高斯过程

光伏发电以其清洁、无污染等优点得到广泛的推广和应用，光伏组件是否正常运行成为了制约光伏系统的整体发电效率。为了提高光伏系统的发电效率，提出了一种基于无线传感器网络的光伏组件故障诊断方法。总结了光伏组件的故障规律，建立了基于高斯过程分类器的故障诊断模型。利用无线传感器网络节点采集了适合高斯分类器训练的样本，并对高斯分类器的诊断模型进行了训练与仿真实验研究。结果验证了该方法的正确性和有效性。

储能电池系统的发展是推进“双碳”目标的关键所在，伴随而来的却是储能电站的安全隐患，亟需对储能电池系统的可靠性进行准确评估。为此，提出考虑多维性能衰减的储能电池运行可靠性评估方法。首先，提出了基于高斯过程的储能电池性能衰减过程电压特征量分布计算方法，计算充放电循环过程中电压特征量的概率分布，为刻画电池性能衰减提供了重要维度。然后，提出了基于多维通用生成函数的储能电池系统运行可靠性评估方法，通过电压特征量和容量的概率分布计算储能电池单体的可靠性。进而定义可考虑储能电池拓扑连接情况的串并联关系函数，计算储能电池系统整体的可靠性。最后，基于NASA储能电池数据的算例仿真表明所提方法能够实现储能电池系统可靠性的精准评估。