期刊专题

10.13954/j.cnki.hdu.2022.03.008

子序列决策聚类下的光伏系统工况判别

引用
对时间序列数据状态进行分析时,传统聚类算法往往忽视时间维度的关联性.针对光伏发电系统故障诊断,提出一种子序列决策聚类下的光伏系统工况判别算法.通过步长和大小均可变的滑动窗口提取多条子序列,再对子序列样本集进行层次链接聚类,最后对类别重叠子序列进行决策.运行工况判别实验表明,相比于传统聚类算法,提出算法的类簇信息与真实工况更相近,32组数据中,30组数据误差都在10% 以下,聚类质量指标表现更优异,能更好地区分光伏时序数据的不同工况.

光伏发电系统、工况判别、时间序列聚类、滑动窗口

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TP181(自动化基础理论)

国家自然科学基金;国家自然科学基金;浙江省杰出青年科学基金资助项目

2022-06-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

50-56

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杭州电子科技大学学报

1001-9146

33-1339/TN

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2022,42(3)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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