊C均值聚类 隶属度函数
【基金】：国家自然科学基金(51177035) 安徽省科技攻关项目(12010202036) 国网2012科技项目《规模化光伏发电运行控制关键技术研究与示范》
【分类号】：TM615
【正文快照】： 0 引言 大规模光伏电站是新能源利用的一种重要方式。为提高光伏电站发电效率和可靠性,对光伏电站进行监测和实时故障诊断显得尤为重要。作为光伏电站故障诊断的难点[1],对光伏阵列故障诊断的研究已吸引众多学者关注。文献[2]提出了基于红外图像及图像分割的光伏阵列故障诊断

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