基于ISSA-RF算法的光伏阵列故障诊断研究

许桂敏; 宋雨航; 相里梦桥; 杨亚龙; 段晨东

doi:doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1808

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基于ISSA-RF算法的光伏阵列故障诊断研究

更新时间：2026-03-06

- 基于ISSA-RF算法的光伏阵列故障诊断研究
- Vol. 47, Issue 2, Pages: 111-121(2026)
- 作者机构：
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1808
  CLC： TM914
- Online First：05 March 2026，
  
  Published：05 March 2026
- 稿件说明：
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许桂敏, 宋雨航, 相里梦桥, et al. 基于ISSA-RF算法的光伏阵列故障诊断研究[J]. 2026, 47(2): 111-121.
DOI：

许桂敏, 宋雨航, 相里梦桥, et al. 基于ISSA-RF算法的光伏阵列故障诊断研究[J]. 2026, 47(2): 111-121. DOI： doi:10.19912/j.0254-0096.tynxb.2024-1808.

摘要

提出一种基于改进麻雀搜索（ISSA）优化随机森林（RF）的算法

用以提高光伏阵列故障诊断的准确率。首先

通过搭建光伏阵列模拟5种工况

提取故障向量

构造光伏阵列故障数据集。其次

通过测试函数对灰狼搜索算法（GWO）、粒子群算法（PSO）、ISSA和麻雀搜索算法（SSA）进行寻优对比

发现ISSA在平均值和标准差方面均优于其他算法

显示出更好的鲁棒性。然后

利用光伏阵列故障仿真数据集对ISSA-RF诊断模型进行性能分析

得到ISSA-RF方法整体准确率达到97.06%

比传统RF模型提高6.94个百分点。最后

结合实验室光伏阵列开路、短路、遮荫、老化和正常5种工况数据集对ISSA-RF诊断模型进行验证

证明所提基于ISSA-RF的光伏阵列故障诊断方法具有较高的分类效率和精度

其性能表现优于其他诊断模型。

Abstract

This paper presents a method based on an improved sparrow search algorithm （ISSA） and optimized random forest （RF） model

aiming to improve the accuracy of fault diagnosis in photovoltaic arrays. Firstly

the photovoltaic fault data set is constructed by building a photovoltaic array to simulate five fault conditions and extracting fault vectors. Secondly

the optimization comparison among sparrow search algorithm （ISSA）

grey wolf optimization （GWO）

particle swarm optimization （PSO） and ISSA by test function is performed. The results indicate that ISSA is better than other algorithms in terms of mean value and standard deviation

showing better robustness. Then

the performance of ISSA-RF is analyzed using the simulation data set of photovoltaic array fault. It can be found that the overall accuracy of ISSA-RF reaches 97.06%

which is 6.94 percentage points higher than the traditional RF model. Finally

the data set under five different working conditions including open circuit

short circuit

shade

aging and normal operation are collected for testing ISSA-RF. The research outcomes prove that this model has high classification efficiency and accuracy

and its performance is superior to other models.

关键词

Keywords

references

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