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文献综述
文 献 综 述一、课题研究背景随着全球能源的短缺，新能源的发展得到了各国的重视，尤其是光伏发电行业，更是受到了各国广泛推广。
自2006年以来，在《可再生能源法》及配套政策的扶助下，我国的伏发电产业也呈现快速增长趋势，截止到2013年底，我国光伏电站装机容量己达到1076万kw。
随着光伏电站在发电技术上的不断提升和并网运行规模的逐渐增大，光伏电站设备运行的优化、改善等问题也随之凸显出来，严重制约了光伏产业的向前发展。
其中光伏阵列占用面积不仅大，且分布广泛，在运行过程中，光伏组件容易出现裂片、线路老化和热斑现象等故障；并网逆变器则常发生过压、过流、功率管短路等故障[1]。
传统的故障检测通常通过机理模型进行残差分析实现，然而在实际工况中传感器数据往往会发生较大偏差，不同传感器品牌采集到的数据具备不同特征和取值范围，基于机理模型的诊断往往无法开展。
由于自然环境的多变性和前端传感器软硬件工作属性不一致等原因，导致随着数据量的迅猛增长，其中包含的随机噪声和故障数据也随之增多，部分故障信息被噪声掩盖，然而其分布也愈加多尺度化[2]。
光伏电站运行的设备众多，积累的光伏故障数据也不少。
这些光伏数据往往蕴含着改良光伏发电系统性能的知识和信息，很有研究意义和应用价值。
然而利用采用传统的方法经行故障诊断，不仅不能深入对数据进行分析，更很难从中提取出有价值的信息，用于光伏电站的管理中。
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