基于改进原子轨道搜索算法优化随机森林分类器的光伏系统故障诊断

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针对光伏系统故障难以被准确高效地诊断和分类问题,本文提出了一种基于改进原子轨道搜索优化的随机森林算法。此算法在光子的发射和吸收部分中创新性地引入了自适应权重机制和反向学习机制用于更新电子的位置,能有效加强算法在搜索空间的全面勘探和开发能力。最后,基于一组并网光伏系统故障数据对比了本文提出的改进算法和几类基准算法的性能差异,结果显示,本文提出的改进算法故障分类准确率最高并且可达到98%,同时其诊断结果趋于稳定所需的迭代次数最小,具有较高的准确性和较快的收敛能力。
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