1. 研究目的与意义
习近平总书记提出了我国力争2030年前碳达峰、2060年前碳中和的目标，释放出加速推进能源清洁低碳转型的强烈信号。能源行业碳排放占全国总量的80%以上，电力行业碳排放在能源行业中的占比超过40%。实现“双碳”目标，能源是主战场，电力是主力军。因此构建以新能源为主体的新型电力系统，成为推动能源清洁低碳转型、助力“碳达峰、碳中和”的迫切需要。
在国家“30#8226;60”能源战略背景下，“十四五”期间将是国家能源转型的关键时期，新能源尤其是分布式电源将迎来爆发式增长。随着“整县光伏”等一系列推动分布式光伏发展的政策及措施逐步推出及落地，分布式光伏将呈现“装机规模高速发展、低压并网比重提升”的发展新格局。
目前，中压10千伏分布式光伏已纳入调度控制中心调度运行管理，低压380/220伏分布式光伏接入配电网尚未纳入调度管辖。低压分布式光伏运行数据的缺失，将在电力电量平衡、电网安全运行、用户优质服务等方面带来严峻挑战。亟需针对即将大规模并网的海量分布式光伏进行采集与监测，提高可观、可测能力，为下一步提高可调、可控能力打好基础，支撑以新能源为主体的新型电力系统的建设。
2. 课题关键问题和重难点
研究中的关键问题有以下几方面：光伏监测，信号分析算法，光伏容量。
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当前光伏监测情况。
光伏发电是我国21世纪的主要产业类型之一，对我国经济的发展起推动作用，随着光伏产业的不断发展，在市场中业暴露出一系列的发展问题，需要加以完善，增加光伏产业的发展实力。
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盲信号分离的“盲”指已知原信号和传输通道的先验知识时，通过滤波器的信号处理能够在一定程度上完成信号分离的任务。但是在没有原信号和传输通道的先验知识时，上述通过滤波的信号处理方法无法完成信号分离的任务，必须通过盲信号分离技术来解决。“盲”是指1）原始信号并不知道；（2）对于信号混合的方式也不知道。也就是仅根据观测到的混合信号估计源信号。
“信号分离”是信号处理中的一个基本问题。从接收到的混合信号（感兴趣信号 干扰 噪声）中分别分离或恢复出原始信号。各种时域滤波器、频域滤波器、空域滤波器或码域滤波器都可以看作是一种信号分离器，完成信号分离任务。
盲信号分离是通过独立分量分析 ica independent component analysis 实现的，是为了解决盲信号分离问题而逐渐发展起来的一种新技术，是目前主要采用的方法。将接收到的混合信号按照统计独立的原则通过优化算法分解为若干独立分量，这些独立分量作为源信号的一种近似估计。
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本设计主要研究光伏发电在线感知技术及相关问题，其中又具体分为对当前光伏发电的监测情况以及信号分析算法依次进行了解分析。具体方案步骤：
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查阅并翻译相关资料，掌握国内外与本课题相关研究成果；
目前，由于人工智能算法在很多工程技术领域中的故障分类及定位上都有上佳表现，因对光伏电站中故障的智能诊断技术研究越来越受到重视。不过，由于人工智能运算复杂，耗时较长，若要实现光伏电站大面积、分布式光伏电池板阵列中可能存在故障的在线监测，还需要在模型优化问题上开展更深入研究，减少模型中冗余参数和多余计算分支。此外，光伏电站运行环境复杂多变，为保证人工智能算法模型的精度，还需要根据实际运行条件不断更新模型。而且，除对智能算法进行优化外，还可从多机制融合角度入手，以提高光伏电站故障在线监测效率。
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第1周 查阅并翻译相关资料，掌握国内外与本课题相关研究成果。
第2周 了解课题内容，完成开题报告初稿；
第3周 完成开题报告终稿，编写论文提纲；
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