├── Datasets ├── readme └── test data.csv ├── Orange files ├── read ├── imagetest.ows └── citpro2.ows ├── Matlab codes ├── readme ├── solar3.m ├── solar4.m ├── power_PVarray_250kW.slx ├── power_PVarray_250kW.slxc ├── power_PVarray_250kWmod.slx ├── power_PVarray_250kWmod.slxc ├── power_PVarray_250kWmod2.slx ├── power_PVarray_250kWmod2.slxc ├── power_PVarray_250kW.slx.r2017a ├── power_PVarray_250kWmod.slx.r2018a ├── power_PVarray_250kWmod.slx.original ├── solar2.m ├── imdata.m └── solar1.m └── README.md /Datasets/readme: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /Orange files/read: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/readme: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | 2 | -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/solar3.m: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/solar3.m -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/solar4.m: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/solar4.m -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/power_PVarray_250kW.slx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/power_PVarray_250kW.slx -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/power_PVarray_250kW.slxc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/power_PVarray_250kW.slxc -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/power_PVarray_250kWmod.slx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/power_PVarray_250kWmod.slx -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/power_PVarray_250kWmod.slxc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/power_PVarray_250kWmod.slxc -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/power_PVarray_250kWmod2.slx: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/power_PVarray_250kWmod2.slx -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/power_PVarray_250kWmod2.slxc: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/power_PVarray_250kWmod2.slxc -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/power_PVarray_250kW.slx.r2017a: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/power_PVarray_250kW.slx.r2017a -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/power_PVarray_250kWmod.slx.r2018a: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/power_PVarray_250kWmod.slx.r2018a -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/power_PVarray_250kWmod.slx.original: -------------------------------------------------------------------------------- https://raw.githubusercontent.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms/HEAD/Matlab codes/power_PVarray_250kWmod.slx.original -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/solar2.m: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | clc;clear;close 2 | x=xlsread('C:\Users\amr rashed\Desktop\solardataset.xlsx'); 3 | n=length(x); 4 | folder1='C:\Users\amr rashed\Desktop\Matlab\IMG\1\'; 5 | folder2='C:\Users\amr rashed\Desktop\Matlab\IMG\0\'; 6 | for i=1:n 7 | y=reshape(x(i,1:end-1),[11 2]); 8 | if x(i,end)==1 9 | z=strcat(folder1,num2str(i),'.tif'); 10 | imwrite(y,z) 11 | else 12 | z=strcat(folder2,num2str(i),'.tif'); 13 | imwrite(y,z) 14 | end 15 | end -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/imdata.m: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | %% Setup the Import Options and import the data 2 | opts = spreadsheetImportOptions("NumVariables", 7); 3 | 4 | % Specify sheet and range 5 | opts.Sheet = "Sheet1"; 6 | opts.DataRange = "A2:G51"; 7 | 8 | % Specify column names and types 9 | opts.VariableNames = ["IR", "RF", "class", "class_1", "RandomForest", "AdaBoost", "LogisticRegression"]; 10 | opts.VariableTypes = ["double", "double", "double", "double", "double", "double", "double"]; 11 | 12 | % Import the data 13 | graph = readtable("C:\Users\amr rashed\Desktop\graph.xlsx", opts, "UseExcel", false); 14 | 15 | %% Convert to output type 16 | graph = table2array(graph); 17 | 18 | %% Clear temporary variables 19 | clear opts 20 | %%remove the fourth column 21 | graph(:,4)=[]; 22 | %%plot IR and RF 23 | plot(graph(:,1),graph(:,2),'*') 24 | xlabel('IR') 25 | ylabel('RF') 26 | 27 | -------------------------------------------------------------------------------- /README.md: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | # Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms 2 | 3 | 4 | Fault Detection Algorithms for Achieving Service Continuity in Photovoltaic Farms 5 | A simulated 250-kW PV power plant was utilized to create training and testing datasets of PV fault cases. The PV farm and its simulation are further discussed in Appendix A. Three fault types and normal operation (free-of-fault state) are defined. The default sets, as shown in Appendix A, are as follows. From the figure presented in the Appendix section, the fault cases F1, F2, and F3 describe a string fault (tested on string 1), string-to-ground fault (tested on string 1), and string-to-string fault (tested between strings 1 and 2), respectively. Training and testing datasets were built. The training dataset included 600 instances, each with 30 features and one column for classes or categories. Tab. 1 shows that the dataset included 100 (16.67%) free-of-fault cases, 153 cases (25.5%) of string faults, 149 cases (24.83%) of string-to-ground faults, and 198 cases (33%) of string-to-string faults. The total simulation time was 0.4 s, and a fault was assumed to occur at 0.2 s. In the training dataset, all measurements were taken after the fault occurred in the period from 0.2 s to 0.4 s. The testing dataset contained 50 instances. Measurements were taken in the period from 0.1 s to 0.3 s, with transient time from 0.1 s to 0.2 s, and faults occurring from 0.2 s to 0.3 s. 6 | 7 | 8 | for more information about this dataset see the following link: 9 | https://www.techscience.com/iasc/v30n2/44023 10 | 11 | 12 | Please Cite This Article 13 | S. S. M. Ghoneim, A. E. Rashed and N. I. Elkalashy, "Fault detection algorithms for achieving service continuity in photovoltaic farms," Intelligent Automation & Soft Computing, vol. 30, no.2, pp. 467–479, 2021. 14 | 15 | 16 | video tutorial (see project 1) 17 | https://youtu.be/wpgQY5f2hOo 18 | 19 | 20 | presentation (see project 1) 21 | https://www.slideshare.net/AmrRashed3/machine-learning-workshop-using-orange-datamining-framework 22 | 23 | 24 | codes : 25 | https://github.com/amrrashed/Fault-Detection-Dataset-in-Photovoltaic-Farms 26 | -------------------------------------------------------------------------------- /Matlab codes/solar1.m: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | %interact matlab with simulink 2 | clc;clear;close all ; 3 | format short 4 | %uiopen('C:\Users\amr rashed\Desktop\Matlab\solar project\power_PVarray_250kWmod.slx',1) 5 | %sim 6 | %define model constant 7 | i=1; 8 | simout1=zeros(1,27); 9 | for t=31:0.5:31.5%10:50 10 | %Ir=0:1000 11 | %rf=0.001:2000ohm 12 | T=t; 13 | IR=1000; 14 | LOC=1; 15 | RF=5; 16 | %tsample=0.0005; 17 | tfinal=0.2; 18 | %simulation 19 | a=sim('power_PVarray_250kWmod','SimulationMode','normal'); 20 | %extract data generated by simulink model 21 | I1 = a.get('I1'); 22 | I2 = a.get('I2'); 23 | I3 = a.get('I3'); 24 | I4 = a.get('I4'); 25 | I5 = a.get('I5'); 26 | I6 = a.get('I6'); 27 | Pdcmean = a.get('Pdcmean'); 28 | Vdcmean = a.get('Vdcmean'); 29 | Itotal = a.get('Itotal'); 30 | n=length(I1); 31 | n=floor(n/2); 32 | m=length(Pdcmean); 33 | m=floor(m/2); 34 | %k=length(Itotal); 35 | I11=mean(I1(n/2:end)); 36 | I22=mean(I2(n/2:end)); 37 | I1max=max(I1(n/2:end)); 38 | I1min=min(I1(n/2:end)); 39 | I1med=median(I1(n/2:end)); 40 | I1var=var(I1(n/2:end)); 41 | I33=mean(I3(n/2:end)); 42 | I44=mean(I4(n/2:end)); 43 | I3max=max(I3(n/2:end)); 44 | I3min=min(I3(n/2:end)); 45 | I3med=median(I3(n/2:end)); 46 | I3var=var(I3(n/2:end)); 47 | I55=mean(I5(n/2:end)); 48 | I66=mean(I6(n/2:end)); 49 | Pdcmean1=mean(Pdcmean(m/2:end)); 50 | Vdcmean1=mean(Vdcmean(m/2:end)); 51 | Vdcmax1=max(Vdcmean(m/2:end)); 52 | Vdcmin1=min(Vdcmean(m/2:end)); 53 | Itotal1=mean(Itotal(n/2:end)); 54 | Itotalmax1=max(Itotal(n/2:end)); 55 | Itotalmin1=min(Itotal(n/2:end)); 56 | %fault types 57 | %normal 0 58 | %string fault 1 59 | %string-to-ground fault 2 60 | %string-to-string-fault 3 61 | %short circuit rf=0 4 62 | if RF~=inf 63 | class=1;%abnormal condition string fault 64 | else 65 | class=0;%normal condition 66 | end 67 | simout1(i,:)=[I11,I22,I1max,I1min,I1med,I1var,I33,I44,I3max,I3min,I3med,I3var,I55,I66,Itotal1,Itotalmax1,Itotalmin1,IR,T,Vdcmean1,Vdcmax1,Vdcmin1,Pdcmean1,LOC,RF,tfinal,class]; 68 | i=i+1; 69 | end 70 | %title=['I1','I2','I1MAX','I1MIN','I1MED','I1VAR','I3','I4','I3max','I3min','I3med','I3var','I5','I6','Itotal1','IR','T','Vdcmean1','Pdcmean1','LOC','RF','simstop time','class']; 71 | %xlswrite('testdata2.xlsx',title) 72 | xlswrite('testdata3.xlsx',simout1) -------------------------------------------------------------------------------- /Datasets/test data.csv: -------------------------------------------------------------------------------- 1 | I1;I2;I1MAX;I1MIN;I1VAR;I2MAX;I2MIN;I2VAR;I3;I4;I3max;I3min;I3var;I4MAX;I4MIN;I5;I6;Itotal1;Itotalmax1;Itotalmin1;Vdcmean1;Vdcmax1;Vdcmin1;Pdcmean1;IR;T;range 1;range 2;range 3;range 4;class 2 | 2.7912;3.074;3.0704;2.5418;0.06057;3.1119;3.0033;0.0014161;3.0158;3.0158;3.0713;2.9891;0.00067788;3.0713;2.9891;3.0158;3.0158;456.52;482.19;427.46;500.74;506.76;483.08;132.93;526;26;0.5286;0.1086;-0.2828;0;2 3 | 3.4534;3.6386;3.6218;3.3149;0.018449;3.6889;3.5689;0.0024421;3.5794;3.5794;3.6227;3.5652;0.00025589;3.6227;3.5652;3.5794;3.5794;455.82;479.75;427.47;498.46;500.68;489.94;157.05;627;31;0.3069;0.12;-0.1852;0;2 4 | 1.9525;2.0837;2.3345;1.8445;0.012447;2.3366;2.0348;0.0016895;2.0466;2.0466;2.3354;2.0312;0.0013355;2.3354;2.0312;2.0466;2.0466;455.42;478.74;427.38;488.58;492.02;475.91;88.824;357;33;0.49;0.3018;-0.1312;0;2 5 | 2.4018;2.5785;2.5868;2.2542;0.021388;2.6087;2.5195;0.00099791;2.5323;2.5323;2.5877;2.5135;0.00042325;2.5877;2.5135;2.5323;2.5323;456.16;480.71;427.48;495.42;500.54;476.94;110.53;442;29;0.3326;0.0892;-0.1767;0;2 6 | 0.85467;1.0284;2.3547;0.51656;0.21156;2.3567;0.86222;0.12986;1.0164;1.0164;2.3556;0.84474;0.13331;2.3556;0.84474;1.0164;1.0164;456.52;485.41;426.29;491.78;509.73;476;46.718;148;11;1.83814;1.49448;-0.17373;0;2 7 | 4.7403;5.4773;5.4155;4.1034;0.39667;5.5842;5.3446;0.011319;5.362;5.362;5.4165;5.3434;0.00030548;5.4165;5.3434;5.362;5.362;487.02;490.29;480.59;502.32;503.78;496.27;236.85;941;30;1.3121;0.2396;-0.737;0;2 8 | -3.0856;3.0738;3.0522;-9.293;37.316;3.1243;2.9898;0.0026611;3.0064;3.0064;3.0531;2.9834;0.0004326;3.0531;2.9834;3.0064;3.0064;456.67;482.99;427.37;500.67;506.5;483.14;129.75;522;24;12.3452;0.1345;-6.1594;0;2 9 | 1.3798;1.5045;2.354;1.1973;0.059782;2.3561;1.4257;0.03217;1.4821;1.4821;2.3549;1.3984;0.034831;2.3549;1.3984;1.4821;1.4821;456.81;484.56;426.98;494.35;509.28;476.22;66.359;246;18;1.1567;0.9304;-0.1247;0;2 10 | 2.7985;3.3822;3.3732;2.2211;0.30646;3.4155;3.3265;0.00091187;3.3224;3.3224;3.3741;3.2715;0.0011786;3.3741;3.2715;3.3224;3.3224;456.81;484.56;426.98;506.94;519.09;488.46;148.12;576;18;1.1521;0.089;-0.5837;0;2 11 | 1.8255;1.9783;2.3491;1.6773;0.023926;2.3511;1.9294;0.0028973;1.9435;1.9435;2.35;1.9112;0.0036606;2.35;1.9112;1.9435;1.9435;456.6;482.53;427.44;494.36;503.19;476.33;85.585;336;25;0.6718;0.4217;-0.1528;0;2 12 | 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