基于HHO-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究

光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,导致光伏组件易发生故障,从而影响光伏阵列的发电效率。在实际运行过程中,光伏阵列除发生单一故障之外,还会出现多类型的复合故障,给故障诊断加大了难度。提出了一种基于哈里斯鹰(HHO)算法优化极限学习机(ELM)的光伏阵列多类型复合故障诊断方法。用HHO算法优化ELM的权值和阈值,建立HHO-ELM故障诊断模型,并与ELM、粒子群优化算法(PSO)-ELM、正余弦优化算法(SCA)-ELM以及鲸鱼优化算法(WOA)-ELM算法进行对比。实验结果表明,对于复合故障类型,HHO-ELM模型具有更高的诊断准确率,提高了光伏阵列复合故障的识别精度。