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基于ICOA-XGBoost的光伏阵列复合故障诊断研究
1
作者
张子洵
魏业文
+2 位作者
张轲钦
方豪
吴先用
《太阳能学报》
北大核心
2025年第5期251-259,共9页
为提高光伏阵列复合故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊算法(ICOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的故障诊断方法。首先,通过分析光伏阵列在不同故障状态下的输出特性,构建一个9维故障特征向量作为模型的输入变量。然后,将结合改进C...
为提高光伏阵列复合故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊算法(ICOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的故障诊断方法。首先,通过分析光伏阵列在不同故障状态下的输出特性,构建一个9维故障特征向量作为模型的输入变量。然后,将结合改进Circle混沌映射、Levy飞行和t分布随机扰动的ICOA算法与麻雀搜索算法(SSA)、鲸鱼优化算法(WOA)和长鼻浣熊算法(COA)相比较,其在寻优能力、稳定性和收敛速度方面展现出优越性。随后,利用改进的ICOA算法优化XGBoost模型,有效解决了模型初始化参数的设置问题。实验结果显示,结合9维故障特征向量的ICOA-XGBoost模型在故障诊断精度上达到97.23%,优于其他对比模型,证实了所提方法的可行性和有效性。
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关键词
光伏阵列
故障诊断
改进长鼻浣熊算法
极端梯度提升
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职称材料
基于CLD-COA-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究
被引量：
5
2
作者
张健
赵咪
+1 位作者
黄毅
李景云
《太阳能学报》
北大核心
2025年第1期632-640,共9页
为提升光伏阵列故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊优化算法优化极限学习机的光伏阵列故障诊断方法。首先,分析阵列中光伏组件在发生故障时的输出特性,选择合适的故障特征;其次,针对极限学习机在光伏阵列故障分类时初始权值和...
为提升光伏阵列故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊优化算法优化极限学习机的光伏阵列故障诊断方法。首先,分析阵列中光伏组件在发生故障时的输出特性,选择合适的故障特征;其次,针对极限学习机在光伏阵列故障分类时初始权值和阈值的随机性问题,采用长鼻浣熊优化算法求解最优的初始权重和阈值;进一步地,针对长鼻浣熊算法初始参数的随机性和全局搜索能力的局限性问题,通过Circle混沌映射、莱维飞行和动态折射反向学习对该算法进行优化,提高寻优精度和速度;最后,结合光伏阵列故障实验数据,验证故障诊断模型的分类效果。结果表明,对于训练集和测试集数据,该诊断模型提高了故障分类精度,诊断率分别达到100%和98.33%,优于传统极限学习机、BP神经网络、支持向量机和卷积神经网络故障诊断的准确率。
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关键词
光伏组件
故障分析
特征选择
监督学习
极限学习机
改进
长
鼻
浣熊
优化
算法
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职称材料
题名
基于ICOA-XGBoost的光伏阵列复合故障诊断研究
1
作者
张子洵
魏业文
张轲钦
方豪
吴先用
机构
三峡大学电气与新能源学院
新能源微电网湖北省协同创新中心
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第5期251-259,共9页
基金
国家自然科学基金面上项目(52377191)
国家自然科学基金青年基金(52107108)。
文摘
为提高光伏阵列复合故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊算法(ICOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的故障诊断方法。首先,通过分析光伏阵列在不同故障状态下的输出特性,构建一个9维故障特征向量作为模型的输入变量。然后,将结合改进Circle混沌映射、Levy飞行和t分布随机扰动的ICOA算法与麻雀搜索算法(SSA)、鲸鱼优化算法(WOA)和长鼻浣熊算法(COA)相比较,其在寻优能力、稳定性和收敛速度方面展现出优越性。随后,利用改进的ICOA算法优化XGBoost模型,有效解决了模型初始化参数的设置问题。实验结果显示,结合9维故障特征向量的ICOA-XGBoost模型在故障诊断精度上达到97.23%,优于其他对比模型,证实了所提方法的可行性和有效性。
关键词
光伏阵列
故障诊断
改进长鼻浣熊算法
极端梯度提升
Keywords
photovoltaic arrays
fault diagnosis
improved coati optimization algorithm(ICOA)
eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于CLD-COA-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究
被引量：
5
2
作者
张健
赵咪
黄毅
李景云
机构
石河子大学机械电气工程学院
新疆天富金阳新能源有限责任公司
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第1期632-640,共9页
基金
国家自然科学基金(62363030)
石河子大学国际科技合作推进计划项目(GJHZ202108)。
文摘
为提升光伏阵列故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊优化算法优化极限学习机的光伏阵列故障诊断方法。首先,分析阵列中光伏组件在发生故障时的输出特性,选择合适的故障特征;其次,针对极限学习机在光伏阵列故障分类时初始权值和阈值的随机性问题,采用长鼻浣熊优化算法求解最优的初始权重和阈值;进一步地,针对长鼻浣熊算法初始参数的随机性和全局搜索能力的局限性问题,通过Circle混沌映射、莱维飞行和动态折射反向学习对该算法进行优化,提高寻优精度和速度;最后,结合光伏阵列故障实验数据,验证故障诊断模型的分类效果。结果表明,对于训练集和测试集数据,该诊断模型提高了故障分类精度,诊断率分别达到100%和98.33%,优于传统极限学习机、BP神经网络、支持向量机和卷积神经网络故障诊断的准确率。
关键词
光伏组件
故障分析
特征选择
监督学习
极限学习机
改进
长
鼻
浣熊
优化
算法
Keywords
PV panels
failure analysis
feature selection
supervised learning
extreme learning machine
improved coati optimization algorithm
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于ICOA-XGBoost的光伏阵列复合故障诊断研究
张子洵
魏业文
张轲钦
方豪
吴先用
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于CLD-COA-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究
张健
赵咪
黄毅
李景云
《太阳能学报》
北大核心
2025
5
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职称材料
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