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光伏阵列非线性输出的特性以及最大功率点跟踪算法,会影响光伏阵列保护设备的工作.为了正确辨识光伏阵列的运行状态,本研究提出一种基于贝叶斯优化算法(BOA)、堆栈自动编码器(SAE)以及集成极限学习机(EELM)相结合的故障诊断方法.首先,将光伏阵列的时序波形进行标准化处理;接着,使用SAE对标准化后的时序波形进行特征自动提取,并训练一个EELM的故障分类模型;最后,利用BOA对诊断模型的超参数进行优化.实验结果表明所提方法对仿真和实验的故障诊断准确率分别达到了98.40％和98.10％,优于反向传播(BP)神经网络、支持向量机、随机森林等方法.
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太阳能学报
ISSN： 0254-0096
Year： 2022
Issue： 4
Volume： 43
Page： 154-161
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