基于改进型相似性建模的光伏积灰监测方法

作     者：王中豪 徐正国 章筠 WANG Zhong-hao;XU Zheng-guo;ZHANG Yun

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 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61751307 61973269) 

出 版 物：《浙江大学学报（工学版）》 (Journal of Zhejiang University：Engineering Science)

年 卷 期：2022年第56卷第4期

页      码：718-726页

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.

主 题 词：光伏系统 积灰 系统状态监测 对比实验 相似性建模(SBM) 

学科分类：08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

核心收录：

D　O　I：10.3785/j.issn.1008-973X.2022.04.011

馆 藏 号：203110806...