基于 PV 时间序列数据的信号处理：无需物理模型的鲁棒退化分析
信号处理
2019-12-03 v3
摘要
一种用于分析时间序列数据的新型无监督机器学习方法被应用于光伏（PV）系统退化率估计（有时称为能量产出退化分析）这一主题。该方法仅需要测得功率信号作为输入——无需辐照度数据、温度数据或系统配置信息。我们在一组先前由 NREL 使用 RdTools 分析并公布的数据集上给出结果，验证了新方法的准确性，并显示出对数据异常更强的鲁棒性，同时降低开展分析的数据需求。
引用
@article{arxiv.1907.09456,
title = {Signal Processing on PV Time-Series Data: Robust Degradation Analysis without Physical Models},
author = {Bennet Meyers and Michael Deceglie and Chris Deline and Dirk Jordan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.09456},
year = {2019}
}
备注
Presented at 46th IEEE Photovoltaic Specialists Conference (2019), accepted with revisions to IEEE Journal of Photovoltaics, final proof submitted November 2019