一种光伏组件智能健康状态诊断方法与流程

技术特征：
1.一种光伏组件智能健康状态诊断方法，其特征在于：所述诊断方法包括以下步骤：步骤一：对待测光伏组件的输出i
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v特性进行采样，并使用mqpso算法对老化参数进行辨识；步骤二：将任意工作环境下的老化参数映射至stc下；步骤三：将老化参数输入至pnn，计算每个类别的最大似然估计值，得出待测光伏组件当前的健康状况。2.根据权利要求1所述的一种光伏组件智能健康状态诊断方法，其特征在于：所述步骤一中对老化参数进行辨识具体通过计算模型i
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v与真实i
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v的均方根误差，公式为：3.根据权利要求1所述的一种光伏组件智能健康状态诊断方法，其特征在于：所述步骤二中老化参数映射公式具体如下：二中老化参数映射公式具体如下：二中老化参数映射公式具体如下：二中老化参数映射公式具体如下：二中老化参数映射公式具体如下：4.根据权利要求1所述的一种光伏组件智能健康状态诊断方法，其特征在于：所述步骤三中将老化参数输入至pnn后，通过以下公式估计多元pdf的估计量：当pnn用于分类任务时，网络模型由四个层次构成，分别为输入层、模式层、求和层与决策层；输入层将信息输送至模式层，依据上式计算各个神经元的最大似然估计值；求和层将属于同一类别的所有神经元输出信息进行汇总求平均，并依照贝叶斯决策规则将样本x分类，并交由决策层输出。
5.根据权利要求1所述的一种光伏组件智能健康状态诊断方法，其特征在于：所述步骤三中待测光伏组件当前的健康状况soh计算方式如下：当soh取值为
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1时，代表组件发生严重故障了；当组件soh取值为1时，代表组件当前的工作状态非常好；当soh处于[0,1]时，值越大越健康；处于[
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1,0]时，值越小越不健康。6.根据权利要求5所述的一种光伏组件智能健康状态诊断方法，其特征在于：选取|soh|＝0.5作为分界线，将健康状况soh的范围分为三部分：健康、亚健康与故障组。

技术总结
本发明公开了一种光伏组件智能健康状态诊断方法，所述诊断方法包括以下步骤：步骤一：对待测光伏组件的输出I


技术研发人员：李智华 吴春华 马浩强
受保护的技术使用者：上海岩芯电子科技有限公司
技术研发日：2021.04.23
技术公布日：2021/10/19