摘要
本发明提供一种基于人工智能的光伏发电系统故障智能诊断方法及系统,首先获取包含设备状态数据流、环境感知数据流和能量传输数据流的光伏发电系统目标运行数据集合,并进行特征提取生成目标特征表示,接着调用预训练的故障智能诊断模型对目标特征表示进行异常模式解码处理,生成包含异常特征链的中间诊断结果,然后基于中间诊断结果确定光伏发电系统的故障类型及故障传播网络,最后根据故障类型及故障传播网络生成包含网络拓扑标识的诊断报告,用于触发系统维护响应操作,实现了光伏发电系统故障诊断的智能化和精准化,提高了系统的可靠性和运维效率。
技术关键词
智能诊断方法
智能诊断模型
光伏发电系统
网络拓扑
时间序列特征
编码向量
故障案例库
系统运行状态
波动特征
功能模块
度量
偏离特征
标识
数据
模式
智能诊断系统
节点特征
系统为您推荐了相关专利信息
网络拓扑模型
网络节点
蚂蚁算法
时延
节点识别方法
历史流量数据
呼叫中心管理系统
粒子群优化算法
评估指标体系
流量特征信息
资源优化方法
分布式电源
强化学习算法
配电管理系统
资源分配
铝合金车轮毂
多工艺参数
关键点
时间序列预测模型
三维模型
电缆隧道
Retinex理论
智能诊断模型
图像
智能诊断方法