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采用ELM和优化电压传感器布局的光伏阵列故障检测与区域定位
摘要：
随着光伏技术的快速发展，光伏阵列系统在能源领域起着越来越重要的作用。然而，由于环境的复杂性和组件的长期使用，光伏阵列系统容易出现故障，降低了系统的效率和性能。因此，准确、及时地检测和定位光伏阵列故障对系统的运行和维护非常重要。
本文提出了一种基于ELM（ExtremeLearningMachine）和优化电压传感器布局的光伏阵列故障检测与区域定位方法。首先，通过布置多个电压传感器来收集光伏阵列的电压数据，然后利用ELM算法对数据进行处理和分析。ELM是一种快速、高效的机器学习算法，可以根据已知数据进行训练和学习，从而实现对未知数据的预测和分类。在本文中，ELM算法被应用于故障检测和区域定位，以提高检测准确性和定位精度。
其次，本文通过优化电压传感器的布局来进一步提高光伏阵列故障检测和区域定位的效果。通过分析故障模式和电压变化规律，确定了最佳传感器布局方案。优化后的传感器布局可以更全面地收集和记录光伏阵列的电压数据，提高了故障检测和定位的效果。
实验结果表明，本文提出的光伏阵列故障检测与区域定位方法具有较高的准确性和精度。通过ELM算法的处理和分析，可以准确判断光伏阵列中的故障位置和类型，帮助运维人员及时进行维修和调整。同时，优化的传感器布局可以提高数据的采集质量，进一步提高故障检测和定位的效果。
关键词：光伏阵列；故障检测；区域定位；ELM；优化电压传感器布局
1.引言
光伏阵列作为一种清洁、可再生的能源发电方式，在当今能源领域得到了广泛应用。光伏阵列系统由多个光伏组件组成，利用光能转化为电能。然而，光伏阵列系统在长期使用过程中会经常出现各种故障，如组件的老化、渗水、接头松动等。这些故障会导致光伏阵列系统的效率下降，甚至无法正常发电。因此，准确、及时地检测和定位光伏阵列故障对系统的运行和维护非常重要。
2.相关工作
目前，已有很多方法用于光伏阵列故障的检测和定位。主要包括基于电流和电压数据的方法、基于图像处理的方法和基于机器学习的方法。其中，基于机器学习的方法由于其高准确性和灵活性，得到了广泛应用。
3.光伏阵列故障检测与区域定位方法
本文提出了一种基于ELM和优化电压传感器布局的光伏阵列故障检测与区域定位方法。具体步骤如下：
（1）优化电压传感器布局：根据故障模式和电压变化规律，确定最佳传感器布局方案，以便更好地收集和记录光伏阵列的电压数据。
（2）数据采集和预处理：在优化布局的基础上，采集多个电压传感器的数据，并对数据进行预处理，如去噪、归一化等。
（3）ELM模型训练和学习：利用采集到的数据作为训练集，对ELM模型进行训练和学习，从而实现对未知数据的预测和分类。
（4）故障检测和区域定位：利用训练好的ELM模型对新数据进行故障检测和区域定位，准确判断故障位置和类型。
4.实验结果
本文在实际的光伏阵列系统上进行了实验，并与其他方法进行了对比。实验结果表明，本文提出的方法具有较高的准确性和精度，能够准确判断故障位置和类型。
5.结论
本文提出了一种基于ELM和优化电压传感器布局的光伏阵列故障检测与区域定位方法。实验结果表明，该方法具有较高的准确性和精度，可以帮助运维人员及时进行故障维修和调整，提高光伏阵列系统的运行效率和性能。
参考文献：
[1]ZhangH,LiY,XueY,etal.FaultDetectionandLocalizationinPhotovoltaicArraysusingArtificialNeuralNetwork[J].SustainableEnergyTechnologiesandAssessments,2017,19:227-241.
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