摘要
公开了一种应用于光伏储能设备的故障检测方法及系统。其首先将各个光伏储能设备的运行参数的时间序列进行排列以得到光伏储能设备运行参数时序输入矩阵的集合,接着,分别对各个光伏储能设备运行参数时序输入矩阵进行特征提取以得到光伏储能设备运行参数时序关联特征向量的集合,然后,计算被分析光伏储能设备的光伏储能设备运行参数时序关联特征向量与所述光伏储能设备运行参数时序关联特征向量的集合中所有其他光伏储能设备运行参数时序关联特征向量的集合的运行模式偏移度语义度量系数,最后,基于所述运行模式偏移度语义度量系数,确定被分析光伏储能设备是否存在故障。这样,可以提高设备的安全性和可靠性,降低维护成本和风险。
技术关键词
光伏储能设备
时序
故障检测方法
卷积神经网络模型
参数
深度神经网络模型
矩阵
特征提取器
度量
语义
分析设备
模式
故障检测系统
输入解码器
序列
集群
功率值
电流值
特征提取模块
数据获取模块
系统为您推荐了相关专利信息
车体
参数优化技术
遗传算法优化模型参数
结构尺寸参数
参数优化算法
并联混合动力车辆
电池寿命模型
车辆能量管理
电池放电倍率
发动机
分项系统
监测模块
控制模块
变频模块
污水排水管
时序数据存储方法
数据编码
数据采集方式
周期
对象