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2022年9月7日 · 1.本发明涉及电站故障检测技术领域,具体涉及一种基于ami数据的分布式光伏电站故障诊断方法和一种基于ami数据的分布式光伏电站故障诊断装置。 2.近年来,随着化石能源枯竭、生态环境破坏以及全方位球能源安全方位等问题日益显现,发展可再生能源迫在眉睫。 太阳能作为新型能源的代表,其具备清洁环保、可再生、可持续等天然优点,使得光伏发电领域技术得以快速
了解更多2024年4月11日 · 光伏发电系统中的故障诊断与智能监测能够提高系统的可信赖性、效率和安全方位性,降 低维护成本,延长设备使用寿命,为光伏发电系统的稳定运行和持续发电提供了重要保障。
了解更多2024年11月27日 · 摘要： 为有效识别分布式光伏故障系统,提出一种基于GRU-贝叶斯神经网络的分布式光伏功率异常检测方法。 首先,选取晴天为检测场景,降低天气因素的干扰;然后,引入灰色绝对关联度算法,利用同地区光伏系统出力的相似性,筛除不合格光伏出力数据,构建光伏用户
了解更多2024年12月14日 · 摘要： 提出一种基于数字孪生模型与融合神经网络的光伏阵列故障诊断方法。 首先,设计并初步实现包含孪生模型、数据采集与传输模块、服务应用系统的光伏电站数字孪生系统整体框架;其次,结合机理建模方法与粒子群（PSO）优化算法,建立光伏阵列数字孪生模型;再次,通过评估数字孪生模型输出与物理实体输出之间的残差,对故障进行检测;最高后,采用时间卷积网
了解更多本文将三种算法结合,设计实现了基于数据挖掘的分布式光伏故障诊断与预警系统,详细介绍了系统体系结构,建模系统模块,实时系统模块和模型数据库的设计与实现。
了解更多2022年2月19日 · 通过这种方式可以不用现场检查即可识别出故障电站,运维人员则可以据此及时排除该故障,从而避免分布式光伏发电系统的发电效率受到影响。 实施例二图2为本技术实施例的一种分布式光伏发电系统的故障诊断装置的框图。
了解更多2024年11月27日 · 2、针对分布式光伏电站的设备故障诊断预警,目前常见的解决方案主要面临以下挑战：首先,数据采集和处理能力有限,难以实时、全方位面地获取和分析海量的设备运行数据,导致故障诊断的精确性和及时性受到影响；其次,故障类型的复杂性和多样性
了解更多本文分析研究基于支持向量机算法的异常组串识别方法；研究基于二维横纵算法的故障类型诊断及程度估算方法；构建分布式光伏电站组串电气数据故障类型诊断和程度估算平台。
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