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基于ICOA-XGBoost的光伏阵列复合故障诊断研究
三峡大学电气与新能源学院;
新能源微电网湖北省协同创新中心
|
张子洵
魏业文
张轲钦
方豪
吴先用
开通知网号
为提高光伏阵列复合故障诊断的准确率,提出一种基于改进长鼻浣熊算法(ICOA)优化极端梯度提升(XGBoost)的故障诊断方法。首先,通过分析光伏阵列在不同故障状态下的输出特性,构建一个9维故障特征向量作为模型的输入变量。然后,将结合改进Circle混...
机 构:
三峡大学电气与新能源学院;
新能源微电网湖北省协同创新中心;
领 域:
电力工业;
自动化技术;
关键词:
光伏阵列;
故障诊断;
改进长鼻浣熊算法;
极端梯度提升;
格 式:
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2025年05期
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