【光伏故障检测】基于改进蜣螂算法优化组合模型的光伏故障检测系统设计与实现（论文复现含详细代码及解释）

内容概要：本文围绕光伏故障检测问题，提出了基于改进蜣螂算法优化组合模型的方法。首先，建立了光伏电池和阵列的数学模型，模拟不同故障工况。接着，构建了CNN-BiLSTM组合深度学习模型，利用CNN提取空间特征，BiLSTM捕捉时序特征。为了提高模型性能，提出改进蜣螂优化算法(IDBO)，融合Levy飞行、T扰动分布和灰狼搜索策略，优化CNN-BiLSTM超参数。实验表明，IDBO在寻优速度和全局优化能力上优于对比算法，优化后的模型故障检测准确率提升了3.5%。此外，还介绍了光伏阵列故障模拟与数据生成、IDBO优化超参数的具体实现、完整系统集成与性能评估等内容，并展示了多模态故障检测框架、红外图像诊断改进方案、经济性优化方案等创新实现。 适合人群：从事光伏系统研究与开发的专业人士，尤其是具有机器学习和优化算法背景的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：①光伏系统的故障检测与诊断；②提高光伏系统运行的可靠性和安全性；③优化现有光伏故障检测方法，提高检测精度和效率；④通过多模态数据融合和智能算法优化，降低实施成本。 其他说明：本文不仅提供了详细的理论分析，还给出了完整的代码实现，包括光伏电池建模、故障模拟、CNN-BiLSTM模型构建、IDBO算法实现以及系统集成与评估。这些内容有助于读者深入理解光伏故障检测的关键技术和实现细节，同时也为实际工程项目提供了有价值的参考。