摘要
本发明公开一种基于多模态感知的光伏储能设备安全预警方法,包括:判断当前光伏储能设备是否存在故障风险;获取光伏储能设备震动信号,判断光伏储能设备的故障类型;结合光伏储能设备频谱特征,判断光伏储能设备的机械故障类型和故障部件;识别声波反射信号的声波反射源类型;构建光伏储能设备电化学故障程度预测模型,判断光伏储能设备电化学故障程度;预测光伏储能设备电化学故障程度为严重的时间点;评估气泡大小预测与电化学故障严重程度评估的准确性。本发明通过结合光伏储能设备的震动信号、声波反射信号以及多种传感器数据,提出一种基于多模态感知的光伏储能设备安全预警方法,能够全面监控设备的运行状态,并提前识别设备的潜在故障。
技术关键词
光伏储能设备
频谱特征
故障风险评估
独立成分分析算法
短时傅里叶变换
预警方法
震动传感器
随机森林
数据
识别气泡
阵列传感器
声波传感器
多模态
时域音频信号
冷却系统故障
时间段
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