Ye Zhao · Roy Ball · Jerry Mosesian · Jean-Francois de Palma 等5人 · IEEE Transactions on Power Electronics · 2015年5月

光伏阵列故障检测对提升系统可靠性与安全性至关重要。由于光伏输出具有非线性特征，传统保护装置难以识别多种复杂故障，存在安全隐患。本文提出一种基于图半监督学习的机器学习方法，旨在填补现有光伏系统保护技术的空白，实现对光伏阵列故障的精准检测与分类。

解读: 该技术对阳光电源的iSolarCloud智能运维平台具有极高的应用价值。通过引入图半监督学习算法，可显著提升iSolarCloud在组串式及集中式逆变器层面的故障预警精度，尤其是在复杂环境下的隐蔽性故障识别。建议将此算法集成至逆变器边缘计算单元，实现从“被动保护”向“主动运维”的升级，降低运维成本，...