光伏电站设备安装的影响要素及改进探究

为应对全球变暖,减少温室气体的排放,2020年9月22日,中国在75届联合国大会宣布了中国2030年前二氧化碳排放达峰目标和2060年前碳中和愿景。中国在十三五末提出双碳目标,为中国在十四五期间的能源转型谱写了新篇章。作为化石能源燃料,煤炭一直是我国最为重要的发电原材料,由于煤炭资源的不可再生性质,随着煤炭使用量持续增加,势必会对我国生态资源造成严重破坏,同时煤炭燃烧也会影响生态质量,且化石能源的应用与我国实现双碳目标相违背。为了降低化石能源的应用以及火力发电对于我国生态环境的影响,我国加大了光伏电站的建设速度,利用太阳能资源进行发电,符合我国未来经济发展需求。同时,为实现碳达峰、碳中和,意味着我国经济增长过程中要考虑低碳、环保,要推动产业结构、能源结构、生产方式、生活方式、空间格局等全方位的深层次的系统性变革,构建以新能源为主体的新型电力系统。在这样的过程中,作为新能源的排头兵,光伏的发展对于实现碳达峰的目标和碳中和的愿景具有非常重要的意义。因此,为了保证光伏电站可以高质量运行,本文将对光伏电站中设备安装过程中的影响要素进行深入分析,并探讨相关的改进方法,以供借鉴。

基于稀疏贝叶斯极限学习机的光伏电站设备故障诊断研究

基于运维数据针对光伏(PV)电站逆变器的故障诊断进行研究,提出一种基于稀疏贝叶斯极限学习机(SBELM)的精准的光伏逆变器故障诊断方法。首先分析逆变器故障数据特征,将该问题转化为一个多分类问题;然后,采用合成少数类过采样技术(SMOTE)方法人工生成数据,解决数据不均衡问题,根据环境和逆变器实时监控据提取特征向量,并通过SBELM训练模型,可给出输出的概率分布,自动修剪冗余的隐藏节点,在不影响性能的前提下实现用部分节点进行多故障分类。通过实验分析,相比于其他故障诊断方法,SBELM诊断速度快且精度高,更适用于诊断光伏逆变器的故障。

基于PCA-CNN的光伏电站设备故障诊断研究

光伏逆变器是光伏发电系统的重要环节,准确且及时地处理逆变器故障对保障光伏发电系统的安全稳定运行具有重要的意义。本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN)组合式检测方法,通过监控系统的实时数据提取出特征向量,训练PCA-CNN模型,从而实现光伏逆变器的故障诊断。实验结果表明:该方法可以有效地检测出逆变器的故障。

探讨光伏电站设备安装管理的影响要素及改进措施

文章从光伏电站入手,分析光伏电站机电设备安装管理的影响要素,研究光伏电站机电设备安装管理问题的解决措施,以期推动电力企业的健康可持续发展。

探讨光伏电站电气设备的运行维护

深入分析光伏电站电气设备在运行、维护以及故障处理等方面的相关内容。研究内容涵盖电站的先进运作机制、精细化的维护流程及故障处理策略,突出强调远程监控系统的重要性、故障诊断技术的进步以及人工智能与机器学习在预测性维护中的创新应用。相关的分析和探讨皆为光伏电站领域的研究人员提供了宝贵的理论支持,旨在促进光伏电站技术的进步,推动能源产业向更绿色、更可持续的方向发展。