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针对在现实生活中光伏阵列大部分运行在正常的工作状态，缺少故障数据的问题，提出一种改进初始化的方法代替随机初始化来训练深度学习模型，以提高故障诊断模型的可靠性.同时，提出基于残差-密集连接网络的光伏故障诊断模型，并基于I-V曲线与最大功率点、温度、辐照度和填充因子作为输入特征.最后，通过多种光伏阵列故障数据检测所提出的方法的性能.实验结果表明，改进初始化的残差-密集连接网络在小样本的情况下仍具有高收敛速度、高准确性以及高稳定性，且能稳定分类各种环境下的光伏阵列故障.
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福州大学学报(自然科学版)
ISSN： 1000-2243
CN： 35-1337/N
Year： 2022
Issue： 02
Volume： 50
Page： 192-197
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