《表3 与现有算法预测值的均方根误差比较 (RMSE)》

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《基于BEADS-ESMC组合算法的三相光伏并网逆变柜触点红外温度预测方法》

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通过表2-表4中数据对基于三次指数平滑法（ES）、基于三次指数平滑法预测和马尔科夫链修正（ESMC）、以及本文提出的基于BEADS和ESMC方法的预测结果进行对比分析。可以看出，在使用红外热成像仪作为非接触式温度测量传感器对三相光伏并网逆变柜的重要触点进行温度监测时，对于同一温度序列的预测，在预测精度方面，基于BEADS-ESMC的预测方法，其预测结果的最大误差eMAX和误差的均方根RMSE均最小，最大预测误差eMAX=0.32℃，最大误差均方根RMS E=0.26°C，该方法的预测结果精度最高。从表2预测值最大误差的比较可以看出，当温度变化较大时，ESMC算法在某时刻的最大误差达到了3.52°C，而应用本文BEADS-ESMC算法的最大预测误差仅为0.32°C，本文提出的预测算法具有较好的适应性和鲁棒性。在预测算法处理时间方面，基于ES的预测算法处理最短，约40ms，基于本文BEADS-ESMC预测方法的处理时间约为60ms，时间损耗较小。综上所述，对于红外热成像仪的测温结果，在对三相光伏并网逆变柜的重要触点温度进行多步预测时，基于BEADS-ESMC的预测方法的预测精度最高，对温度趋势变化的适应性更好，鲁棒性较强，在算法处理时间上与传统预测算法在同一量级，表现出较好的预测效果。