面向光伏系统预防性维护的故障检测与分类
机器学习
2023-06-16 v1 人工智能
摘要
光伏系统的诊断旨在检测、定位和识别故障。诊断这些故障对于保障能源生产和延长光伏电站使用寿命至关重要。文献中已提出多种机器学习方法用于此目的。然而，这些工作很少特别关注细微故障的检测以及用于其分类的特征提取与选择的专门过程。细微故障是指其特征签名难以与健康板件区分的故障。作为对细微故障（尤其是蜗牛纹类型）检测的 contribution，本文提出一种基于随机森林（RF）算法的创新方法。该方法采用复杂的特征提取与选择方法，在保持高准确率的同时改善了故障分类的计算时间。
引用
@article{arxiv.2306.08004,
title = {Detection and classification of faults aimed at preventive maintenance of PV systems},
author = {Edgar Hernando Sepúlveda Oviedo and Louise Travé-Massuyès and Audine Subias and Marko Pavlov and Corinne Alonso},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.08004},
year = {2023}
}