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考虑积尘影响的混合人工蜂群算法与半监督极限学习机光伏故障诊断设计
Design of Hybrid Artificial Bee Colony Algorithm and Semi-Supervised Extreme Learning Machine for PV Fault Diagnoses by Considering Dust Impact
Jun-Ming Huang · Rong-Jong Wai · Geng-Jie Yang · IEEE Transactions on Power Electronics · 2020年7月
户外光伏系统易受积尘等环境因素影响，导致发电效率下降及潜在安全隐患。本文提出一种结合混合人工蜂群算法与半监督极限学习机的故障诊断方法，旨在精准识别光伏系统异常状态，为运维决策及清洗方案提供技术支持，有效降低运维成本并提升系统安全性。
解读: 该研究直接赋能阳光电源iSolarCloud智能运维平台。通过引入混合人工蜂群算法与半监督学习，可显著提升组串式及集中式逆变器在复杂环境下的故障识别精度，特别是针对积尘导致的非硬性故障进行精准预警。这不仅能减少人工巡检成本，还能通过智能清洗策略优化，提升地面及工商业光伏电站的发电收益。建议将该算法模...