摘要
本发明公开了一种基于分布式光伏在线诊断的智能管控方法,具体包括以下步骤:首先利用采集设备实时采集光伏电站的运行数据,并基于采集的数据传输至数据的控制终端,并完成对采集数据的处理操作,基于采集的数据搭建分布式光伏运行故障诊断决策森林,本发明涉及分布式光伏在线诊断技术领域。该用于基于分布式光伏在线诊断的智能管控方法,将循环神经网络和深度神经网络结合起来用于分布式光伏在线诊断的智能管控方法,可以充分利用两者的优势,循环神经网络负责处理时间序列数据并捕捉长期记忆,而深度神经网络则负责提取深层特征并处理复杂的非线性关系,这种结合使得故障诊断模型更加准确、高效和可靠。
技术关键词
智能管控方法
分布式光伏
深度神经网络
智能管控系统
故障诊断模型
数据
光伏电站
控制终端
采集设备
在线诊断技术
光伏组件温度
光照强度传感器
决策
逆变器
电压传感器
训练集
定位故障
系统为您推荐了相关专利信息
分布式光伏
承载力计算方法
变压器模型
资源消耗量
典型
信息最大化生成对抗网络
体系仿真
编码向量
位置编码技术
融合特征
烟气余热回收装置
供热设备
吸收式热泵
板式换热器
深度神经网络
故障诊断方法
多项式
Sigmoid函数
自动微分技术
故障诊断模型
智能诊断方法
故障诊断模型
数控机床
分类子模型
多头注意力机制