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基于K-means算法的光伏路灯蓄电池故障识别研究

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针对乡村光伏路灯存在维修维护成本高、维护不及时等问题,在分析蓄电池故障数据特征的基础上,提出一种基于K-means算法的蓄电池故障识别方法.给出算法流程以及参数K的循环寻优选取方式,在故障聚类基础上分析并设计了故障类型的识别方法.通过对210盏太阳能路灯18个月的电流、电压等实时数据进行验证,该故障识别算法具有较高的故障识别精度.在光伏路灯实现物联网管控的基础上,该算法具有成本低、操作性强的特点.
Research on fault identification for photovoltaic street light battery based on K-means algorithm

侯林涛、阎俏、张桂青、金东毅、刘业春、张公飞

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山东建筑大学信息与电气工程学院,山东 济南 250101

山东省智能建筑技术重点实验室

光伏路灯 故障识别 K-means聚类算法 异常数据检测

山东省重大科技创新工程项目

2019JZZY010115

2023

10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2023.06.023

计算机时代
浙江省计算技术研究所　浙江省计算机学会

计算机时代

影响因子：0.411
ISSN：1006-8228
年,卷(期)：2023.(6)
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