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基于SSELM的光伏组件故障智能诊断方法
被引量：
8
1
作者
高伟
黄俊铭
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期465-470,共6页
提出一种半监督极限学习机(SSELM)算法实现在少标签样本下的光伏组件故障诊断。首先,分析光伏组件在不同故障状态下的I-V曲线变化规律,并提取特征量。然后提出一种特征参数标准化方法,实现不同工况下特征参数的转换和标准化。最后,阐述...
提出一种半监督极限学习机(SSELM)算法实现在少标签样本下的光伏组件故障诊断。首先,分析光伏组件在不同故障状态下的I-V曲线变化规律,并提取特征量。然后提出一种特征参数标准化方法,实现不同工况下特征参数的转换和标准化。最后,阐述了基于SSELM的故障诊断建模方法。所提方法的优点是,仅利用少量带标签的仿真数据与大量无标签的实测数据即可建立光伏故障诊断模型,极大降低了数据收集的人力和时间成本,且具有较高的辨识准确率。仿真和实例验证了所提故障诊断方法能有效识别光伏组件的短路,遮阴和异常老化故障。
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关键词
光伏组件
故障诊断
半监督极限学习机
参数标准化
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题名
基于SSELM的光伏组件故障智能诊断方法
被引量：
8
1
作者
高伟
黄俊铭
机构
福州大学电气工程与自动化学院
出处
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第12期465-470,共6页
基金
国家自然科学基金(51677030)
晋江市福大科教园区发展中心科研项目(2019-JJFDKY-23)。
文摘
提出一种半监督极限学习机(SSELM)算法实现在少标签样本下的光伏组件故障诊断。首先,分析光伏组件在不同故障状态下的I-V曲线变化规律,并提取特征量。然后提出一种特征参数标准化方法,实现不同工况下特征参数的转换和标准化。最后,阐述了基于SSELM的故障诊断建模方法。所提方法的优点是,仅利用少量带标签的仿真数据与大量无标签的实测数据即可建立光伏故障诊断模型,极大降低了数据收集的人力和时间成本,且具有较高的辨识准确率。仿真和实例验证了所提故障诊断方法能有效识别光伏组件的短路,遮阴和异常老化故障。
关键词
光伏组件
故障诊断
半监督极限学习机
参数标准化
Keywords
photovoltaic modules
fault diagnosis
semi-supervised
extreme
learning
machine
(
sselm
)
parameter normalization
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SSELM的光伏组件故障智能诊断方法
高伟
黄俊铭
《太阳能学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
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