典型文献
基于LPP-ABC-SVM的光伏阵列阴影遮挡分类方法研究
文献摘要：
光伏阵列的输出功率随光照强度的变化而改变,当阵列受到阴影遮挡时,会导致其电池片输出功率不匹配,长时间易形成热斑.因此,对阴影遮挡的情况及时进行甄别,可有效预防热斑故障的产生.针对在光伏阵列阴影遮挡进行分类时,需使用大量辅助设备或采集大量环境数据,以及分类准确率不高的问题,提出了一种基于局部保持人工蜂群支持向量机(LPP-ABC-SVM)的光伏阵列阴影遮挡分类方法.该方法仅依赖光伏阵列的最大功率和电压数据,有效减少了环境数据量的获取,同时也解决了分类过程中数据维度随光伏子阵列的增加而增大的问题,进一步提高了阴影遮挡分类的准确率和速度.通过仿真实验证明了该方法的可行性和有效性.
文献关键词：
阴影遮挡;光伏阵列;局部保持投影;支持向量机
中图分类号：
作者姓名：
张治;王悦;王林
作者机构：
国家电投集团光伏产业创新中心,青海西宁810000;西安理工大学电子工程系,陕西西安710048
文献出处：
引用格式：
[1]张治;王悦;王林-.基于LPP-ABC-SVM的光伏阵列阴影遮挡分类方法研究)[J].电气传动,2022(03):57-64
A类：
B类：
LPP,ABC,光伏阵列,阴影遮挡,分类方法,输出功率,光照强度,热斑,甄别,防热,辅助设备,环境数据,分类准确率,人工蜂群,最大功率,数据量,分类过程,数据维度,子阵,局部保持投影
AB值：
0.256872
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