【摘 要】
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人类对于能源的需求量随着社会经济与科技的发展与日俱增,不可再生能源的损耗量越来越大,由不可再生能源带来的环境污染问题越来越严重,大力发展清洁能源实现“碳达峰、碳中和”目标非常重要。世界各国已将太阳能作为大力发展绿色清洁能源的重要研究方向。随着太阳能光伏电站的发展,加强光伏电站的故障预警能力对于保障光伏电站的安全、高效运行和提高维保人员的工作效率至关重要。本文开发了一套太阳能电池板智能故障诊断系统,
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人类对于能源的需求量随着社会经济与科技的发展与日俱增,不可再生能源的损耗量越来越大,由不可再生能源带来的环境污染问题越来越严重,大力发展清洁能源实现“碳达峰、碳中和”目标非常重要。世界各国已将太阳能作为大力发展绿色清洁能源的重要研究方向。随着太阳能光伏电站的发展,加强光伏电站的故障预警能力对于保障光伏电站的安全、高效运行和提高维保人员的工作效率至关重要。本文开发了一套太阳能电池板智能故障诊断系统,该系统仅依靠光伏发电厂云端数据库的历史电流数据,在不需增加其他额外设备的条件下,通过一种基于软阈值化的时序卷积神经网络（Soft Thresholding Temporal Convolutional Network,ST-TCN）故障诊断模型完成对光伏电站各组件支路所处的工作状态和所发生的故障类型的精准诊断。主要工作包括:（1）提出基于ST-TCN的太阳能电池板故障检测方法,该方法使用三层基于软阈值化残差结构的膨胀卷积层提取电流特征信息,利用软阈值化对提取的电流特征信息进行降噪处理,减少冗余特征对故障诊断模型学习能力的干扰,最终将提取的电流特征经过全连接层进行故障诊断分类并保存模型,使用光伏电站实际运行电流数据进行测试验证,故障诊断的准确率达到92.99%。（2）开发太阳能电池板智能故障诊断系统,系统采用B/S架构开发,使用Java和Python语言设计系统的后端程序,使用JSP、CSS和Java Script设计系统的前端程序,使用My SQL存储系统的所有数据,本系统的功能主要包括:数据导入、故障诊断、故障预警、故障审核、预警支路可视化分析。
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