[发明专利]一种基于模糊C均值聚类的光伏组件健康状态诊断方法在审
| 申请号： | 202110403543.8 | 申请日： | 2021-04-15 |
| 公开（公告）号： | CN113378449A | 公开（公告）日： | 2021-09-10 |
| 发明（设计）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;上海岩芯电子科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/18;G06K9/62;H02S50/10 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 245400 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 均值 组件 健康 状态 诊断 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于模糊C均值聚类的光伏组件健康状态诊断方法，其特征在于：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，根据步骤二获得的聚类中心计算隶属度对样本进行量化，计算出特征分量与各个聚类中心之间的隶属度，加权平均计算总隶属度；
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。
2.根据权利要求1所述的一种基于模糊C均值聚类的光伏组件健康状态诊断方法，其特征在于：所述步骤一中归一化处理为：
X＝[VNORMi,INORMi,FFi]；
其中，X为样本的特征向量数据集；
归一化光伏电压为：
归一化光伏电流为：
填充因子为：
3.根据权利要求1所述的一种基于模糊C均值聚类的光伏组件健康状态诊断方法，其特征在于：所述步骤二中FCM聚类算法为：
4.根据权利要求1所述的一种基于模糊C均值聚类的光伏组件健康状态诊断方法，其特征在于：所述步骤三中基于正态分布的隶属度函数算法为：
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