光伏发电系统监控、功率预测及故障检测相关技术的研究

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1、广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）光伏发电系统监控、功率预测及故障检测相关技术的研究曾敏二〇一八年五月分类号：TM615学校代号：11845UDC：621.3密级：学号：2111504126广东工业大学硕士学位论文（工学硕士）光伏发电系统监控、功率预测及故障检测相关技术的研究曾敏指导教师姓名、职称：万频教授学科(专业)或领域名称：控制科学与工程学生所属学院：自动化学院论文答辩日期：2018年5月ADissertationSubmittedtoGuangdongUniversityofTechnologyfortheDegreeofMaster（MasterofEngineeringSci

2、ence）ResearchonRelatedTechnologiesofPhotovoltaicPowerGenerationSystemMonitoring、PowerPredictionandFaultDetectionCandidate:ZengMinSupervisor:WanPinMay2018SchoolofAutomationGuangdongUniversityofTechnologyGuangzhou,Guangdong,P.R.China,510006摘要摘要太阳能光伏发电具有绿色无污染、可持续开发等特点，在新能源产业中具有广阔应用与发展前景，并逐渐由次要供给能源向主要

3、供给能源过渡。就目前而言，其中的部分技术仍然需要完善，需要进行更深入的研究，从而提高光伏并网发电系统的效率和可靠性。本文对光伏发电系统的现状进行了分析，研究了光伏发电系统结构及其工作原理。通过分析发现，目前光伏发电监控子系统中的基于RS-485为主的通讯方案存在如传输效率低、容纳节点数少等不足，研制了基于CAN总线的光伏发电监控子系统，并进行了实验验证。最大功率预测是光伏并网发电系统研究的重要问题，论文详细分析了BP神经网络算法、粒子群算法（PSO）和极限学习机（ELM）算法，通过分析对比，最后结合PSO和ELM这两种算法，建立了PSO-ELM的输出功率预测模型，该方法利用PSO算法对EL

4、M模型参数输入权值和隐元偏置进行优化，应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测，通过Matlab/Simulink实验仿真得到预测效果要优于常规的ELM模型和BP神经网络模型。光伏阵列故障检测是保证光伏发电系统可靠工作的重要环节，传统的光伏阵列故障检测有红外图像检测法和基于CTCT结构的多传感器检测法，通过对比分析，本文提出了一种基于北斗卫星与伪卫星结合的故障检测方案，能提高对位于偏僻地区的光伏阵列故障检测的可靠性，相对于传统的红外图像检测法和基于CTCT结构的多传感器检测法减少了传感器的使用数量。最后对整篇论文的工作内容进行了总结，并对后续的研究工作做出了期望。关键字：光伏并网发电系统；

5、CAN总线；光伏阵列；PSO算法；极限学习机I广东工业大学硕士学位论文ABSTRACTSolarphotovoltaicpowergenerationischaracterizedbygreen,pollution-freeandsustainabledevelopment.Ithasbroadapplicationanddevelopmentprospectsinthenewenergyindustry,andgraduallytransitionsfromsecondaryenergysupplytomajorenergysupply.Forthemoment,someoftheset

6、echnologiesstillneedtobeimprovedandmorein-depthresearchisneededtoimprovetheefficiencyandreliabilityofphotovoltaicgrid-connectedpowergenerationsystems.Thispaperanalyzesthestatusquoofphotovoltaicpowergenerationsystem,andstudiesthestructureandworkingprincipleofphotovoltaicpowergenerationsystem.Throug

7、hanalysis,itisfoundthatthecurrentbasedonRS485communicationsolutioninthephotovoltaicpowergenerationmonitoringsubsystemhasthedisadvantagesoflowtransmissionefficiency,lownumberofnodes,andsoon.ThebasedonCANbusphotovo