Adaptive Deep Belief Networks and LightGBM-Based Hybrid Fault Diagnostics for SCADA-Managed PV Systems : A Real-World Case Study
autor
Kull, Karl
Khan, Muhammad Amir
Asad, Bilal
Naseer, Muhammad Usman
Kallaste, Ants
Vaimann, Toomas
vastutusandmed
Kull, Karl; Khan, Muhammad Amir; Asad, Bilal; Naseer, Muhammad Usman; Kallaste, Ants; Vaimann, Toomas
allikas
Electronics
ajakirja erinumber
Advanced Condition Monitoring and Fault Analysis in Industrial Electronics
kirjastus/väljaandja
MDPI
ajakirja aastakäik number kuu
vol. 14, 18
ilmumisaasta
2025
leheküljed
art. 3649
leitav
https://doi.org/10.3390/electronics14183649
märksõna
tehisintellekt
tehisnärvivõrgud
rikked
detektsioon
sügavõpe
fotogalvaanika
võtmesõna
artificial intelligence
back propagation neural network
Bayesian optimization
deep learning
hybrid fault detection
I–V curves
machine learning
maximum power point tracking
photovoltaic fault detection algorithms
photovoltaic systems
PV fault classification
SCADA
ISSN
2079-9292
Open Access
Open Access
teaduspublikatsioon
teaduspublikatsioon
klassifikaator
1.1
TTÜ struktuuriüksus
Elektroenergeetika ja mehhatroonika instituut
Department of Electrical Power Engineering and Mechatronics
keel
English
Inglise