[发明专利]一种光伏电站逆变器故障诊断系统及方法

权利要求书

1.一种光伏电站逆变器故障诊断系统，其特征在于：包括

光伏数据采集模块：用于检测并采集光伏电站的运行数据；

故障数据筛选模块：接收光伏数据采集模块传输的数据，进行数据筛选其中的故障输出电压；

故障分类诊断模块：将筛选出的故障输出电压输入基于BP神经网络算法的故障分类诊断模型，输出逆变器系统的故障类型；

结果输出模块：用于接收故障分类诊断模块输出的故障类型，将故障类型发送至远程终端和移动终端。

2.根据权利要求1所述的一种光伏电站逆变器故障诊断系统，其特征在于：所述故障数据筛选模块的筛选步骤包括：

(1)将接收的光伏电站的运行数据与预设的关键特征集进行分析，得到关键特征量值；

(2)对所述关键特征量输入故障诊断神经网络筛选得到目标故障数据。

3.根据权利要求2所述的一种光伏电站逆变器故障诊断系统，其特征在于：所述故障诊断神经网络包括注意力机制模型和LSTM模型，所述注意力机制模型对每个关键特征量进行分类处理，得到初步故障数据，所述LSTM模块对初步故障数据进行评价，得到目标故障数据。

4.根据权利要求3所述的一种光伏电站逆变器故障诊断系统，其特征在于：所述对每个关键特征量进行分类处理，具体步骤为：

将关键特征量匹配索引分类关键字；

根据索引分类关键字建立索引表；

根据索引表将相关数据填入索引表。

5.根据权利要求1所述的一种光伏电站逆变器故障诊断系统，其特征在于：所述基于BP神经网络算法的故障分类诊断模型的流程为：

(1)BP神经网络的初始化

定义BP神经网络的权值、输入层神经元个数、迭代次数、神经元的临域初始参数；

(2)定义输入层向量

其表达式为：X＝(x₁,x₂,x₃...x_n)^T，其中(x₁,x₂,x₃...x_n)为故障节点；

(3)计算神经网络输出层神经元的距离

其表达式为：其中δ_i(t)为第i个神经元的权值；

(4)神经元的权值修正

其表达式为：其中S_i(t)为神经元的临域，f(t)为学习函数；

(5)确定逆变器的故障类型并输出。

6.根据权利要求1所述的一种光伏电站逆变器故障诊断系统，其特征在于：所述结果输出模块包括无线输送模块和短信发送模块，所述无线输送模块将故障类型发送至远程终端，所述短信发送模块将故障类型以短信方式发送至移动终端。

7.根据权利要求1-6任一项所述的一种光伏电站逆变器故障诊断方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、获取光伏电站的运行数据；

步骤二、将光伏电站的运行数据输入到故障数据筛选模块，筛选出其中的故障输出电压；

步骤三、将故障输出电压输入输入基于BP神经网络算法的故障分类诊断模型，输出逆变器系统的故障类型；

步骤四、将故障类型通过结果输出模块分别发送至远程终端和移动终端。