一种基于模糊C均值聚类的光伏组件健康状态诊断方法
基本信息
| 申请号 | CN202110403543.8 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113378449A | 公开（公告）日 | 2021-09-10 |
| 申请公布号 | CN113378449A | 申请公布日 | 2021-09-10 |
| 分类号 | G06F30/27（2020.01）I;G06F17/18（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;H02S50/10（2014.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李智华;吴春华;俞薛颖 | 申请（专利权）人 | 黄山东安新高能源科技有限公司 |
| 代理机构 | - | 代理人 | - |
| 地址 | 245400安徽省黄山市休宁县经济开发区枫林大道9号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于模糊C均值聚类的光伏组件健康状态诊断方法，所述方法包括以下步骤：步骤一：基于仿真或实验采集需要的样本，并进行归一化处理，得到样本数据集；步骤二：采用FCM聚类算法对样本数据集进行聚类，并获得聚类中心；步骤三：采用基于正态分布的隶属度函数算法,对样本数据集进行光伏组件健康状态诊断；步骤四：排序、比较各种健康状态的总隶属度，选择最大隶属度所属类别作为样本的最终诊断结果；步骤五：重复步骤三、步骤四直到完成健康状态诊断。本发明能够对故障的严重程度进行判断，也能够对故障提前预警，避免对光伏系统的潜在破坏和火灾风险，提高系统的发电效率和可靠性，对保障光伏系统运行具有重大意义。 |
