一种PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类

来源 :福州大学学报(自然科学版) | 被引量 : 19次 | 上传用户：wangzhaolinghappy

【摘要】

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提出一种粒子群优化支持向量机的光伏阵列故障检测与分类的方法.分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式.选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度.结合实验平台获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型.实验表明,应用本模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.

【作者】

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林培杰陈志聪吴丽君程树英

【机构】

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福州大学物理与信息工程学院

【出处】

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福州大学学报(自然科学版)

【发表日期】

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2017年05期

【关键词】

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光伏阵列故障检测分类粒子群优化支持向量机 photovoltaic arrays fault detection classificati

【基金项目】

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国家自然科学基金资助项目（61574038、61601127、51508105）, 福建省科技厅工业引导性重点资助项目（2015H0021、2015J05124、2016H6012）, 福建省教育厅科研资助项目（JAT160073）, 福建省经信委行业关键共性技术资助项目（83016006、830020）

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