CN103293415A - 一种基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法，包括以下步骤：步骤1：构建初始知识库；步骤2：确定神经网络拓扑结构和网络参数，构建基于神经网络的专家系统；神经网络包括输入层、中间层和输出层，设有三个输入层；步骤3：神经网络专家系统的数据处理模块将实时检测到的数据送到专家系统，专家系统调用知识库中的数据与所述的实时检测到的数据进行比较，利用推理机的推测和分析判断系统是否发生故障，输出故障信息；及时地探测到故障的发生并提供相关的处理信息，采用多层输入的拓扑结构，该检测算法精简，效率高，检测准确度高，以便维修人员能尽快修理故障，避免故障引起各种损失和危害。
Description
技术领域
本发明涉及一种基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法。
背景技术
当代太阳能光伏系统一般包括：直流光伏电池板，用于产生直流电；微逆变器，用于将直流电转换成交流电；交流接口，用于从其它模块接收交流电或者连接到交流电网；通信线路，用于传输数据和控制信号等。
当光伏系统需要维护时一般要先将系统与电网断开，如果此种情况下光伏组件继续工作，则变压器原边会产生很高的电压，对人身安全和设备安全都会造成很大的威胁。
如果系统不能及时识别故障并采取有效的补救措施，当系统发生过电流或过电压故障时，则会对设备及人身安全产生极大的危险。
当光伏微逆变器正常工作时突然与电网分离，由于光伏系统直流组件部分继续产生直流电会导致逆变部分承受过电压，所以电网突然掉闸也是系统必须及时识别的一种故障。及时监测这些异常和故障对于光伏系统的可靠性和安全性都是非常必要的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题就是利用类似人类思维的专家系统提供一种基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法，在太阳能光伏系统微逆变器运行发生故障时，及时地探测到故障的发生，进而识别故障的具体发生位置和类别。
一种基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法，包括以下步骤：
步骤1：构建初始知识库；
初始知识库中的数据是指通过实验得到的微逆变器实时工作数据，包括：在不同的环境光照和温度条件下获得的光伏电池组件的输出电压及电流、微逆变器直流侧的输入电压及电流、微逆变器交流侧输出的并网电压及电流、电网电压及电网频率；
步骤2：确定神经网络拓扑结构和网络参数，构建基于神经网络的专家系统；
神经网络包括三个BP神经网络，每个BP神经网络均包括输入层、中间层和输出层；输入层包含两个输入节点；中间层包含两个隐含层，第一隐含层包括三个隐含节点，第二隐含层包括两个隐含节点；输出层包括一个输出节点；
其中，第三BP神经网络的第二隐含层包括四个隐含节点，输出层包括两个输出节点；
第一BP神经网络、第二BP神经网络及第三BP神经网络依次级联，第一BP神经网络输出层的输出节点与第二BP神经网络中间层的第二隐含层相连，第二BP神经网络输出层的输出节点与第三BP神经网络中间层的第二隐含层相连；
所述隐含层中网络权值根据误差反向传播原理进行动态误差修正确定，网络权值的初始值依据实验经验值获得；
步骤3：神经网络专家系统的数据处理模块将实时检测到的数据送到专家系统，专家系统调用知识库中的数据与所述的实时检测到的数据进行比较，通过神经网络推理机的推测和分析最终判断系统是否发生故障，输出层输出故障信息，最终故障信息通过电力载波模块输出至故障信息处理模块，故障信息处理模块将故障信息送至故障显示单元。
所述步骤3中的数据输送到专家系统是指，第一BP神经网络、第二BP神经网络及第三BP神经网络输入层的输入信号分别是光伏微逆变器并网输出的电压和电流采样平均值x1、x2，光伏微逆变器直流侧输入的电压和电流xi1、xi2，光伏微逆变器交流侧输出的电压和电流xj1、xj2；
所述光伏微逆变器并网输出的电压和电流采样平均值x1、x2是采样5-10次获得的平均值，采样周期为17μs。
所述步骤3中专家系统调用知识库中的数据进行比较，通过神经网络推理机的推测和分析最终判断系统是否发生故障，具体判断过程如下：
步骤1：判断光伏微逆变器是否存在故障，若存在故障则进入步骤2，否则，进入下一个采样时刻，重复步骤1；
将光伏微逆变器并网输出电压电流采样平均值x1,x2，作为所述神经网络的拓扑结构的第一输入层的输入信号，神经元根据输入信号经过计算得到微逆变器运行的伏安特性曲线，与知识库中存储在此时环境条件下工作的微逆变器标准伏安特性曲线进行比较，如果两者不吻合且这种不吻合保持0.2ms以上，则判断光伏微逆变器运行出现故障；
所述不吻合是指两者差值的绝对值大于1%标准伏安特性曲线幅值；
光伏微逆变器是接在光伏电池板上运行的，光伏电池板能输出多少功率是与当时的环境条件有关的，所述环境条件是指温度和光照强度；
步骤2：判断光伏微逆变器直流侧是否存在故障，若不存在故障，则进入步骤3，否则，进入步骤4；
将光伏微逆变器直流侧输入的电压和电流xj1、xj2作为所述神经网络的拓扑结构的第二输入层的输入信号，神经元根据输入信号经过计算得到电压与电流关系曲线与知识库中光伏微逆变器直流侧的标准电压与电流曲线比较，如果两者不吻合且这种不吻合保持0.2ms以上，则判断光伏微逆变器直流侧出现故障，得到光伏微逆变器直流侧故障信息yi，yi=[Ui,Ii]，其中，Ui为电压，包括三种状态，正常0、过电压1及欠电压-1，Ii为电流，包括三种状态，正常0、过电流1及欠电流-1；
所述不吻合是指两者差值的绝对值大于1%标准电压与电流曲线幅值；
如果电压计算值大于1%电压标准值，则判定为过电压，如果电压计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电压；
如果电流计算值大于1%电压标准值，则判定为过电流，如果电流计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电流；
电压计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电压值，电压标准值是知识库中光伏微逆变器直流侧的标准电压值；
电流计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电流值，电流标准值是知识库中光伏微逆变器直流侧输入的标准电流值；
步骤3：将光伏微逆变器交流侧输出的电压和电流xj1、xj2作为所述神经网络的拓扑结构的第三输入层的输入信号，神经元根据输入信号经过计算得到电压与电流关系曲线与知识库中在同等环境条件下光伏微逆变器工作时的交流侧输出电压与电流关系曲线比较，获得故障信息yj，yi=[Uj,Ij]，其中，Uj为电压，包括三种状态，正常0、过电压1及欠电压-1，Ij为电流，包括三种状态，正常0、过电流1及欠电流-1；；
所述不吻合是指两者差值的绝对值大于1%标准电压与电流曲线幅值；
如果电压计算值大于1%电压标准值，则判定为过电压，如果电压计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电压；
如果电流计算值大于1%电压标准值，则判定为过电流，如果电流计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电流；
电压计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电压值，电压标准值是知识库中光伏微逆变器直流侧的标准电压值；
电流计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电流值，电流标准值是知识库中光伏微逆变器交流侧输出的标准电流值；
步骤4：将故障信息yi或yj通过电力载波模块传输到故障信息处理模块，故障信息处理模块将故障信息输至故障信息显示模块显示。
所述微逆变器采用双交错反激式的拓扑结构。
有益效果
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明一种基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法，神经网络采用分层输入的拓扑结构，其中的神经元之间存在大量的相互连接，所以得到输入信息后可以很快地传递到各个神经元进行并行处理，在值传递的过程中同时完成网络的计算和存储功能，其运算效率非常高，并且缩小了检测范围，可以更加准确地检测到光伏系统的故障。
神经网络系统根据输入端层次可以实现模块化，这样使系统具有很强的自学习能力，在实时的检测过程中不断地完善知识库，并具有一定的创造性，故障检测系统比以前更加稳定，可以长时间稳定运行，保证准确检测到每一个故障，从而可以及时地进行系统的维护，降低危害。
本发明的神经网络拓扑也有利于其联想记忆功能。在神经网络的训练过程中，输入端给出要记忆的模式，通过学习并合理地调节网络中的权系数，网络就能记住所有的输入信息。在执行时，若网络的输入端输入信息不完整、不准确，经过神经网络的处理后，在输出端可得到恢复为完整并且准确的信息。
本发明中神经网络分三层完成一次完整的故障检测，每层之间有一定的独立性，这样可以使系统具有极强的鲁棒性和容错性。即使某一层检测临时出现问题其他层可以继续工作，而不至于停止检测，因而具有极强的鲁棒性和容错性。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明所采用的神经网络拓扑结构图；
图3为光伏交错反激微逆变器结构框图；；
图4为应用本发明方法对微逆变器进行故障检测结果的示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例和附图对本发明作进一步说明，但不应以此限制本发明的保护范围。
图1为本发明一种基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法的流程图。如图所示，该故障检测方法包括如下步骤：
步骤1：构建初始知识库；
初始知识库中的数据是指通过实验得到的微逆变器实时工作数据，包括：在不同的环境光照和温度条件下获得的光伏电池组件的输出电压及电流、微逆变器直流侧的输入电压及电流、微逆变器交流侧输出的并网电压及电流、电网电压及电网频率；
本实例中检测的微逆变器结构如图3所示，微逆变器采用了双交错反激式的拓扑结构。双交错反激式的拓扑结构最大限度地将直流组件产生的直流电逆变为交流电，转换效率较高并且输出电压电流纹波较小。在直流组件侧、反激式拓扑变压器一次侧、滤波部分都有相应的检测各部分的电压、电流。这些数据都可以通过采样模块将数据传输到故障检测系统的控制器中，是进行故障检测的基本依据信息。
步骤2：确定神经网络拓扑结构和网络参数，构建基于神经网络的专家系统；
神经网络拓扑结构图如图2所示，神经网络包括三个BP神经网络，每个BP神经网络均包括输入层、中间层和输出层；输入层包含两个输入节点；中间层包含两个隐含层，第一隐含层包括三个隐含节点，第二隐含层包括两个隐含节点；输出层包括一个输出节点；
其中，第三BP神经网络的第二隐含层包括四个隐含节点，输出层包括两个输出节点；
第一BP神经网络、第二BP神经网络及第三BP神经网络依次级联，第一BP神经网络输出层的输出节点与第二BP神经网络中间层的第二隐含层相连，第二BP神经网络输出层的输出节点与第三BP神经网络中间层的第二隐含层相连；
所述隐含层中网络权值根据误差反向传播原理进行动态误差修正确定，网络权值的初始值依据实验经验值获得，通常取0.1或1；
从图2可见神经网络由大量串并行分布的神经元广泛互联构成。参照图2所示可知本系统的神经网络共4层，第1层如301-A、302-A、303-A为输入层，2、3层如301-B、301-C；302-B、302-C；303-B、303-C为隐层，第4层如302-D、303-D为输出层。
继续参照图2可知其属于前馈型网络，每个神经元只和前一层的神经元相连。此神经网络的学习方式主要是网络权值学习，通过动态误差修正方法对权值进行调节以改善系统性能。
神经网络输入端分为了三个部分，分别为光伏微逆变器并网输出电压电流x1,x2，光伏微逆变器直流侧输入电压电流xi,xj，微逆变器交流侧输出电压电流xm,xn。进一步讲，这三个部分分层次输入使神经网络的故障判断更有针对性，效率更高。
所述光伏微逆变器并网输出的电压和电流采样平均值x1、x2是采样5-10次获得的平均值，采样周期为17μs。
本实例中神经网络分三层完成一次完整的故障检测，每层之间有一定的独立性，这样可以使系统具有极强的鲁棒性和容错性。即使某一层检测临时出现问题其他层可以继续工作，而不至于停止检测，因而具有极强的鲁棒性和容错性。
神经网络输出端对应了两种检测结果，分别为光伏微逆变器直流侧故障信息yi，光伏微逆变器交流侧故障信息yj。
步骤3：神经网络专家系统的数据处理模块将实时检测到的数据送到专家系统，专家系统调用知识库中的数据与所述的实时检测到的数据进行比较，通过神经网络推理机的推测和分析最终判断系统是否发生故障，输出层输出故障信息，最终故障信息通过电力载波模块输出至故障信息处理模块，故障信息处理模块将故障信息送至故障显示单元。
所述步骤3中专家系统调用知识库中的数据进行比较，通过神经网络推理机的推测和分析最终判断系统是否发生故障，具体判断过程如下：
步骤1：判断光伏微逆变器是否存在故障，若存在故障则进入步骤2，否则，进入下一个采样时刻，重复步骤1；
将光伏微逆变器并网输出电压电流采样平均值x1,x2，作为所述神经网络的拓扑结构的第一输入层的输入信号，神经元根据输入信号经过计算得到微逆变器运行的伏安特性曲线，与知识库中存储在此时环境条件下工作的微逆变器标准伏安特性曲线进行比较，如果两者不吻合且这种不吻合保持0.2ms以上，则判断光伏微逆变器运行出现故障；
所述不吻合是指两者差值的绝对值大于1%标准伏安特性曲线幅值；
光伏微逆变器是接在光伏电池板上运行的，光伏电池板能输出多少功率是与当时的环境条件有关的，所述环境条件是指温度和光照强度；
步骤2：判断光伏微逆变器直流侧是否存在故障，若不存在故障，则进入步骤3，否则，进入步骤4；
将光伏微逆变器直流侧输入的电压和电流xj1、xj2作为所述神经网络的拓扑结构的第二输入层的输入信号，神经元根据输入信号经过计算得到电压与电流关系曲线与知识库中光伏微逆变器直流侧的标准电压与电流曲线比较，如果两者不吻合且这种不吻合保持0.2ms以上，则判断光伏微逆变器直流侧出现故障，得到光伏微逆变器直流侧故障信息yi，yi=[Ui,Ii]，其中，Ui为电压，包括三种状态，正常0、过电压1及欠电压-1，Ii为电流，包括三种状态，正常0、过电流1及欠电流-1；
所述不吻合是指两者差值的绝对值大于1%标准电压与电流曲线幅值；
如果电压计算值大于1%电压标准值，则判定为过电压，如果电压计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电压；
如果电流计算值大于1%电压标准值，则判定为过电流，如果电流计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电流；
电压计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电压值，电压标准值是知识库中光伏微逆变器直流侧的标准电压值；
电流计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电流值，电流标准值是知识库中光伏微逆变器直流侧输入的标准电流值；
步骤3：将光伏微逆变器交流侧输出的电压和电流xj1、xj2作为所述神经网络的拓扑结构的第三输入层的输入信号，神经元根据输入信号经过计算得到电压与电流关系曲线与知识库中在同等环境条件下光伏微逆变器工作时的交流侧输出电压与电流关系曲线比较，获得故障信息yj，yi=[Uj,Ij]，其中，Uj为电压，包括三种状态，正常0、过电压1及欠电压-1，Ij为电流，包括三种状态，正常0、过电流1及欠电流-1；
所述不吻合是指两者差值的绝对值大于1%标准电压与电流曲线幅值；
如果电压计算值大于1%电压标准值，则判定为过电压，如果电压计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电压；
如果电流计算值大于1%电压标准值，则判定为过电流，如果电流计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电流；
电压计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电压值，电压标准值是知识库中光伏微逆变器直流侧的标准电压值；
电流计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电流值，电流标准值是知识库中光伏微逆变器交流侧输出的标准电流值；
步骤4：将故障信息yi或yj通过电力载波模块传输到故障信息处理模块，故障信息处理模块将故障信息输至故障信息显示模块显示。
如图4所示，运用本发明方法检测到微逆变器直流侧输入电压电流曲线图，图中A段，显示为当前电压超过1%电压标准值，则依据判断标准，如果电压计算值大于1%电压标准值，则判定为过电压，得到故障信息出现过电压。
基于神经网络的专家系统有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。神经网络采用的是分层输入结构，其中的神经元之间存在大量的相互连接，所以得到输入信息后可以很快地传递到各个神经元进行并行处理，可以最大限度地精简运算过程，使神经网络的分析处理有很强的针对性，大大提高了专家系统的检测效率，并且缩小了检测范围，可以更加准确地检测到光伏系统的故障。
神经网络系统根据输入端层次可以实现模块化，这样使系统具有很强的自学习能力，可以在实时的检测过程中不断地完善知识库，并具有一定的创造性。神经网络也具有一定的联想记忆功能。在神经网络的训练过程中，输入端给出要记忆的模式，通过学习并合理地调节网络中的权系数，网络就能记住所有的输入信息。在执行时，若网络的输入端输入信息不完整、不准确，经过神经网络的处理后，在输出端可得到已恢复为完整而准确的信息。
本发明虽然以较佳实例公开如上，但其并不限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本发明的保护范围应当以本发明权利要求所界定的范围为准。
Claims (4)
1.一种基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：构建初始知识库；
初始知识库中的数据是指通过实验得到的微逆变器实时工作数据，包括：在不同的环境光照和温度条件下获得的光伏电池组件的输出电压及电流、微逆变器直流侧的输入电压及电流、微逆变器交流侧输出的并网电压及电流、电网电压及电网频率；
步骤2：确定神经网络拓扑结构和网络参数，构建基于神经网络的专家系统；
神经网络包括三个BP神经网络，每个BP神经网络均包括输入层、中间层和输出层；输入层包含两个输入节点；中间层包含两个隐含层，第一隐含层包括三个隐含节点，第二隐含层包括两个隐含节点；输出层包括一个输出节点；
其中，第三BP神经网络的第二隐含层包括四个隐含节点，输出层包括两个输出节点；
第一BP神经网络、第二BP神经网络及第三BP神经网络依次级联，第一BP神经网络输出层的输出节点与第二BP神经网络中间层的第二隐含层相连，第二BP神经网络输出层的输出节点与第三BP神经网络中间层的第二隐含层相连；
所述隐含层中网络权值根据误差反向传播原理进行动态误差修正确定，网络权值的初始值依据实验经验值获得；
步骤3：神经网络专家系统的数据处理模块将实时检测到的数据送到专家系统，专家系统调用知识库中的数据与所述的实时检测到的数据进行比较，通过神经网络推理机的推测和分析最终判断系统是否发生故障，输出层输出故障信息，最终故障信息通过电力载波模块输出至故障信息处理模块，故障信息处理模块将故障信息送至故障显示单元。
2.根据权利要求1所述的基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法，其特征在于，所述步骤3中的数据输送到专家系统是指，第一BP神经网络、第二BP神经网络及第三BP神经网络输入层的输入信号分别是光伏微逆变器并网输出的电压和电流采样平均值x1、x2，光伏微逆变器直流侧输入的电压和电流xi1、xi2，光伏微逆变器交流侧输出的电压和电流xj1、xj2；
所述光伏微逆变器并网输出的电压和电流采样平均值x1、x2是采样5-10次获得的平均值，采样周期为17μs。
3.根据权利要求2所述的基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法，其特征在于，所述步骤3中专家系统调用知识库中的数据进行比较，通过神经网络推理机的推测和分析最终判断系统是否发生故障，具体判断过程如下：
步骤1：判断光伏微逆变器是否存在故障，若存在故障则进入步骤2，否则，进入下一个采样时刻，重复步骤1；
将光伏微逆变器并网输出电压电流采样平均值x1,x2，作为所述神经网络的拓扑结构的第一输入层的输入信号，神经元根据输入信号经过计算得到微逆变器运行的伏安特性曲线，与知识库中存储在此时环境条件下工作的微逆变器标准伏安特性曲线进行比较，如果两者不吻合且这种不吻合保持0.2ms以上，则判断光伏微逆变器运行出现故障；
所述不吻合是指两者差值的绝对值大于1%标准伏安特性曲线幅值；
步骤2：判断光伏微逆变器直流侧是否存在故障，若不存在故障，则进入步骤3，否则，进入步骤4；
将光伏微逆变器直流侧输入的电压和电流xj1、xj2作为所述神经网络的拓扑结构的第二输入层的输入信号，神经元根据输入信号经过计算得到电压与电流关系曲线与知识库中光伏微逆变器直流侧的标准电压与电流曲线比较，如果两者不吻合且这种不吻合保持0.2ms以上，则判断光伏微逆变器直流侧出现故障，得到光伏微逆变器直流侧故障信息yi，yi=[Ui,Ii]，其中，Ui为电压，包括三种状态，正常0、过电压1及欠电压-1，Ii为电流，包括三种状态，正常0、过电流1及欠电流-1；
所述不吻合是指两者差值的绝对值大于1%标准电压与电流曲线幅值；
如果电压计算值大于1%电压标准值，则判定为过电压，如果电压计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电压；
如果电流计算值大于1%电压标准值，则判定为过电流，如果电流计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电流；
电压计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电压值，电压标准值是知识库中光伏微逆变器直流侧的标准电压值；
电流计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电流值，电流标准值是知识库中光伏微逆变器直流侧输入的标准电流值；
步骤3：将光伏微逆变器交流侧输出的电压和电流xj1、xj2作为所述神经网络的拓扑结构的第三输入层的输入信号，神经元根据输入信号经过计算得到电压与电流关系曲线与知识库中在同等环境条件下光伏微逆变器工作时的交流侧输出电压与电流关系曲线比较，获得故障信息yj，yi=[Uj,Ij]，其中，Uj为电压，包括三种状态，正常0、过电压1及欠电压-1，Ij为电流，包括三种状态，正常0、过电流1及欠电流-1；；
所述不吻合是指两者差值的绝对值大于1%标准电压与电流曲线幅值；
如果电压计算值大于1%电压标准值，则判定为过电压，如果电压计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电压；
如果电流计算值大于1%电压标准值，则判定为过电流，如果电流计算值小于1%电压标准值，则判定为欠电流；
电压计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电压值，电压标准值是知识库中光伏微逆变器直流侧的标准电压值；
电流计算值是神经元根据输入信号经过计算得到当前电流值，电流标准值是知识库中光伏微逆变器交流侧输出的标准电流值；
步骤4：将故障信息yi或yj通过电力载波模块传输到故障信息处理模块，故障信息处理模块将故障信息输至故障信息显示模块显示。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于神经网络专家系统的微逆变器故障检测方法，其特征在于，所述微逆变器采用双交错反激式的拓扑结构。
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