【摘 要】
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针对光伏阵列的四种典型故障(老化、遮阴、短路和开路),提出了一种基于人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型,用Matlab对光伏阵列进行仿真,提取故障状态下光伏阵列输出特征向量作为训练样本,通过人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行寻优,利用寻优后的参数建立模型进行训练与验证。仿真结果表明,本算法可有效判别光伏阵列的典型故障,且故障诊断精度较高。
【基金项目】
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山东省研究生教育资助项目(SDYKC18067),山东省淄博市校城融合发展项目(2019ZBXC119)。
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针对光伏阵列的四种典型故障(老化、遮阴、短路和开路),提出了一种基于人工蜂群算法(ABC)优化支持向量机(SVM)的故障诊断模型,用Matlab对光伏阵列进行仿真,提取故障状态下光伏阵列输出特征向量作为训练样本,通过人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行寻优,利用寻优后的参数建立模型进行训练与验证。仿真结果表明,本算法可有效判别光伏阵列的典型故障,且故障诊断精度较高。
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