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[2019年IEEE PES拉丁美洲智能电网技术创新会议（ISGT Latin America） - 巴西格拉玛多（2019.9.15-2019.9.18）] 2019年IEEE PES拉丁美洲智能电网技术创新会议（ISGT Latin America） - 基于机器学习的光伏系统故障分类方法比较

DOI：10.1109/ISGT-LA.2019.8895279 出版年份：2019 更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要： 光伏（PV）能源的使用近期持续增长，但由于其高度依赖环境变量，效率问题成为主要关注因素。此外，这些系统可能受到多种故障影响，导致严重的能量损失。本文比较了基于机器学习的方法（如K近邻算法（k-NN）、决策树（DT）、支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN））对光伏系统中可能出现的以下故障进行检测：组件短路、最大功率点跟踪（MPPT）故障、开路、局部阴影和性能衰减。研究对比了各分类器的准确率和训练耗时。人工神经网络以99.65%的准确率表现最佳，但训练速度最慢；支持向量机取得了相近的准确率且训练时间显著更短。现有文献缺乏对光伏故障分类方法的分析与比较（尤其聚焦实际应用和计算复杂度方面），因此本文通过公开所有仿真与代码，将上述内容作为主要贡献。
作者： Clayton H. da Costa，Guilherme L. Moritz，André E. Lazzaretti，Bruna M. Mulinari，Hellen C. Ancelmo，Marcelo P. Rodrigues，Elder Oroski，Rafael E. de Goes
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

比较基于机器学习的不同光伏系统故障检测方法，重点关注准确性和计算训练时间。

研究成果

人工神经网络（ANN）分类器在光伏故障分类中展现出最高准确率（99.65%），但所需训练时间最长。支持向量机（SVM）以显著更短的训练时间达到了相近的准确率，使其成为可行的替代方案。该研究揭示了基于机器学习的光伏系统故障分类中准确性与计算效率之间的权衡关系。

研究不足

该研究受限于人工神经网络分类器的高计算复杂度和训练时间，尽管其准确率较高。支持向量机在准确率和训练时间之间实现了平衡，但在参数优化方面仍需要大量计算资源。

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