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一种考虑不确定性和波动性的光伏阵列寿命预测自数据驱动方法
A Self-Data-Driven Method for Lifetime Prediction of PV Arrays Considering the Uncertainty and Volatility
| 作者 | Yongjie Liu · Kun Ding · Jingwei Zhang · Ariya Sangwongwanich · Huai Wang |
| 期刊 | IEEE Transactions on Power Electronics |
| 出版日期 | 2024年3月 |
| 技术分类 | 可靠性与测试 |
| 技术标签 | 可靠性分析 故障诊断 机器学习 光伏逆变器 |
| 相关度评分 | ★★★★★ 5.0 / 5.0 |
| 关键词 | 光伏阵列 剩余使用寿命 数据驱动方法 健康指标 Gamma随机过程 不确定性 状态监测 |
语言:
中文摘要
本文提出了一种基于自状态监测数据的光伏阵列剩余寿命预测方法。首先,通过健康指标重构技术消除监测数据中的不确定性和波动性;其次,建立非线性Gamma随机过程模型,以准确描述光伏阵列的退化过程,实现对光伏系统长期运行可靠性的精确评估。
English Abstract
This article proposes a self-data-driven method for remaining useful life prediction of PV arrays based on self-condition monitoring data considering the uncertainty and volatility. First, a health indicator reconstruction method is presented to eliminate the uncertainty and volatility of condition monitoring data. Second, a nonlinear Gamma stochastic process model is established to describe the p...
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SunView 深度解读
该研究对阳光电源的iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。通过引入非线性Gamma随机过程模型,可提升iSolarCloud在光伏电站资产管理中的故障预警与寿命预测精度,降低运维成本。该技术可直接集成于组串式及集中式逆变器的数据分析模块中,实现对光伏阵列健康状态的实时监控。建议研发团队将此算法与现有逆变器监测数据结合,优化电站全生命周期管理策略,提升阳光电源在大型地面电站及工商业光伏市场的差异化竞争优势。