【摘 要】
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在光伏领域,光强以外的高维时间序列数据如何聚类,时间序列聚类是否具有明确的物理意义,目前还没有研究。时间序列聚类是一种从复杂、海量的时间序列数据集中提取有价值信息的新技术。光伏电站在不同工况下运行,统计电流、电压、温度和辐照度等时间序列数据,然后通过时序DBSCAN算法对时间序列数据聚类。实验结果表明:未知工况与聚类结果之间确实存在物理关联。未知工况与时间序列簇之间物理意义的发现,将推动光伏发电系统监测、预测和故障诊断的智能技术向前发展。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61174074),国家重大科研仪器研制资助项目(61427808)。
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在光伏领域,光强以外的高维时间序列数据如何聚类,时间序列聚类是否具有明确的物理意义,目前还没有研究。时间序列聚类是一种从复杂、海量的时间序列数据集中提取有价值信息的新技术。光伏电站在不同工况下运行,统计电流、电压、温度和辐照度等时间序列数据,然后通过时序DBSCAN算法对时间序列数据聚类。实验结果表明:未知工况与聚类结果之间确实存在物理关联。未知工况与时间序列簇之间物理意义的发现,将推动光伏发电系统监测、预测和故障诊断的智能技术向前发展。
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