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光伏发电系统智能化故障诊断技术 版权信息
- ISBN：9787111701668
- 条形码：9787111701668 ; 978-7-111-70166-8
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
光伏发电系统智能化故障诊断技术 内容简介
本书以极具潜力的数字化光伏电站为应用场景，介绍了基于数据驱动的智能化光伏组件、组串、逆变器等核心装备的态势感知及故障诊断的基础理论知识和典型工程实现方法。为进一步实现智慧运维技术补充了必要的建模理论知识以及程序设计框架，奠定了相关技术的工程实现基础。本书可为从事光伏电站运行和维护研究和应用的相关技术人员提供参考，也可作为高等院校相关专业研究生的学习参考书。
光伏发电系统智能化故障诊断技术 目录
目 录
电力电子新技术系列图书序言
前言
第1章 绪论1
1.1 光伏发电技术的发展与挑战1
1.1.1 光伏发电的发展与挑战2
1.1.2 光伏组件故障诊断方法5
1.1.3 光伏并网逆变器故障诊断方法14
1.2 常见光伏电站的类型28
1.3 本章小结35
参考文献35
第2章 光伏电池的等效电路模型41
2.1 光伏电池的伏安特性曲线42
2.1.1 I-V曲线获取方式43
2.1.2 I-V曲线特征分析46
2.2 单二极管模型47
2.2.1 光伏电池五参数模型建模方法48
2.2.2 五参数模型参数计算方法48
2.2.3 模型仿真结果51
2.3 双二极管模型52
2.3.1 分析确定IPV、IO1、IO2、RP54
2.3.2 快速迭代计算串联电阻RS57
2.3.3 模型仿真结果57
2.4 带反偏特性的单二极管模型59
2.5 本章小结62
参考文献63
第3章 基于光伏组件I-V数据的故障特征量提取、解耦及诊断67
3.1 光伏组件故障分类67
3.1.1 光伏组件基本结构67
3.1.2 故障光伏组件数据收集和故障分类68
3.1.3 单电池片I-V曲线特征70
3.1.4 基于曲线复合的光伏组件I-V曲线特征推演71
3.2 故障特征量提取72
3.2.1 老化73
3.2.2 二极管短路75
3.2.3 电势诱导衰减（PID）76
3.2.4 阴影79
3.2.5 热斑82
3.2.6 玻璃碎裂86
3.2.7 故障特征89
3.3 故障解耦与诊断方法90
3.3.1 I-V数据筛选与处理90
3.3.2 非失配故障诊断94
3.3.3 失配故障诊断99
3.3.4 实例验证109
3.4 本章小结116
参考文献117
第4章 基于光伏组串I-V数据的故障特征量提取、解耦及诊断120
4.1 光伏组串可识别的故障类型与分类120
4.1.1 光伏组串基本结构120
4.1.2 故障光伏组串数据收集和故障分类121
4.2 光伏组串故障特征量提取124
4.2.1 失配124
4.2.2 短路电流低124
4.2.3 开路电压低126
4.2.4 串联电阻大126
4.2.5 并联电阻小127
4.2.6 光伏组串故障特征128
4.3 光伏组串故障诊断方法128
4.3.1 I-V数据处理128
4.3.2 失配故障诊断方法131
4.3.3 非失配故障诊断方法132
4.4 本章小结134
参考文献135
第5章 光伏并网逆变器综合故障诊断136
5.1 光伏并网逆变器综合故障诊断系统设计136
5.1.1 光伏并网逆变器主要故障分类136
5.1.2 光伏并网逆变器综合故障诊断框架设计138
5.1.3 光伏并网逆变器综合故障诊断系统设计139
5.2 直流侧故障诊断145
5.2.1 直流过电压故障147
5.2.2 直流欠电压故障153
5.3 逆变器故障诊断156
5.3.1 功率开关开路故障在线诊断157
5.3.2 功率开关短路故障在线诊断165
5.4 本章小结176
参考文献176
电力电子新技术系列图书序言
前言
第1章 绪论1
1.1 光伏发电技术的发展与挑战1
1.1.1 光伏发电的发展与挑战2
1.1.2 光伏组件故障诊断方法5
1.1.3 光伏并网逆变器故障诊断方法14
1.2 常见光伏电站的类型28
1.3 本章小结35
参考文献35
第2章 光伏电池的等效电路模型41
2.1 光伏电池的伏安特性曲线42
2.1.1 I-V曲线获取方式43
2.1.2 I-V曲线特征分析46
2.2 单二极管模型47
2.2.1 光伏电池五参数模型建模方法48
2.2.2 五参数模型参数计算方法48
2.2.3 模型仿真结果51
2.3 双二极管模型52
2.3.1 分析确定IPV、IO1、IO2、RP54
2.3.2 快速迭代计算串联电阻RS57
2.3.3 模型仿真结果57
2.4 带反偏特性的单二极管模型59
2.5 本章小结62
参考文献63
第3章 基于光伏组件I-V数据的故障特征量提取、解耦及诊断67
3.1 光伏组件故障分类67
3.1.1 光伏组件基本结构67
3.1.2 故障光伏组件数据收集和故障分类68
3.1.3 单电池片I-V曲线特征70
3.1.4 基于曲线复合的光伏组件I-V曲线特征推演71
3.2 故障特征量提取72
3.2.1 老化73
3.2.2 二极管短路75
3.2.3 电势诱导衰减（PID）76
3.2.4 阴影79
3.2.5 热斑82
3.2.6 玻璃碎裂86
3.2.7 故障特征89
3.3 故障解耦与诊断方法90
3.3.1 I-V数据筛选与处理90
3.3.2 非失配故障诊断94
3.3.3 失配故障诊断99
3.3.4 实例验证109
3.4 本章小结116
参考文献117
第4章 基于光伏组串I-V数据的故障特征量提取、解耦及诊断120
4.1 光伏组串可识别的故障类型与分类120
4.1.1 光伏组串基本结构120
4.1.2 故障光伏组串数据收集和故障分类121
4.2 光伏组串故障特征量提取124
4.2.1 失配124
4.2.2 短路电流低124
4.2.3 开路电压低126
4.2.4 串联电阻大126
4.2.5 并联电阻小127
4.2.6 光伏组串故障特征128
4.3 光伏组串故障诊断方法128
4.3.1 I-V数据处理128
4.3.2 失配故障诊断方法131
4.3.3 非失配故障诊断方法132
4.4 本章小结134
参考文献135
第5章 光伏并网逆变器综合故障诊断136
5.1 光伏并网逆变器综合故障诊断系统设计136
5.1.1 光伏并网逆变器主要故障分类136
5.1.2 光伏并网逆变器综合故障诊断框架设计138
5.1.3 光伏并网逆变器综合故障诊断系统设计139
5.2 直流侧故障诊断145
5.2.1 直流过电压故障147
5.2.2 直流欠电压故障153
5.3 逆变器故障诊断156
5.3.1 功率开关开路故障在线诊断157
5.3.2 功率开关短路故障在线诊断165
5.4 本章小结176
参考文献176
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光伏发电系统智能化故障诊断技术 作者简介
马铭遥，现任合肥工业大学电气与自动化工程学院教授，博导。黄山青年学者，安徽省“百人计划”特聘专家，中达青年学者。 曾就读于浙江大学，2004年获得电子信息工程学士学位，2010年获得博士学位，随后于浙江大学从事博士后工作。2008年至2009年公派访问英国University of Strathclyde大学。2011年至2012年于美国University of Central Florida 大学从事访问学者工作，2012年至2015年于英国 Newcastle University大学任职助理研究员。2015年全职加入合肥工业大学工作至今。主要从事光伏发电系统及电能变换装置在线状态监测技术、故障诊断方法和故障穿越策略等研究工作，专注产学研合作，为提升光伏电站运行可靠性和实现智慧化运维做出了基础性贡献。曾获得省部级科技进步一等奖3项，2019年中国电源学会科学技术奖优秀青年奖。获得2019年IEEE ICIEA国际会议*佳论文奖，2019 IET Renewable Power Generation国际会议*佳论文奖，2019中国电机工程学报优秀作者。发表SCI/EI论文70余篇，其中SCI收录论文30余篇。已授权发明专利11项，其中美国专利1项。 目前担任中国电源学会女科学家专委会委员，中国电源学会元器件专委会委员，中国自动化学会电气自动化专业委员会委员。CJEE（Chinese Journal of Electrical Engineering）英文杂志编委、IET Energy Conversion and Economics杂志编委、中国电机工程学报特邀主编。
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