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基于CONMI特征选择和支持向量机的光伏系统并发故障精确诊断
Accurate diagnosis of concurrent faults in photovoltaic systems using CONMI-based feature selection and Support vector machines
Mohammad Shahmeer Hassa · Vun Jack Chin · Lenin Gopal · Energy Conversion and Management · 2025年1月 · Vol.344
摘要 光伏（PV）系统在户外环境中容易发生故障。多个故障可能同时存在于光伏系统中，这种现象被称为并发故障。准确识别并发故障至关重要，因为它们会带来安全风险并导致经济损失。通常情况下，这些故障表现出高度相似的电气特征，无法通过传统方法加以区分。尽管光伏系统单故障诊断已得到广泛研究，但针对并发故障的研究仍较为缺乏。本研究考虑并分析了多种并发故障数据集，并采用基于过滤式特征选择算法CONMI所选取的关键特征进行处理。为便于分析，本研究聚焦于双故障组合情形。研究结果表明，支持向量机（SVM）因其在区分高...
解读: 该并发故障诊断技术对阳光电源SG系列光伏逆变器及iSolarCloud智能运维平台具有重要应用价值。研究采用CONMI特征选择与SVM算法,可将计算效率提升18倍,诊断准确率达94.52%,特别适合集成到iSolarCloud预测性维护系统中。针对线间故障与局部阴影等难区分并发故障的识别方法,可优化...