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            針對光伏組件陰影類型難以判別的情況,提出了基于灰色預測的光伏組件軟硬性陰影區別方法.首先通過小波理論分析灰色預測應該達到的前提條件.然后對灰色預測GM(1,1)進行改進,提出了使用新陳代謝GM(1,1)對光伏組件功率進行預測.最后對預測值與實測值進行誤差分析,根據得出模型精度差異來判別陰影性質.通過仿真和實驗證明了軟性陰影和硬性陰影在灰色模型預測精度等級有明顯的差異,可以通過精度等級判斷陰影類型.該方法能有效判定陰影性質,為積灰程度判定與光伏熱斑檢測提供了有力的依據.

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            本發明公開一種基于功率預測的光伏組件陰影故障類型判定方法.首先,該方法通過改進人工魚群算法(IAFSA)辨識出光伏組件的內部等效參數,并獲取各參數隨外界工況變化的修正公式;其次,采用經驗模態分解(EMD)方法對光照強度進行分解,挖掘其數據趨勢項,為灰色模型(GM)預測提供應用基礎;最后,根據改進人工魚群算法優化灰色模型(IAFSAGM)和滾動式數據更新模式對光伏組件的輸出功率進行預測,從而判斷出各種陰影故障類型.本發明建立了一種基于功率預測的光伏組件陰影故障類型判定方法,能夠有效區分光伏組件中存在的軟,硬性陰影故障.

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