【摘 要】
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针对光伏阵列的开路故障、短路故障、老化故障和局部阴影故障，提出了一种基于核极限学习机（kernel extreme learning machine，KELM）的光伏阵列故障诊断方法，并采用改进的蝙蝠算法（bat algorithm，BA）对核极限学习机模型的参数进行优化来提高模型的诊断准确率。为避免蝙蝠算法陷入局部最优并加快在参数寻优过程中的收敛速度，引入Levy飞行策略并在速度更新公式中引入指
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61403217）； 南通市应用研究计划资助项目（JC201819）；
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针对光伏阵列的开路故障、短路故障、老化故障和局部阴影故障，提出了一种基于核极限学习机（kernel extreme learning machine，KELM）的光伏阵列故障诊断方法，并采用改进的蝙蝠算法（bat algorithm，BA）对核极限学习机模型的参数进行优化来提高模型的诊断准确率。为避免蝙蝠算法陷入局部最优并加快在参数寻优过程中的收敛速度，引入Levy飞行策略并在速度更新公式中引入指数递减的惯性权重。通过全连接（TCT）结构光伏阵列的故障数据验证表明，与BA-KELM，PSO-KELM、PSO-ELM模型相比，IBA-KELM模型在参数优化过程中收敛速度更快，优化后模型诊断精度也更高。
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