| 一种PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类 |
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| 引用本文： | 林培杰,陈志聪,吴丽君,程树英.一种PSO-SVM的光伏阵列故障检测与分类[J].福州大学学报(自然科学版),2017,45(5):652-658. |
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| 作者姓名： | 林培杰 陈志聪 吴丽君 程树英 |
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| 作者单位： | 福州大学物理与信息工程学院，微纳器件与电池研究所，福建 福州 350116,福州大学物理与信息工程学院，微纳器件与电池研究所，福建 福州 350116,福州大学物理与信息工程学院，微纳器件与电池研究所，福建 福州 350116,福州大学物理与信息工程学院，微纳器件与电池研究所，福建 福州 350116 |
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| 摘 要： | 提出一种粒子群优化支持向量机的光伏阵列故障检测与分类的方法.分析了光伏阵列输出特性和故障类型,选择合适的特征向量及归一化方式.选用径向基核函数优化模型结构,并利用PSO算法对参数进行寻优,提高模型精确度.结合实验平台获取光伏阵列正常工作和8种故障状态的实测数据,随机划分为训练集和测试集,并建立PSO-SVM故障检测与分类模型.实验表明,应用本模型进行故障检测准确率达99.89%,分类准确率达98.68%,优于BP神经网络以及决策树的检测和分类结果.
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| 关 键 词： | 光伏阵列 故障 检测 分类 粒子群优化 支持向量机 |
Fault detection and classification for photovoltaic arrays based on PSO-SVM |
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| LIN Peijie,CHEN Zhicong,WU Lijun and CHENG Shuying.Fault detection and classification for photovoltaic arrays based on PSO-SVM[J].Journal of Fuzhou University(Natural Science Edition),2017,45(5):652-658. |
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| Authors: | LIN Peijie CHEN Zhicong WU Lijun and CHENG Shuying |
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