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公开(公告)号：CN109583515A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811567074.8
申请日：2018-12-20
Applicant: 福州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于BP_Adaboost的光伏发电故障检测与分类方法，首先采集光伏发电阵列不同工作状态的最大功率点电压、各组串电流以及温照度，得到参数的样本组合；接着对每个参数样本进行归一化处理；然后确定BP神经网络的参数，接着利用得到的样本训练每一个BP神经网络，得到每个BP神经网络的权重；将t个神经网络通过权重合并成一个强分类器输出，得到训练模型；最后利用训练模型对光伏发电阵列的故障进行检测和分类，判断系统是否出现故障，若出现故障则给出故障类型。本发明能够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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