【摘 要】
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针对光伏发电设备的输出特性具有时间序列的特征,提出了一种主成分分析-聚类算法(PCACLUSTER)和经验模态分解-卷积神经网络(EMD-CNN)相结合的光伏发电设备故障诊断方法。首先,通过对时间序列进行主成分分析(PCA),从冗余特征中提取主要成分,降低聚类输入维数,再利用K-Means算法对时间序列进行聚类;然后,通过经验模态分解(EMD)方法提取时间序列特征,再利用卷积神经网络(CNN)进行训练和分类,并最终判断出光伏发电设备具体的故障类型。实验结果和应用效果表明,该方法可以有效实现光伏发电设备的故
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针对光伏发电设备的输出特性具有时间序列的特征,提出了一种主成分分析-聚类算法(PCACLUSTER)和经验模态分解-卷积神经网络(EMD-CNN)相结合的光伏发电设备故障诊断方法。首先,通过对时间序列进行主成分分析(PCA),从冗余特征中提取主要成分,降低聚类输入维数,再利用K-Means算法对时间序列进行聚类;然后,通过经验模态分解(EMD)方法提取时间序列特征,再利用卷积神经网络(CNN)进行训练和分类,并最终判断出光伏发电设备具体的故障类型。实验结果和应用效果表明,该方法可以有效实现光伏发电设备的故
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