基于图神经网络的光伏组串故障诊断OACSTPCD
Fault Diagnosis of Photovoltaic String Based on Graph Neural Network
光伏组串运行状态分析是建模和故障诊断的基础,而故障诊断是保障光伏系统安全经济运行的重要手段.提出基于图神经网络的邻近光伏组串故障诊断模型,通过比较历史窗口期内光伏组串的电流和电压数据来监测光伏系统的运行状态.该方法无需新增传感器设备,电流和电压数据直接通过逆变器获得.选取某光伏电站6组典型光伏组串,仿真模拟了常见故障运行状态和正常运行状态,并结合仿真数据对图神经网络模型进行了训练和测试.测试结果显示,尽管6个典型组串在光伏组件数量、方向、位置等方…查看全部>>
The analysis of photovoltaic string operation status is the foundation of modeling and fault diagnosis,and fault diagnosis is an important means to ensure the safe and economic operation of photovoltaic systems.This article proposes a fault diagnosis model for adjacent photovoltaic strings based on graph neural networks,which monitors the operating status of photovoltaic systems by comparing the current and voltage data of photovoltaic strings during the his…查看全部>>
朱壮华;张卫平;王文彦;史学峰;马亚勇;刘志宏
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能源与动力
光伏组串故障诊断机器学习图神经网络特征选取
photovoltaic stringfault diagnosismachine learninggraph neural networkfeature selection
《分布式能源》 2024 (4)
78-85,8
中国华能集团有限公司山西分公司科技项目(HNK T20-H2022092140) This work is supported by Science and Technology Project of Shanxi Branch of China Huaneng Group Co.,Ltd.(HNK T20-H2022092140)
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