摘要

为了在较长的时间段内准确诊断光伏组件的故障,提出了一种基于FCM (fuzzy C-means)算法和SRF算法组合的光伏组件故障诊断方法。利用FCM将样本数据按照最大隶属度原则进行相似日聚类并得到聚类中心,用每一类样本数据分别训练SRF分类模型,将上述聚类中心和SRF分类模型组成FCM-SRF分类模型来判断光伏组件的运行状态。通过实验证明了该方法适用于样本数据的时间和季节跨度较大的情况,其判断结果具有较高的准确性和有效性。