文档名：基于HHOELM的光伏阵列故障诊断方法研究
摘要：光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,导致光伏组件易发生故障,从而影响光伏阵列的发电效率.在实际运行过程中,光伏阵列除发生单一故障之外,还会出现多类型的复合故障,给故障诊断加大了难度.提出了一种基于哈里斯鹰(HHO)算法优化极限学习机(ELM)的光伏阵列多类型复合故障诊断方法.用HHO算法优化ELM的权值和阈值,建立HHO-ELM故障诊断模型,并与ELM、粒子群优化算法(PSO)-ELM、正余弦优化算法(SCA)-ELM以及鲸鱼优化算法(WOA)-ELM算法进行对比.实验结果表明,对于复合故障类型,HHO-ELM模型具有更高的诊断准确率,提高了光伏阵列复合故障的识别精度.
作者：钱亮 黄伟 杨建卫 Author：QIANLiang HUANGWei YANGJianwei
作者单位：上海电力大学自动化工程学院,上海200090;中电华创(苏州)电力技术研究有限公司,江苏苏州215123上海电力大学自动化工程学院,上海200090中电华创电力技术研究有限公司,上海200086
刊名：电源技术
Journal：ChineseJournalofPowerSources
年，卷(期)：2024, 48(2)
分类号：TM615
关键词：光伏阵列 故障诊断 哈里斯鹰算法 极限学习机 多类型复合故障
Keywords：photovoltaicarray faultdiagnosis harrishawksoptimizationalgorithm extremelearningmachine multipletypesofcomplexfaults
机标分类号：TP391.41TH165.3TP27
在线出版日期：2024年3月26日
基金项目：国家电网公司华东分部科技项目基于HHO-ELM的光伏阵列故障诊断方法研究[
期刊论文] 电源技术--2024, 48(2)钱亮 黄伟 杨建卫光伏阵列长期暴露在恶劣的环境中,导致光伏组件易发生故障,从而影响光伏阵列的发电效率.在实际运行过程中,光伏阵列除发生单一故障之外,还会出现多类型的复合故障,给故障诊断加大了难度.提出了一种基于哈里斯鹰(HHO)算法...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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