CatBoost Algorithm Based Fault Diagnosis Method for Photovoltaic Arrays

GU Chongyin; XU Xiaoyuan; WANG Mengyuan; YAN Zheng

doi:10.7500/AEPS20211123004

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CatBoost Algorithm Based Fault Diagnosis Method for Photovoltaic Arrays

Application Research | 更新时间：2025-06-16

- CatBoost Algorithm Based Fault Diagnosis Method for Photovoltaic Arrays
- Automation of Electric Power Systems Vol. 47, Issue 2, Pages: 105-114(2023)
- 作者机构：
  
  电力传输与功率变换控制教育部重点实验室（上海交通大学），上海市 200240
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.7500/AEPS20211123004
  CLC：
- Received：23 November 2021，
  
  Revised：2022-02-27，
  
  Published Online：18 July 2022，
  
  Published：25 January 2023
- 稿件说明：
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顾崇寅,徐潇源,王梦圆等.基于CatBoost算法的光伏阵列故障诊断方法[J].电力系统自动化,2023,47(2):105-114.

GU Chongyin,XU Xiaoyuan,WANG Mengyuan,et al.CatBoost Algorithm Based Fault Diagnosis Method for Photovoltaic Arrays[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(2):105-114.
顾崇寅,徐潇源,王梦圆等.基于CatBoost算法的光伏阵列故障诊断方法[J].电力系统自动化,2023,47(2):105-114. DOI： 10.7500/AEPS20211123004.

GU Chongyin,XU Xiaoyuan,WANG Mengyuan,et al.CatBoost Algorithm Based Fault Diagnosis Method for Photovoltaic Arrays[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(2):105-114. DOI： 10.7500/AEPS20211123004.

摘要

针对基于传统机器学习算法的光伏阵列故障诊断方法需要大量训练集的问题，提出了基于CatBoost算法的故障诊断方法，实现小规模训练集下不同程度故障的准确诊断。建立了光伏组件等效电路模型，考虑短路、开路、老化、局部阴影下不同程度的光伏阵列故障，分析包含旁路二极管和阻塞二极管的光伏阵列的伏安特性曲线变化特性，构建反映不同故障特性的特征量，作为光伏阵列故障诊断方法的输入向量。使用CatBoost算法对小规模训练集进行训练，建立基于CatBoost算法的故障诊断模型。为验证所提方法的效果，分别进行了仿真和实验分析。将所提方法与传统神经网络算法、其他决策树算法进行对比，验证了所提方法在小规模训练集下的准确性与稳定性。

Abstract

Aiming at the problem that the fault diagnosis methods for photovoltaic (PV) arrays based on traditional machine learning algorithms need a large number of training sets

a CatBoost algorithm based fault diagnosis method is proposed to achieve the accurate diagnosis of different degrees of faults in small-scale training sets. The equivalent circuit model of PV modules is presented. Different degrees of PV array faults including short circuit

open circuit

aging and partial shading are considered. Changing characteristics of the

characteristic curves of a PV array including bypass diodes and blocking diodes are analyzed. Characteristics are built to reflect different fault characteristics and selected as the input vector of the fault diagnosis method for PV arrays. The CatBoost algorithm is used to train the small-scale training set

and the CatBoost algorithm based fault diagnosis model is established. In order to verify the effectiveness of the proposed method

simulation and experimental analysis are carried out

respectively. The proposed method is compared with traditional neural network algorithms and other decision tree algorithms to verify the accuracy and stability of the proposed method in the small-scale training sets.

关键词

Keywords

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