一种分布式光伏电站运行故障诊断方法

    公开(公告)号:CN116317937A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310126710.8

    申请日:2023-02-10

    Abstract: 一种分布式光伏电站运行故障诊断方法,包括以下步骤:S1、采集分布式光伏电站并网点的历史气象数据和分布式光伏电站的运行特性参数值以及故障运行状态下运行特性参数和对应故障类型信息,并对采集的数据进行预处理;S2、搭建分布式光伏运行故障诊断决策树,根据历史气象数据和光伏电站运行数据,完成决策树的训练;S3、引入自适应增强学习技术,构建分布式光伏运行故障诊断AdaBoost‑DT模型,根据历史气象数据和光伏电站运行数据对AdaBoost‑DT模型进行训练;S4、通过向训练好的AdaBoost‑DT模型输入任意时段的气象数据和光伏电站运行特性参数,进而判定电站是否发生故障并输出对应的故障类型。方案实现了对分布式光伏电站运行故障快速、准确的诊断。

    一种计及资源时空相关性的新能源发电集群划分方法

    公开(公告)号:CN114944645A

    公开(公告)日:2022-08-26

    申请号:CN202210230713.1

    申请日:2022-03-10

    Abstract: 本发明提出了一种计及资源时空相关性的新能源发电集群划分方法,包括:采用主成分分析法对新能源场站的资源监测数据进行分析,确定影响新能源场站出力的资源主成分因素;根据新能源场站历史出力数据,计算新能源场站的出力特性指标;将资源主成分因素与出力特性指标相结合,生成新能源场站资源与出力的特征数据集合;通过预设距离原则结合簇内误差平方和确定特征数据集合的初始聚类中心,基于K‑means算法根据初始聚类中心对特征数据集合进行聚类分析,根据聚类分析结果划分新能源发电集群。本发明考虑新能源出力与资源环境在时空上具有关联特性,对新能源资源挖掘以及协调运行控制具有支撑作用,并提高了聚类算法的运算速度以及聚类结果的准确性。

Patent Agency Ranking