Faults Diagnosis in PV Systems Using Structured Residuals and Indicator Parameters Techniques
Notice bibliographique
Résumé
The detection and identification of some types of faults in PV systems is often difficult, because it is not possible to distinguish the noise coming from external factors and the influence of some faults on the parameters generated by PV systems.Until today, scientific works have focused more on the detection and identification of faults affecting a PV system.These works are focused on the application of different sophisticated and unsophisticated techniques.Therefore, the possibility of obtaining significant information about faults requires the development of more advanced techniques.The presented work consists of studying the influence of defects on the behavior of a photovoltaic system.In the first part, the work aims to present a signal processing technique based on the analysis of structured residual.In the first step of this part, the generated currents by the GPV are presented with the three operating modes: healthy, shading fault and progressive resistance fault, in the second step, the prediction errors of the current vectors from the three operating scenarios of the GPV are calculated.The evaluation of the developed approach, shows the efficiency and the identification precision of this method.In the second part, a technique based on the SEA method (Shape exchange algorithm) is presented whose diagnostic indicators were calculated, these indicators were classified according to their degree of criticality into three main categories.The obtained results show the effectiveness of this technique and the possibility of further increasing the detection and identification performance of faults in the PV system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».