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部分遮阴下最优功率采集：基于二进制灰雁优化的光伏阵列重构与基于机器学习的故障诊断
Optimal power harvesting under partial shading: Binary Greylag Goose optimization for reconfiguration and Machine learning-Based fault diagnosis in solar PV arrays
S.Saravanan · R. Senthil Kumar · P.Balakumar · N. Prabaharan · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.333
摘要 光伏（PV）系统已成为向电网提供能量采集支持的主要来源，作为传统能源的可持续替代方案。然而，部分遮阴对光伏系统的影响会降低基于光伏的发电效率。光伏阵列重构方法是减轻部分遮阴效应影响的最佳实践之一。本文提出了一种新的光伏阵列重构方法，采用二进制灰雁优化（Binary Greylag Goose Optimization, BGGO）算法。为验证所提BGGO方法的有效性，研究采用一个9x9面板的光伏阵列，并考虑六种阴影分布模式——右下角、右上角、左下角、左上角、中心以及对角线遮阴。在总交叉连接...
解读: 该二进制灰雁优化算法结合机器学习的阴影应对方案,对阳光电源SG系列光伏逆变器的MPPT优化技术具有重要参考价值。研究验证在复杂遮挡场景下通过阵列重构可提升10-14%发电效率,可与我司iSolarCloud平台的预测性维护功能深度融合,实现智能故障诊断与动态拓扑优化。该方法论可应用于ST储能系统的能...