基于BP神经网络的光伏电站自诊断监控系统

光伏电站通常建设在偏远地区，当光伏电池板发生故障时难以被及时发现，此类微小故障的累积将导致发电量的损失以及故障的扩大。针对该问题，基于BP神经网络提出一种集数据采集、数据分析、故障自行诊断等多功能为一体的光伏电站监控系统，采用ZigBee无线技术和LabVIEW技术对数据进行采集、显示、分析与处理，通过BP神经网络实现故障自诊断功能，并进行系统测试。结果表明，该系统具有故障自诊断、采集数据准确等优点，能够实现光伏电站的故障诊断和监控，在实际工程中具有较高的实用价值。