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基于多元特征提取的监督机器学习在光伏系统故障检测与诊断中的应用

DOI：10.1016/j.ejcon.2020.03.004 期刊：European Journal of Control 出版年份：2020 更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要： 光伏阵列的故障检测与诊断（FDD）因故障规模、最大功率点跟踪器的存在、非线性光伏特性及对隔离效率的依赖而成为挑战。因此，本文旨在开发改进的光伏系统故障FDD技术。常规FDD技术通常包含两个主要步骤：特征提取与选择，以及故障分类。多元特征提取与选择对多元统计系统监测至关重要，可降低建模数据维度并提高监测精度。为此，所提出的FDD方法采用主成分分析（PCA）技术提取和筛选最具相关性的多元特征，并运用监督机器学习（SML）分类器进行故障诊断。通过从并网光伏（GCPV）系统不同运行工况提取的数据，采用多种指标验证FDD性能。结果表明，所提方法在故障检测与诊断方面具有可行性和有效性。
作者： Mansour Hajji，Mohamed-Faouzi Harkat，Abdelmalek Kouadri，Kamaleldin Abodayeh，Majdi Mansouri，Hazem Nounou，Mohamed Nounou
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过融合监督式机器学习（SML）技术和主成分分析（PCA）的优势，开发一种改进的光伏（PV）系统故障检测与诊断（FDD）技术。

研究成果

所提出的基于主成分分析的半监督机器学习方法能有效检测和诊断光伏发电系统故障，具有较高的诊断效率和分类准确率。未来工作将通过采用非线性主成分分析方法和基于精简训练数据集的增强型监督机器学习分类器，进一步拓展当前研究以实现性能提升。

研究不足

特征提取与选择工具被假定为线性的，这在许多问题中通常未经验证，因为系统一般具有非线性特性。在离线阶段，分类器进行决策所需数据的计算成本是一个缺点。

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