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Boubaker, Sahbi, Souad Kamel, Nejib Ghazouani et Adel Mellit. « Assessment of Machine and Deep Learning Approaches for Fault Diagnosis in Photovoltaic Systems Using Infrared Thermography ». Remote Sensing 15, no 6 (21 mars 2023) : 1686. http://dx.doi.org/10.3390/rs15061686.
Texte intégralBasnet, Barun, Hyunjun Chun et Junho Bang. « An Intelligent Fault Detection Model for Fault Detection in Photovoltaic Systems ». Journal of Sensors 2020 (9 juin 2020) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2020/6960328.
Texte intégralMuhammad, N., H. Zainuddin, E. Jaaper et Z. Idrus. « An early fault detection approach in grid-connected photovoltaic (GCPV) system ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 17, no 2 (1 février 2020) : 671. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v17.i2.pp671-679.
Texte intégralLipták, Róbert, et István Bodnár. « Simulation of fault detection in photovoltaic arrays ». Analecta Technica Szegedinensia 15, no 2 (15 décembre 2021) : 31–40. http://dx.doi.org/10.14232/analecta.2021.2.31-40.
Texte intégralBenmouiza, Khalil. « Grid Connected PV Systems Fault Detection using K-Means Clustering Algorithm ». International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 13, no 5 (13 mai 2023) : 73–83. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae0523_07.
Texte intégralAmiri, Ahmed Faris, Sofiane Kichou, Houcine Oudira, Aissa Chouder et Santiago Silvestre. « Fault Detection and Diagnosis of a Photovoltaic System Based on Deep Learning Using the Combination of a Convolutional Neural Network (CNN) and Bidirectional Gated Recurrent Unit (Bi-GRU) ». Sustainability 16, no 3 (24 janvier 2024) : 1012. http://dx.doi.org/10.3390/su16031012.
Texte intégralAl-Katheri, Ahmed A., Essam A. Al-Ammar, Majed A. Alotaibi, Wonsuk Ko, Sisam Park et Hyeong-Jin Choi. « Application of Artificial Intelligence in PV Fault Detection ». Sustainability 14, no 21 (25 octobre 2022) : 13815. http://dx.doi.org/10.3390/su142113815.
Texte intégralZaki, Sayed A., Honglu Zhu et Jianxi Yao. « Fault detection and diagnosis of photovoltaic system using fuzzy logic control ». E3S Web of Conferences 107 (2019) : 02001. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/201910702001.
Texte intégralOsmani, Khaled, Ahmad Haddad, Thierry Lemenand, Bruno Castanier et Mohamad Ramadan. « Material Based Fault Detection Methods for PV Systems ». Key Engineering Materials 865 (septembre 2020) : 111–15. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.865.111.
Texte intégralHussain, Imran, Ihsan Ullah Khalil, Aqsa Islam, Mati Ullah Ahsan, Taosif Iqbal, Md Shahariar Chowdhury, Kuaanan Techato et Nasim Ullah. « Unified Fuzzy Logic Based Approach for Detection and Classification of PV Faults Using I-V Trend Line ». Energies 15, no 14 (13 juillet 2022) : 5106. http://dx.doi.org/10.3390/en15145106.
Texte intégralPei, Tingting, et Xiaohong Hao. « A Fault Detection Method for Photovoltaic Systems Based on Voltage and Current Observation and Evaluation ». Energies 12, no 9 (6 mai 2019) : 1712. http://dx.doi.org/10.3390/en12091712.
Texte intégralLazzaretti, André Eugênio, Clayton Hilgemberg da Costa, Marcelo Paludetto Rodrigues, Guilherme Dan Yamada, Gilberto Lexinoski, Guilherme Luiz Moritz, Elder Oroski et al. « A Monitoring System for Online Fault Detection and Classification in Photovoltaic Plants ». Sensors 20, no 17 (20 août 2020) : 4688. http://dx.doi.org/10.3390/s20174688.
Texte intégralToche Tchio, Guy M., Joseph Kenfack, Joseph Voufo, Yves Abessolo Mindzie, Blaise Fouedjou Njoya et Sanoussi S. Ouro-Djobo. « Diagnosing faults in a photovoltaic system using the Extra Trees ensemble algorithm ». AIMS Energy 12, no 4 (2024) : 727–50. http://dx.doi.org/10.3934/energy.2024034.
Texte intégralJoseph, Easter, Pradeep Menon Vijaya Kumar, Balbir Singh Mahinder Singh et Dennis Ling Chuan Ching. « Performance Monitoring Algorithm for Detection of Encapsulation Failures and Cell Corrosion in PV Modules ». Energies 16, no 8 (12 avril 2023) : 3391. http://dx.doi.org/10.3390/en16083391.
Texte intégralEmamian, Masoud, Aref Eskandari, Mohammadreza Aghaei, Amir Nedaei, Amirmohammad Moradi Sizkouhi et Jafar Milimonfared. « Cloud Computing and IoT Based Intelligent Monitoring System for Photovoltaic Plants Using Machine Learning Techniques ». Energies 15, no 9 (20 avril 2022) : 3014. http://dx.doi.org/10.3390/en15093014.
Texte intégralQasim Obaidi, Marwah, et Nabil Derbel. « IoT-based monitoring and shading faults detection for a PV water pumping system using deep learning approach ». Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, no 5 (1 octobre 2023) : 2673–81. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i5.4496.
Texte intégralAlam, Zaheer, Malak Adnan Khan, Zain Ahmad Khan, Waleed Ahmad, Imran Khan, Qudrat Khan, Muhammad Irfan et Grzegorz Nowakowski. « Fault Diagnosis Strategy for a Standalone Photovoltaic System : A Residual Formation Approach ». Electronics 12, no 2 (5 janvier 2023) : 282. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12020282.
Texte intégralYang, Nien-Che, et Harun Ismail. « Voting-Based Ensemble Learning Algorithm for Fault Detection in Photovoltaic Systems under Different Weather Conditions ». Mathematics 10, no 2 (17 janvier 2022) : 285. http://dx.doi.org/10.3390/math10020285.
Texte intégralEt-taleby, Abdelilah, Yassine Chaibi, Mohamed Benslimane et Mohammed Boussetta. « Applications of Machine Learning Algorithms for Photovoltaic Fault Detection : a Review ». Statistics, Optimization & ; Information Computing 11, no 1 (23 janvier 2023) : 168–77. http://dx.doi.org/10.19139/soic-2310-5070-1537.
Texte intégralHichri, Amal, Mansour Hajji, Majdi Mansouri, Kamaleldin Abodayeh, Kais Bouzrara, Hazem Nounou et Mohamed Nounou. « Genetic-Algorithm-Based Neural Network for Fault Detection and Diagnosis : Application to Grid-Connected Photovoltaic Systems ». Sustainability 14, no 17 (24 août 2022) : 10518. http://dx.doi.org/10.3390/su141710518.
Texte intégralRaeisi, H. A., et S. M. Sadeghzadeh. « A Novel Experimental and Approach of Diagnosis, Partial Shading, and Fault Detection for Domestic Purposes Photovoltaic System Using Data Exchange of Adjacent Panels ». International Journal of Photoenergy 2021 (17 septembre 2021) : 1–19. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9956433.
Texte intégralSalman Zamzeer, Ali, Mansour S. Farhan et Haider TH ALRikabi. « Fault Detection System of Photovoltaic Based on Artificial Neural Network ». Wasit Journal of Engineering Sciences 11, no 1 (1 avril 2023) : 93–104. http://dx.doi.org/10.31185/ejuow.vol11.iss1.399.
Texte intégralIBK, Sugirianta, IGNA Dwijaya_S, M Purbhawa, GK Sri Budarsa et Ketut Ta. « Short and Open Circuit Fault Detection in On-Grid Photovoltaic Systems 1MWP Bangli Based on Current and Voltage Observation ». Journal of Computer Science and Technology Studies 4, no 2 (28 octobre 2022) : 105–17. http://dx.doi.org/10.32996/jcsts.2022.4.2.13.
Texte intégralLebreton, Carole, Fabrice Kbidi, Alexandre Graillet, Tifenn Jegado, Frédéric Alicalapa, Michel Benne et Cédric Damour. « PV System Failures Diagnosis Based on Multiscale Dispersion Entropy ». Entropy 24, no 9 (16 septembre 2022) : 1311. http://dx.doi.org/10.3390/e24091311.
Texte intégralRivai, Ahmad, Nasrudin Abd Rahim, Mohamad Fathi Mohamad Elias et Jafferi Jamaludin. « Analysis of Photovoltaic String Failure and Health Monitoring with Module Fault Identification ». Energies 13, no 1 (24 décembre 2019) : 100. http://dx.doi.org/10.3390/en13010100.
Texte intégralD., Balakrishnan, Raja J., Manikandan Rajagopal, Sudhakar K. et Janani K. « An IoT-Based System for Fault Detection and Diagnosis in Solar PV Panels ». E3S Web of Conferences 387 (2023) : 05009. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202338705009.
Texte intégralPark, Sunme, Soyeong Park, Myungsun Kim et Euiseok Hwang. « Clustering-Based Self-Imputation of Unlabeled Fault Data in a Fleet of Photovoltaic Generation Systems ». Energies 13, no 3 (7 février 2020) : 737. http://dx.doi.org/10.3390/en13030737.
Texte intégralNatsheh, Emad, et Sufyan Samara. « Tree Search Fuzzy NARX Neural Network Fault Detection Technique for PV Systems with IoT Support ». Electronics 9, no 7 (3 juillet 2020) : 1087. http://dx.doi.org/10.3390/electronics9071087.
Texte intégralJenitha, P., et A. Immanuel Selvakumar. « Fault detection in PV systems ». Applied Solar Energy 53, no 3 (juillet 2017) : 229–37. http://dx.doi.org/10.3103/s0003701x17030069.
Texte intégralWang, Lina, Ehtisham Lodhi, Pu Yang, Hongcheng Qiu, Waheed Ur Rehman, Zeeshan Lodhi, Tariku Sinshaw Tamir et M. Adil Khan. « Adaptive Local Mean Decomposition and Multiscale-Fuzzy Entropy-Based Algorithms for the Detection of DC Series Arc Faults in PV Systems ». Energies 15, no 10 (15 mai 2022) : 3608. http://dx.doi.org/10.3390/en15103608.
Texte intégralNavid, Qamar, Ahmed Hassan, Abbas Ahmad Fardoun et Rashad Ramzan. « An Online Novel Two-Layered Photovoltaic Fault Monitoring Technique Based Upon the Thermal Signatures ». Sustainability 12, no 22 (18 novembre 2020) : 9607. http://dx.doi.org/10.3390/su12229607.
Texte intégralPang, Ruiwen, et Wenfang Ding. « Series Arc Fault Characteristics and Detection Method of a Photovoltaic System ». Energies 16, no 24 (12 décembre 2023) : 8016. http://dx.doi.org/10.3390/en16248016.
Texte intégralSuliman, Fouad, Fatih Anayi et Michael Packianather. « Electrical Faults Analysis and Detection in Photovoltaic Arrays Based on Machine Learning Classifiers ». Sustainability 16, no 3 (27 janvier 2024) : 1102. http://dx.doi.org/10.3390/su16031102.
Texte intégralHojabri, Mojgan, Samuel Kellerhals, Govinda Upadhyay et Benjamin Bowler. « IoT-Based PV Array Fault Detection and Classification Using Embedded Supervised Learning Methods ». Energies 15, no 6 (13 mars 2022) : 2097. http://dx.doi.org/10.3390/en15062097.
Texte intégralWang, Yao, Cuiyan Bai, Xiaopeng Qian, Wanting Liu, Chen Zhu et Leijiao Ge. « A DC Series Arc Fault Detection Method Based on a Lightweight Convolutional Neural Network Used in Photovoltaic System ». Energies 15, no 8 (14 avril 2022) : 2877. http://dx.doi.org/10.3390/en15082877.
Texte intégralEskandari, Aref, Jafar Milimonfared, Mohammadreza Aghaei et Angèle H. M. E. Reinders. « Autonomous Monitoring of Line-to-Line Faults in Photovoltaic Systems by Feature Selection and Parameter Optimization of Support Vector Machine Using Genetic Algorithms ». Applied Sciences 10, no 16 (10 août 2020) : 5527. http://dx.doi.org/10.3390/app10165527.
Texte intégralLu, Shiue-Der, Meng-Hui Wang, Shao-En Wei, Hwa-Dong Liu et Chia-Chun Wu. « Photovoltaic Module Fault Detection Based on a Convolutional Neural Network ». Processes 9, no 9 (10 septembre 2021) : 1635. http://dx.doi.org/10.3390/pr9091635.
Texte intégralYao, Siya, Qi Kang, Mengchu Zhou, Abdullah Abusorrah et Yusuf Al-Turki. « Intelligent and Data-Driven Fault Detection of Photovoltaic Plants ». Processes 9, no 10 (24 septembre 2021) : 1711. http://dx.doi.org/10.3390/pr9101711.
Texte intégralYang, Cheng, Fuhao Sun, Yujie Zou, Zhipeng Lv, Liang Xue, Chao Jiang, Shuangyu Liu, Bochao Zhao et Haoyang Cui. « A Survey of Photovoltaic Panel Overlay and Fault Detection Methods ». Energies 17, no 4 (9 février 2024) : 837. http://dx.doi.org/10.3390/en17040837.
Texte intégralCardinale-Villalobos, Leonardo, Carlos Meza, Abel Méndez-Porras et Luis D. Murillo-Soto. « Quantitative Comparison of Infrared Thermography, Visual Inspection, and Electrical Analysis Techniques on Photovoltaic Modules : A Case Study ». Energies 15, no 5 (2 mars 2022) : 1841. http://dx.doi.org/10.3390/en15051841.
Texte intégralEmre Coşgun, Atıl, et Yunus Uzun. « THERMAL FAULT DETECTION SYSTEM FOR PV SOLAR MODULES ». Electrical and Electronics Engineering : An International Journal 06, no 03 (31 août 2017) : 09–15. http://dx.doi.org/10.14810/elelij.2017.6302.
Texte intégralLim, Hee-Won, Il-Kwon Kim, Ji-Hyeon Kim et U.-Cheul Shin. « Simulation-Based Fault Detection Remote Monitoring System for Small-Scale Photovoltaic Systems ». Energies 15, no 24 (13 décembre 2022) : 9422. http://dx.doi.org/10.3390/en15249422.
Texte intégralWang, Meng-Hui, Chun-Chun Hung, Shiue-Der Lu, Zong-Han Lin et Cheng-Chien Kuo. « Fault Diagnosis for PV Modules Based on AlexNet and Symmetrized Dot Pattern ». Energies 16, no 22 (14 novembre 2023) : 7563. http://dx.doi.org/10.3390/en16227563.
Texte intégralChao, Kuei-Hsiang, Jen-Hsiang Tsai et Ying-Hao Chen. « Development of a Low-Cost Fault Detector for Photovoltaic Module Array ». Electronics 8, no 2 (25 février 2019) : 255. http://dx.doi.org/10.3390/electronics8020255.
Texte intégralBADOUD, Abd Essalam. « Bond Graph Model for Fault Detection of Partial Shaded PV Array Considering Different Module Connection Schemes and Effects of Bypass Diodes ». Algerian Journal of Renewable Energy and Sustainable Development 01, no 01 (15 juin 2019) : 41–59. http://dx.doi.org/10.46657/ajresd.2019.1.1.5.
Texte intégralGhazali, Siti Nor Azlina Mohd, et Muhamad Zahim Sujod. « A multi-scale dual-stage model for PV array fault detection, classification, and monitoring technique ». International Journal of Applied Power Engineering (IJAPE) 11, no 2 (1 juin 2022) : 134. http://dx.doi.org/10.11591/ijape.v11.i2.pp134-144.
Texte intégralRamaprasanna Dalai, Et al. « Protection Scheme based on Artificial Neural Network for Fault Detection and Classification in Low Voltage PV-Based DC Microgrid ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, no 9 (5 novembre 2023) : 1960–70. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i9.9193.
Texte intégralPlaton, Radu, Jacques Martel, Norris Woodruff et Tak Y. Chau. « Online Fault Detection in PV Systems ». IEEE Transactions on Sustainable Energy 6, no 4 (octobre 2015) : 1200–1207. http://dx.doi.org/10.1109/tste.2015.2421447.
Texte intégralWang, Yao, Xiang Li, Yunsheng Ban, Xiaochen Ma, Chenguang Hao, Jiawang Zhou et Huimao Cai. « A DC Arc Fault Detection Method Based on AR Model for Photovoltaic Systems ». Applied Sciences 12, no 20 (14 octobre 2022) : 10379. http://dx.doi.org/10.3390/app122010379.
Texte intégralAlsafasfeh, Moath, Ikhlas Abdel-Qader, Bradley Bazuin, Qais Alsafasfeh et Wencong Su. « Unsupervised Fault Detection and Analysis for Large Photovoltaic Systems Using Drones and Machine Vision ». Energies 11, no 9 (27 août 2018) : 2252. http://dx.doi.org/10.3390/en11092252.
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