一种基于改进DBSCAN算法的光伏故障检测方法

• 作者: 卢泉 叶进 屈国旺 常生强 朱健 李陶深
• 来源期刊: 广西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏发电站 聚类算法 故障检测
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机与电子信息科学
• 页码范围: 440-447
• 页数: 8页
• 分类号: TM615
• 字数: 4377字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2019.0440

摘要

工程中常常通过与邻近电站的单位发电量比较发现故障电站,电站的单位发电量主要与电站地理位置、光伏器件型号及特性等诸多要素有关,选择哪些电站进行比较以及比较的策略是一个需要深入探讨的问题.本文提出了一种改进的A-DBSCAN聚类算法的光伏发电站故障检测方法.通过对影响发电站单位发电量因素的分析,确定了该故障检测模型的输入变量.该方法不需其他外接设备的支持,同时还可以实现在线检测分析.通过比较相同发电环境中的发电系统的单位发电量来对故障检测,初步实验结果反映该方法的正确率为95.45％,召回率为91.3％.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李陶深	广西大学计算机与电子信息学院	394	2640	25.0	36.0
2	常生强		11	28	3.0	5.0
3	叶进	广西大学计算机与电子信息学院	21	55	5.0	6.0
4	屈国旺		4	24	2.0	4.0
5	卢泉	广西大学电气工程学院	21	91	6.0	9.0
6	朱健	广西大学计算机与电子信息学院	1	0	0.0	0.0