摘要
本发明公开了一种基于组串电流数据挖掘的光伏组件故障预警方法及系统。本发明基于物联网和嵌入式技术使用电表采集光伏组件采集组串电流数据,围绕双向长短时记忆网络搭建组串电流预测模型,并采用卷积神经网络对特征提取进行优化。然后对晴天、阴天、雨天三种天气情况分别建模,进行训练并根据模型进行实验分析,最后根据计算的偏差率指标结合滑动窗口方法建立报警阈值机制,实现光伏组件在故障报警推送之前的及时预警。本发明仅通过历史组串电流数据就能实现对光伏组件故障的准确判断,在报警信息上报之前就能帮助运维人员及时发现异常,进行预测性的维护工作,较大程度提高系统的运行效率,从而提高系统的经济效益。
技术关键词
光伏组件故障
双向长短期记忆网络
预警方法
深度学习模型
空间特征信息
特征信息提取
数据
偏差
光伏组串电流
滑动窗口方法
指标
嵌入式技术
阈值机制
光伏逆变器
依赖特征
特征提取模块
天气
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