Nikola Anđelić · Sandi Baressi Šegot · Vedran Mrzljak · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.383

大型光伏（太阳能）电站通过光伏（PV）技术在利用太阳能发电方面发挥着关键作用。然而，这类系统的控制与管理面临重大挑战，尤其是在故障检测方面。本文提出将遗传编程符号分类器（GPSC）应用于一个公开的光伏电站故障检测数据集。鉴于原始数据集存在类别不平衡问题，本研究需采用过采样技术以实现各类样本的均衡表示。此外，本文还深入研究了缩放与归一化技术对GPSC性能的影响。GPSC被系统地应用于每一种经过缩放或归一化处理后的平衡数据集变体，并采用随机超参数值搜索（RHVS）方法对其超参数进行精细调优。该算法通...

解读: 该遗传编程符号分类器(GPSC)故障检测技术对阳光电源iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。研究中的阈值投票集成(TBVE)方法实现了接近1.0的故障分类准确率,可直接应用于SG系列光伏逆变器和PowerTitan储能系统的预测性维护模块。符号表达式算法的轻量化特性适合边缘计算部署,能...