【摘 要】
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光伏逆变器是光伏发电系统的重要环节,准确且及时地处理逆变器故障对保障光伏发电系统的安全稳定运行具有重要的意义。本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN)组合式检测方法,通过监控系统的实时数据提取出特征向量,训练PCA-CNN模型,从而实现光伏逆变器的故障诊断。实验结果表明:该方法可以有效地检测出逆变器的故障。
【机 构】
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浙江大唐国际江山新城热电有限责任公司
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光伏逆变器是光伏发电系统的重要环节,准确且及时地处理逆变器故障对保障光伏发电系统的安全稳定运行具有重要的意义。本文提出了一种基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN)组合式检测方法,通过监控系统的实时数据提取出特征向量,训练PCA-CNN模型,从而实现光伏逆变器的故障诊断。实验结果表明:该方法可以有效地检测出逆变器的故障。
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