摘要
为了降低电气设备故障对光伏电站的影响,目前多采用电气设备异常运行状态检测方法对其展开日常的检修。由于当前此方法存在数据处理能力较差且检测结果显示不清晰的问题,影响检测结果的可靠性,设计基于可视化和数据融合的光伏电站电气设备异常运行状态检测方法。使用归一化处理技术,完成光伏电站电气设备运行数据融合处理。根据小波分析原理以及概率神经网络,实现电气设备异常状态诊断。使用递归图结构,实现检测结果的可视化显示。至此,基于可视化和数据融合的光伏电站电气设备异常运行状态检测方法设计完成。构建实验环节验证此方法使用效果,实验结果表明:此方法可明确显示异常设备的故障时间与原因,提升设备维修速度。
作者
吴悦
张忠会
游志刚
李国栋
WU Yue;ZHANG Zhong-hui;YOU Zhi-gang;LI Guo-dong
出处
《制造业自动化》
CSCD
北大核心
2021年第9期16-19,55,共5页
Manufacturing Automation
基金
国网科技项目:基于智慧农业负荷的扶贫光伏就地消纳技术研究及示范应用(SGGSLN00DQWT1901506)。
作者简介
吴悦(1973-),男,山西万荣人,高级工程师,硕士,研究方向为电力系统及其自动化。
