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基于随机森林回归器的大型光伏电站异常检测工作流程
Anomaly Detection Workflow Using Random Forest Regressor in Large-Scale Photovoltaic Power Plants
João Lucas de Souza Silva · Marcelo Vinícius de Paula · Juliana de Souza Granja Barros · Tárcio André Dos Santos Barros · IEEE Access · 2025年1月
在大型光伏电站中，异常会降低系统性能与长期可靠性，影响运维计划和经济效益。由于电站产生的数据量庞大，异常检测面临巨大挑战，亟需减少人工干预的自动化工具。本文提出一种基于随机森林回归器的异常检测工作流程，并引入动态建模的数学阈值进行判别。模型利用阵列平面辐照度和温度等特征预测输出功率，并通过均绝对误差结合动态乘子设定预警与异常阈值。在多个逆变器及不同数据集划分下的实验表明，该方法总体准确率达99.69%，能有效识别电站内不同设备的异常，具备良好的适用性与推广价值。
解读: 该随机森林异常检测工作流程对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有直接应用价值。可集成至SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统的智能诊断模块，通过辐照度、温度等多维特征实时预测设备输出功率，结合动态阈值实现99.69%准确率的异常识别。该方法可优化现有预测性维护策略，减少人工巡检成...
基于人工智能的带储热系统的聚光太阳能发电预测与优化模型
Artificial intelligence based forecasting and optimization model for concentrated solar power system with thermal energy storage
Eid Gul · Giorgio Baldinelli · Jinwen Wang · Pietro Bartocci 等5人 · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.382
摘要：集成储热系统的塔式聚光太阳能发电系统为可靠且具有成本效益的能源生产提供了有前景的解决方案。本研究应用人工智能技术，以提高塔式系统的运行效率、可靠性及经济性能。提出了一种全面的实时数据驱动优化模型，该模型结合了基于人工智能的机器学习方法——随机森林回归器，并采用网格搜索交叉验证技术，以精确预测输出功率。此外，进行了相互关联的双参数优化，以优化关键系统参数，包括反射镜角度和传热流体流量。所提出的模型支持能量预测、性能优化和运行决策制定，以及经济性分析、天气影响分析和敏感性分析。通过净现值和均化...
解读: 该AI优化模型对阳光电源ST系列储能变流器与PowerTitan系统具有重要应用价值。随机森林算法的功率预测技术可集成至iSolarCloud平台,实现光热储能系统的智能调度与预测性维护。双参数优化方法可应用于储能系统的充放电策略优化,提升GFM/GFL控制算法在复杂气象条件下的响应能力。经济性评估...