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基于Prophet模型的省级关口计量装置异常判断方法
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作者 林彤尧 黄天富 +3 位作者 吴志武 王春光 黄汉斌 涂彦昭 《海峡科学》 2023年第8期25-29,共5页
为有效监测省级计量关口(以下简称关口),该文提出了一种基于Prophet模型的关口异常判断方法。先利用历史电量数据得到对应关口的历史损耗率,再根据历史损耗率利用Prophet模型预测关口未来损耗变化趋势,接着通过未来损耗率的置信区间设... 为有效监测省级计量关口(以下简称关口),该文提出了一种基于Prophet模型的关口异常判断方法。先利用历史电量数据得到对应关口的历史损耗率,再根据历史损耗率利用Prophet模型预测关口未来损耗变化趋势,接着通过未来损耗率的置信区间设定损耗阈值。若关口实际损耗率超过损耗阈值,自动发出预警,技术人员按照预警信息复核关口计量装置是否处于异常状态,并定位故障计量点。实验结果表明,该方法在计量关口异常判断上的召回率与精确率分别为93.5%和91.1%,与现有方法相比具有良好的计算精度,能有效地为基层技术人员减负。 展开更多
关键词 关口计量 在线监测 机器学习 Prophet预测
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一种基于卷积神经网络和长短期记忆网络的光伏系统故障辨识方法 被引量：7
2
作者 涂彦昭 高伟 杨耿杰 《电气技术》 2022年第2期48-54,共7页
随着光伏发电装机容量的不断上升,如何及时检测并解决光伏组件故障和异常,减少组件能量损失,提高光伏系统的发电效率成为一项重要任务。本文通过研究光伏阵列处于不同故障状态下的I-V曲线之间的特征差异性,直接以I-V曲线作为故障诊断的... 随着光伏发电装机容量的不断上升,如何及时检测并解决光伏组件故障和异常,减少组件能量损失,提高光伏系统的发电效率成为一项重要任务。本文通过研究光伏阵列处于不同故障状态下的I-V曲线之间的特征差异性,直接以I-V曲线作为故障诊断的输入量,提出一种融合卷积神经网络(CNN)与长短期记忆(LSTM)网络的光伏系统故障辨识方法。实验结果表明,该方法不仅能识别出单一故障,如短路、遮阴、老化等,而且能有效识别出双重故障同时存在的情况。 展开更多
关键词 光伏系统 故障诊断 I-V曲线 卷积神经网络(CNN) 长短期记忆(LSTM)网络
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一种基于极限学习机和皮尔逊相关系数的光伏阵列故障快速诊断方法 被引量：9
3
作者 陈世群 高伟 +2 位作者 陈孝琪 涂彦昭 杨艳 《电气技术》 2021年第10期57-64,共8页
光伏阵列故障会造成能量损失,甚至引发供电中断或火灾事故。因此,对故障的快速识别至关重要。本文提出一种光伏阵列故障快速诊断方法,用于快速感知故障及故障发生的时刻。通过分析光伏阵列常见故障的信号变化规律,提出利用正常运行时的... 光伏阵列故障会造成能量损失,甚至引发供电中断或火灾事故。因此,对故障的快速识别至关重要。本文提出一种光伏阵列故障快速诊断方法,用于快速感知故障及故障发生的时刻。通过分析光伏阵列常见故障的信号变化规律,提出利用正常运行时的功率波形训练一个极限学习机预测模型,用于预测短时功率的变化;接着计算实测波形和预测波形的皮尔逊相关系数;若光伏阵列发生故障,相关系数将低于一定的阈值,从而识别故障的发生。实测实验验证了所提方法具有很强的故障辨识能力,准确率达到99.37%。所提方法的故障辨识时间仅为4.355ms,亦可作为光伏阵列故障录波的启动方法使用。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障录波 极限学习机(ELM) 皮尔逊相关系数
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