【摘 要】
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太阳能光伏产业近年发展迅速,准确诊断光伏组件故障位置及类型可以提升运维人员的工作效率。提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆模型(Convolutional Neural Networks-Long
【机 构】
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太原理工大学大数据学院,晋能清洁能源有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2018YFB1404500)
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太阳能光伏产业近年发展迅速,准确诊断光伏组件故障位置及类型可以提升运维人员的工作效率。提出一种基于卷积神经网络-长短期记忆模型(Convolutional Neural Networks-Long Short Term Memory,CNN-LSTM)的深度学习诊断模型,利用电站原有设备就可完成检测任务。首先提出了一种依据电流值的组件故障分类方式;然后,检测模型根据光伏阵列布局特点设计了一种特征提取算法,分别提取光伏阵列电流横向与纵向特征,来获取空间与时间上的特性;再通过CNN网络来对横向特征做进一步的提
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