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介绍了并网光伏发电系统的故障诊断模式和故障原因,针对太阳能并网发电系统工作过程中可能出现的故障,提出了一种基于BP神经网络的故障诊断方法。该方法以网络故障信息为样本对BP网络进行训练,利用其强大的自适应能力和非线性映射能力,建立起网络故障信息与故障模式输出之间的映射。测试结果证明了该方法的有效性和可行性,不仅具有诊断精度高的特点,同时还易于实现,因此可用于并网光伏发电系统的故障诊断。 相似文献
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基于BP神经网络的变压器故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
针对变压器故障诊断的特点,提出了一种基于BP神经网络的电力变压器故障诊断方法。采用稳定、快速的Levenberg-Marquardt算法训练多层前向人工神经网络,克服了标准BP算法收敛速度慢、易陷入局部极小的缺陷;在隐含层节点数的选取上,采用简单实用的黄金分割优选法,可以节省成本,提高搜索效率。仿真结果表明,该方法具有运算速度快和拟合精度高等优点,满足电力变压器故障诊断的要求。 相似文献
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针对传统BP神经网络在光伏阵列故障诊断时受初始权值阈值的影响,易导致全局搜索过程陷入局部最优这一问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法优化RBF神经网络(ISSA-RBF)的光伏故障诊断方法。首先,利用Matlab建立光伏阵列故障仿真模型,提取出故障诊断模型的特征参数;其次,融入Levy飞行和自适应权重φ对麻雀搜索算法进行改进,用优化后的算法建立ISSA-RBF故障诊断模型;最后,与传统BP和SSA-RBF模型进行对比验证,实验结果表明,ISSA-RBF模型在故障诊断精度上达到94.8%,可以有效诊断光伏阵列的故障类型。 相似文献
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基于BP神经网络的光伏组件在线故障诊断 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高光伏系统的发电效率,同时降低人工维护的成本,提出了一种基于 BP(back propagation)神经网络的光伏组件在线故障诊断策略;分析了光伏组件短路和异常老化故障的成因,并在 Matlab 中对光伏组件故障状态下的输出特性进行了仿真研究。根据仿真结果并结合光伏组件的数学模型,总结了光伏组件的故障规律,建立了BP神经网络故障诊断模型及模拟光伏组件各种故障的仿真模型。用该模型采集了适合神经网络训练的样本,并对神经网络诊断模型进行了训练。结合光伏功率优化器,进行了组件在线故障诊断的仿真和实验研究,结果验证了文中方法的正确性、有效性和环境适应性。 相似文献
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针对电力变压器故障的特点以及传统故障诊断方法在变压器诊断应用中的局限性,研究一种基于BP神经网络算法的变压器故障诊断方法.通过选择足够的故障样本训练神经网络,达到变压器故障诊断的要求,并通过实例证明本算法的有效性. 相似文献
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基于传统BP神经网络的变压器故障诊断方法,当网络模型达到一定的深度时,模型的诊断性能会趋向于饱和,无法进一步提升网络模型的诊断性能,此时加深网络模型的深度反而会导致模型的诊断性能有所下降。此外,在小样本数据下,传统BP神经网络仍无法取得较好的诊断准确率。因此,为了提高变压器故障诊断准确率以及在小样本数据下的诊断性能,提出了基于残差BP神经网络的变压器故障诊断方法。所提方法采用堆叠多个残差网络模块的方式加深BP神经网络的深度,将传统BP神经网络的恒等映射学习转化为残差BP神经网络中的残差学习。同时,在每个残差网络模块中,模块的输入信息可以在模块内跨层传输,使得每个模块的输入信息可以更好地向深层网络传递,从而在小样本数据下仍可以训练得到较好的诊断模型。实验结果表明,相较于传统深层BP神经网络和传统浅层BP神经网络,所提方法具有更高的诊断准确率,同时在小样本数据下也体现出较好的诊断性能。 相似文献
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刘燕燕 《电力系统保护与控制》2005,33(9):9-11,57
根据电网分布的特点,将多传感器信息融合技术应用于电网的故障诊断中。在电网的不同区域加装传感器网络,将所测结果首先在子模糊神经网络中进行特征级融合,然后再将此结果送至融合中心进行决策级融合,最后得出诊断结论,包括故障类型和故障区域,大量的实验证明该方法是可行的。 相似文献
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针对传统的传感器故障诊断技术的不足,提出一种基于Elman神经网络的故障诊断方法,建立了Elman网络故障诊断模型,利用小波包分解方法获取用于训练神经网络的特征能量谱,对所建立的模型进行训练。为了检验模型的实际诊断能力,以某动力系统管路流量传感器的4种典型故障诊断为例进行仿真实验,并和标准BP神经网络的诊断结果进行对比。仿真结果表明:基于Elman神经网络的故障诊断速度更快、准确率更高、泛化能力更强,验证了所提出方法的实用性和有效性。 相似文献
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针对变压器故障诊断准确率低的问题提出了粒子群-自组织映射-学习矢量化(PSO-SOM-LVQ)混合神经网络算法。为了获取更加有效的SOM神经网络拓扑结构,首先采用PSO算法对SOM神经网络的权值向量加以改进,在此基础上融入LVQ神经网络,弥补了无监督学习SOM神经网络的不足。这种PSO、SOM和LVQ相结合的混合神经网络算法提高了变压器故障诊断的精度,减少了故障诊断的误差。通过仿真,对SOM、PSO-SOM和PSO-SOM-LVQ这3种算法进行了对比。对比结果表明,PSO-SOM-LVQ混合神经网络算法准确度最高,其故障诊断准确率为100%。由此可见,采用PSO-SOM-LVQ混合神经网络算法可有效提高变压器故障诊断的性能。 相似文献