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本发明涉及一种基于稀疏表示和SVM的光伏发电阵列故障诊断与分类的方法，首先采集光伏阵列不同工作状态下多组温照度的电流样本信号；接着对每个电流样本信号进行归一化处理，构造训练样本矩阵；然后实验探索K‑SVD算法学习过完备字典的参数设置，并分别学习正常字典、单组串1个组件短路字典及单组串一个组件开路字典和单组串2个组件短路字典；接着调用OMP算法，用学习的四种字典重构每一类的电流信号，并计算出原电流信号和重构信号的均方根误差，并可以得到多个特征向量；最后设置SVM的参数，由特征向量训练故障分类器以实现光伏阵列的故障诊断和分类。本发明不需要其他的数据特征，且能在不影响光伏发电系统工作的情况下进行故障检测与分类。
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Type： 发明授权
Patent No.： CN201811591020.5
Filing Date： 2018/12/20
Publication Date： 2020/7/7
Pub. No.： CN109672406B
公开国别： CN
Applicants： 福州大学
Legal Status： 授权
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