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题名基于半监督机器学习法的光伏阵列故障诊断
被引量：20
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作者
李光辉
段晨东
武珊
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机构
长安大学电子与控制工程学院
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期1908-1913,共6页
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文摘
由于光伏组件的非线性输出特性,传统故障保护装置难以检测到所有故障,从而导致光伏阵列出现安全问题和火灾危险。针对传统故障保护装置存在的缺陷问题,提出一种基于半监督机器学习(semi-supervised machine learning,SSML)算法的光伏阵列故障诊断模型,模型利用参考光伏组件将光伏阵列电压与电流归一化,通过半监督机器学习算法分析光伏阵列工作点状态,进而检测故障和识别故障类型。该故障诊断模型仅需要少量容易测量的标签数据,且对环境变化有较强适应能力。最后,通过仿真和实验,验证该故障诊断模型的有效性。
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关键词
光伏阵列
故障检测
故障分类
半监督机器学习算法
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Keywords
photovoltaic array
fault detection
fault classification
ssml algorithm
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分类号
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
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