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基于t-SNE流形学习与快速聚类算法的光伏逆变器故障预测技术
基于t-SNE流形学习与快速聚类算法的光伏逆变器故障预测技术
作者:
张筱辰
朱金大
杜炜
杨冬梅
陈永华
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
故障预测
流形学习
聚类算法
逆变器
光伏
摘要:
光伏逆变器作为太阳能光伏发电系统的关键设备,其健康状态直接影响电力系统的安全与稳定.提出了一种基于t-SNE流形学习与快速聚类算法的光伏逆变器故障预测技术,将光伏逆变器集群的历史监测信号作为原始特征库,采用t-SNE降维算法提取光伏逆变器集群的主特征矩阵,基于快速聚类算法搜寻每一采样时刻的聚类中心光伏逆变器,分别计算每台逆变器在各个采样时刻的偏心距离,得到归一化的累积偏心距离矩阵,通过合理设定预警阈值,从而实现光伏逆变器故障的准确预测.最后基于设计开发的分布式光伏发电监控系统,利用采集的光伏逆变器集群的历史运行数据对算法进行了测试.结果表明,提出的光伏逆变器故障预测技术能够提前准确地预测光伏逆变器故障,有助于保障设备健康平稳运行.
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文献信息
篇名
基于t-SNE流形学习与快速聚类算法的光伏逆变器故障预测技术
来源期刊
中国电力
学科
关键词
故障预测
流形学习
聚类算法
逆变器
光伏
年,卷(期)
2020,(6)
所属期刊栏目
人工智能在电力系统的应用
研究方向
页码范围
41-47
页数
7页
分类号
字数
4335字
语种
中文
DOI
10.11930/j.issn.1004-9649.201902032
五维指标
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聚类算法
逆变器
光伏
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电力
主办单位:
国网能源研究院
中国电机工程学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1004-9649
CN:
11-3265/TM
开本:
大16开
出版地:
北京市昌平区北七家镇未来科技城北区国家电网公司办公区B315
邮发代号:
2-427
创刊时间:
1956
语种:
chi
出版文献量(篇)
7025
总下载数(次)
12
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