申请/专利权人：华北电力大学(保定)

申请日：2023-12-22

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN117807522A

主分类号：G06F18/2415

分类号：G06F18/2415;G06N5/01;G06N7/01;G06F18/214

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.19#实质审查的生效;2024.04.02#公开

摘要：本发明提供了一种基于决策树和朴素贝叶斯算法的光伏异常数据识别方法，包括：获取分布式光伏系统的待测数据，所述待测数据包括：光伏系统运行过程中所包含的历史数据和实时运行数据；获取所述待测数据中与异常状态相关的特征数据，得到特征数据集；构建决策树模型和朴素贝叶斯模型；通过多数投票法，对所述决策树模型和所述朴素贝叶斯模型进行集成，得到集成模型；将所述特征数据集输入集成模型，得到分布式光伏系统的异常状态数据。本发明解决了现有技术中对于分布式光伏异常数据的识别准确度低下的问题。

主权项：1.一种基于决策树和朴素贝叶斯算法的光伏异常数据识别方法，其特征在于，包括：获取分布式光伏系统的待测数据，所述待测数据包括：光伏系统运行过程中所包含的历史数据和实时运行数据；获取所述待测数据中与异常状态相关的特征数据，得到特征数据集；构建决策树模型和朴素贝叶斯模型；通过多数投票法，对所述决策树模型和所述朴素贝叶斯模型进行集成，得到集成模型；将所述特征数据集输入集成模型，得到分布式光伏系统的异常状态数据。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 华北电力大学(保定) 基于决策树和朴素贝叶斯算法的光伏异常数据识别方法

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