基于自适应神经模糊推理系统的光伏阵列故障诊断方法

摘要

本发明涉及一种基于自适应神经网络的智能光伏阵列故障诊断方法，包括以下步骤：步步骤S1:采集各种工况条件下的光伏电气特性数据，并通过采样滤波处理构成原始故障数据；步骤S2:将原始故障数据进行数据映射运算，得到总体故障特征数据;步骤S3:利用LDA算法对总体故障特征数据进行特征降维压缩至3维，得到新的特征数据；步骤S4:采用K折交叉检验将新的特征数据分成测试集和训练集，并设定隶属度函数个数和隶属度函数种类；步骤S5:生成初始模糊推理系统；步骤S6:构建自适应神经网络模糊推理系统模型；步骤S7:判断光伏阵列系统是否处于故障状态；本发明的技术能有效的对故障中的光伏阵列进行诊断分类，对比其他的机器学习算法，分类精度高结果准确。