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公开(公告)号：CN111245365A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010021220.8
申请日：2020-01-09
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态加权深度森林的光伏组件故障诊断方法，步骤包括：建立光伏组件的等效电路模型，筛选出代表故障类型的故障数据；选择三种不同大小的滑窗，训练多粒度扫描阶段的森林；对森林中的决策树进行动态加权；计算子树的预测概率向量，选择最优的概率得到各类预测结果；计算当前级联森林的预测结果；判断当前级联森林准确率是否提升，直到获得准确最高时的训练模型或者增加级联森林的层数继续训练；输入测试样本获得分类结果。该故障诊断方法利用动态加权深度森林算法超参数设置简单，能够自动学习光伏组件的故障特征，能自动确定级联森林的层数，诊断的精度高，诊断的结果更直接。
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公开(公告)号：CN111245365B
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010021220.8
申请日：2020-01-09
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态加权深度森林的光伏组件故障诊断方法，步骤包括：建立光伏组件的等效电路模型，筛选出代表故障类型的故障数据；选择三种不同大小的滑窗，训练多粒度扫描阶段的森林；对森林中的决策树进行动态加权；计算子树的预测概率向量，选择最优的概率得到各类预测结果；计算当前级联森林的预测结果；判断当前级联森林准确率是否提升，直到获得准确最高时的训练模型或者增加级联森林的层数继续训练；输入测试样本获得分类结果。该故障诊断方法利用动态加权深度森林算法超参数设置简单，能够自动学习光伏组件的故障特征，能自动确定级联森林的层数，诊断的精度高，诊断的结果更直接。
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公开(公告)号：CN114139614B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111374913.6
申请日：2021-11-18
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于典型相关分析特征提取的Fisher光伏组件热斑诊断方法，包括以下步骤：S01，采集光伏数据；S02，数据预处理；S03，典型相关分析；S04，构建训练集和测试集；S05，Fisher判别分析；S06，故障诊断。本发明还提供了一种基于典型相关分析特征提取的Fisher光伏组件热斑诊断系统。本发明仅通过数据处理分析，即可获得光伏组件是否故障的结论，检测成本低，解决了现有技术依赖辅助设备、热斑故障检测成本较高的问题，本发明输出结果真实可靠，适合广泛推广应用。
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公开(公告)号：CN114139614A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111374913.6
申请日：2021-11-18
Applicant: 南京工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于典型相关分析特征提取的Fisher光伏组件热斑诊断方法，包括以下步骤：S01，采集光伏数据；S02，数据预处理；S03，典型相关分析；S04，构建训练集和测试集；S05，Fisher判别分析；S06，故障诊断。本发明还提供了一种基于典型相关分析特征提取的Fisher光伏组件热斑诊断系统。本发明仅通过数据处理分析，即可获得光伏组件是否故障的结论，检测成本低，解决了现有技术依赖辅助设备、热斑故障检测成本较高的问题，本发明输出结果真实可靠，适合广泛推广应用。
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