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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
Year： 2022
Issue： 04
Volume： 43
Page： 154-161
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