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题名基于HHO-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究
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作者
钱亮
黄伟
杨建卫
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机构
上海电力大学自动化工程学院
中电华创(苏州)电力技术研究有限公司
中电华创电力技术研究有限公司
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出处
《电源技术》
CAS
北大核心
2024年第2期345-350,共6页
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基金
国家电网公司华东分部科技项目(H2021-111)。
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文摘
光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,导致光伏组件易发生故障,从而影响光伏阵列的发电效率。在实际运行过程中,光伏阵列除发生单一故障之外,还会出现多类型的复合故障,给故障诊断加大了难度。提出了一种基于哈里斯鹰(HHO)算法优化极限学习机(ELM)的光伏阵列多类型复合故障诊断方法。用HHO算法优化ELM的权值和阈值,建立HHO-ELM故障诊断模型,并与ELM、粒子群优化算法(PSO)-ELM、正余弦优化算法(SCA)-ELM以及鲸鱼优化算法(WOA)-ELM算法进行对比。实验结果表明,对于复合故障类型,HHO-ELM模型具有更高的诊断准确率,提高了光伏阵列复合故障的识别精度。
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关键词
光伏阵列
故障诊断
哈里斯鹰算法
极限学习机
多类型复合故障
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Keywords
photovoltaic array
fault diagnosis
harris hawks optimization algorithm
extreme learning machine
multiple types of complex faults
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分类号
TM615
[电气工程—电力系统及自动化]
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