Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms

利用一个模拟的250 kw光伏电站，创建了光伏故障案例的训练和测试数据集。PV农场及其仿真在附录a中进一步讨论，定义了三种故障类型和正常运行(无故障状态)。默认设置如附录A所示，如下所示。从附录部分的图中，故障案例F1、F2和F3分别描述了字符串故障(在字符串1上测试)、字符串到地面故障(在字符串1上测试)和字符串到字符串故障(在字符串1和2之间测试)。建立训练和测试数据集。训练数据集包括600个实例，每个实例有30个特征和一列用于类或类别。由表1可知，该数据集包含无故障100例(16.67%)，串故障153例(25.5%)，串到地故障149例(24.83%)，串到串故障198例(33%)。总模拟时间为0.4 s，假设在0.2 s时发生故障。在训练数据集中，所有的测量都是在故障发生后0.2 s到0.4 s的时间段内进行的。测试数据集包含50个实例。 Measurements were taken in the period from 0.1 s to 0.3 s, with transient time from 0.1 s to 0.2 s, and faults occurring from 0.2 s to 0.3 s. for more information about this dataset see the following link:https://www.techscience.com/iasc/v30n2/44023S. S. M. Ghoneim, A. E. Rashed和N. I. Elkalashy，“实现光伏电站服务连续性的故障检测算法”，智能自动化与软计算，第30卷，no. 1。2，页467-479,2021。视频教程(见项目1)https://youtu.be/wpgQY5f2hOo演示(见项目1)https://www.slideshare.net/AmrRashed3/machine-learning-workshop-using-orange-datamining-framework代码:https://github.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms