基于VMD-LSTM的太阳能光伏组件故障检测方法

为了保证光伏系统的正常运行,需要有完备的光伏组件故障检测方法,为此本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)和长短期记忆网络(LSTM)结合的太阳能光伏组件故障检测方法。首先分析了不同运行工况条件下的特性曲线并采集正常与故障时的电压、电流信号,利用VMD对所采集的信号进行自适应分解为K个IMF分量。然后把IMF分量输入训练好的LSTM神经网络进行故障检测。最后,在PSCAD/EMTDC中建立仿真模型并验证本方法的可行性与准确性,结果表明该方法可以用于光伏组件的故障检测,并且准确率高。

默默奉献的“好管家”——记北京铁路电气化学校总务科长尚毛妮

1952年建立起来的北京铁路电气化学校,位于长城畔,座落在南口军都山脚下。时逢金秋季节,花红树绿,身临其境,心旷神怡,若不是门口挂着校牌,真以为是公园。回忆起,1988年被北京市命名为花园式学校的日子,校领导和群众都会不约而同地想到总务科长尚毛妮同志。他为绿化、美化校园、出了力,流了汗,做出一定贡献;他为党的教育事业奋斗了三十四个春秋。