基于T-S模糊神经网络的光伏阵列在线故障诊断方法

摘要

本发明提供一种基于T‑S模糊神经网络的光伏阵列在线故障诊断方法，包括如下步骤：S1、根据光伏阵列故障种类及其特征参数，确定实时数据的输入参数、故障诊断结果输出量；S2、预处理反映光伏阵列故障特征的历史输入数据；S3、构建T‑S模糊神经网络，确定前件网络输入层，采用规则自分裂技术构造前件网络的隶属函数层结构；确定前件网络模糊计算层和规则归一化层；采用模糊C均值算法（FuzzyC‑Means,FCM）对前件网络的隶属函数进行初始化；构建后件网络的结构；采用自适应LM算法(ImprovedAdaptiveLevenberg‑Marquardt,IALM)优化T‑S模糊神经网络的参数；S4、将输入的实时数据进行预处理，由T‑S模糊神经网络诊断并输出故障诊断结果。