典型文献
基于改进型相似性建模的光伏积灰监测方法
文献摘要：
针对光伏系统积灰程度监测的问题,考虑到基于理论公式的方法误差较大,基于计算机视觉的方法成本较高,传统机器学习方法对训练数据有较高需求,提出弱监督的数据驱动方法:改进型相似性建模(SBM)方法.在原始的SBM方法的基础上,对参数选取、状态矩阵构建与更新、相似性算子设计进行针对性的改进,使得该方法更加适用于光伏系统的应用,提高准确性与响应速度.利用真实的积灰实验数据,对改进型SBM方法与其他5种方法的积灰诊断效果进行对比,包括基于理论公式的方法、前馈神经网络(FNN)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)和原始SBM方法.结果表明,改进型SBM方法可以以可接受的响应速度劣势实现最佳的积灰程度监测准确性.
文献关键词：
光伏系统;积灰;系统状态监测;对比实验;相似性建模(SBM)
中图分类号：
作者姓名：
王中豪;徐正国;章筠
作者机构：
浙江大学 控制科学与工程学院,浙江 杭州 310027;上海电气分布式能源科技有限公司,上海 200070
文献出处：
引用格式：
[1]王中豪;徐正国;章筠-.基于改进型相似性建模的光伏积灰监测方法)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(04):718-726
A类：
B类：
改进型,积灰,监测方法,光伏系统,理论公式,计算机视觉,机器学习方法,训练数据,高需求,弱监督,数据驱动方法,SBM,参数选取,状态矩阵,行针,得该,响应速度,诊断效果,前馈神经网络,FNN,支持向量回归,SVR,RF,系统状态监测
AB值：
0.375858
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