論文の概要: Detection and classification of faults aimed at preventive maintenance
of PV systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08004v1
- Date: Tue, 13 Jun 2023 07:44:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-16 23:30:34.536939
- Title: Detection and classification of faults aimed at preventive maintenance
of PV systems
- Title（参考訳）: PVシステムの予防保全を目的とした断層の検出と分類
- Authors: Edgar Hernando Sep\'ulveda Oviedo (LAAS-DISCO, LAAS-ISGE), Louise
Trav\'e-Massuy\`es, Audine Subias, Marko Pavlov, Corinne Alonso
- Abstract要約: PVシステムの診断は、障害を検出し、発見し、特定することを目的としている。
本稿ではランダムフォレスト(RF)アルゴリズムに基づく革新的なアプローチを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07388859384645262
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diagnosis in PV systems aims to detect, locate and identify faults.
Diagnosing these faults is vital to guarantee energy production and extend the
useful life of PV power plants. In the literature, multiple machine learning
approaches have been proposed for this purpose. However, few of these works
have paid special attention to the detection of fine faults and the specialized
process of extraction and selection of features for their classification. A
fine fault is one whose characteristic signature is difficult to distinguish to
that of a healthy panel. As a contribution to the detection of fine faults
(especially of the snail trail type), this article proposes an innovative
approach based on the Random Forest (RF) algorithm. This approach uses a
complex feature extraction and selection method that improves the computational
time of fault classification while maintaining high accuracy.
- Abstract（参考訳）: PVシステムの診断は、障害を検出し、発見し、特定することを目的としている。
これらの欠陥を診断することは、エネルギー生産を保証し、PV発電所の寿命を延長するために不可欠である。
文献では、この目的のために複数の機械学習アプローチが提案されている。
しかし、これらの作品のうち、細かな欠陥の検出や、その分類の特徴の抽出と選定の特別なプロセスに特に注意を払っているものはほとんどない。
微妙な欠陥は、健全なパネルと区別が難しい特徴的特徴である。
本稿では,微断層(特にスネールトレイル型)の検出への寄与として,ランダムフォレスト(RF)アルゴリズムに基づく革新的なアプローチを提案する。
このアプローチでは,高精度を維持しつつ,故障分類の計算時間を改善する複雑な特徴抽出と選択手法を用いる。
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