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基于SV-CBDE模型的光伏阵列故障诊断方法
1
作者
李洋
郭春梅
+3 位作者
唐俊浩
由玉文
贺中禄
汪磊磊
《太阳能学报》
北大核心
2025年第10期227-236,共10页
为精确诊断光伏阵列故障以提高系统发电效率以及避免造成损失,该文提出一种卷积神经网络与双向门控循环单元网络混合模型和深度置信网络与极限学习机混合模型以软投票算法集成的SV-CBDE诊断模型。以光伏阵列的P-V曲线数据作为输入,利用...
为精确诊断光伏阵列故障以提高系统发电效率以及避免造成损失,该文提出一种卷积神经网络与双向门控循环单元网络混合模型和深度置信网络与极限学习机混合模型以软投票算法集成的SV-CBDE诊断模型。以光伏阵列的P-V曲线数据作为输入,利用两种模型分别对样本进行诊断,再对两种诊断模型分别输出的诊断结果概率进行加权平均,得出最终诊断结果从而确定故障类型,以此来提高阵列故障诊断的准确率。使用同一数据集对所提出的模型与CNN、CNN-LSTM、CNN-BiGRU以及DBN-ELM 4种故障诊断模型进行对比评估。结果表明:所提集成模型在对组串间开路、组件局部产生阴影、组件间短路、阵列老化以及3类并发故障诊断的准确率、召回率、精确度和F1-Score均优于其他4种模型,具有更强的故障识别能力。
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关键词
光伏阵列
故障诊断
集成
诊断模型
故障类型
准确率
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职称材料
题名
基于SV-CBDE模型的光伏阵列故障诊断方法
1
作者
李洋
郭春梅
唐俊浩
由玉文
贺中禄
汪磊磊
机构
天津
城
建
大学能源与安全工程学院
天津建科建筑节能环境检测有限公司
出处
《太阳能学报》
北大核心
2025年第10期227-236,共10页
基金
国家重点研发计划(2023YFC3806100)
天津市科技计划(22YDTPJC00690)。
文摘
为精确诊断光伏阵列故障以提高系统发电效率以及避免造成损失,该文提出一种卷积神经网络与双向门控循环单元网络混合模型和深度置信网络与极限学习机混合模型以软投票算法集成的SV-CBDE诊断模型。以光伏阵列的P-V曲线数据作为输入,利用两种模型分别对样本进行诊断,再对两种诊断模型分别输出的诊断结果概率进行加权平均,得出最终诊断结果从而确定故障类型,以此来提高阵列故障诊断的准确率。使用同一数据集对所提出的模型与CNN、CNN-LSTM、CNN-BiGRU以及DBN-ELM 4种故障诊断模型进行对比评估。结果表明:所提集成模型在对组串间开路、组件局部产生阴影、组件间短路、阵列老化以及3类并发故障诊断的准确率、召回率、精确度和F1-Score均优于其他4种模型,具有更强的故障识别能力。
关键词
光伏阵列
故障诊断
集成
诊断模型
故障类型
准确率
Keywords
photovoltaic array
fault diagnosis
integrate
diagnosis model
type of faults
accuracy
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SV-CBDE模型的光伏阵列故障诊断方法
李洋
郭春梅
唐俊浩
由玉文
贺中禄
汪磊磊
《太阳能学报》
北大核心
2025
0
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