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一种光伏发电设备故障诊断方法及系统与流程

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技术特征:

1.一种光伏发电设备故障诊断方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备故障诊断方法,其特征在于:所述多维历史原始数据信号包括:

3.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备故障诊断方法,其特征在于:所述附加时间属性是指为所述多维历史原始数据信号建立时间轴,所述时间轴上的每个时间点都具有各自对应的所述多维历史原始数据信号。

4.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备故障诊断方法,其特征在于,在所述α-ceemd信号分解方法中,通过使用正负成对的加权噪声来进一步提高分解的稳定性和准确性;在所述α-ceemd中,对每个添加正噪声和负噪声后的所述多维历史原始数据信号进行eemd分解得到一个本征模态函数imf,得到所有的本征模态函数imf后,对所述所有本征模态函数imf进行平均,以得到最终的imf;所述imf作为初级数据信号特征矩阵;所述α-ceemd信号分解方法的过程为:

5.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备故障诊断方法,其特征在于:

6.一种光伏发电设备故障诊断系统,所述光伏发电设备故障诊断系统用于运行程序,其中,所述程序运行时执行权利要求1至5中任一项所述的光伏发电设备故障诊断方法,其特征在于,包括:

7.根据权利要求6所述的一种光伏发电设备故障诊断系统,其特征在于:所述多维历史原始数据信号包括:

8.根据权利要求6所述的一种光伏发电设备故障诊断系统,其特征在于:所述附加时间属性是指为所述多维历史原始数据信号建立时间轴,所述时间轴上的每个时间点都具有各自对应的所述多维历史原始数据信号。

9.根据权利要求6所述的一种光伏发电设备故障诊断系统,其特征在于,所述α-ceemd信号分解方法的过程为:

10.根据权利要求6所述的一种光伏发电设备故障诊断系统,其特征在于:


技术总结
本发明涉及光伏发电技术领域,具体涉及一种光伏发电设备故障诊断方法及系统。本发明包括:对光伏发电设备进行多维历史原始数据信号的采集;使用α‑CEEMD信号分解方法将复杂的多维历史原始数据信号分解为本征模态函数IMF,提取初级数据信号特征矩阵;使用MF‑CNN卷积神经网络对初级数据信号特征矩阵进行进一步特征提取,获取特征数据;根据特征数据对光伏发电设备进行故障诊断。本发明能够提高光伏发电设备故障诊断的效率和准确率。

技术研发人员:韩小雅,宋少年
受保护的技术使用者:韩小雅
技术研发日:
技术公布日:2024/11/14
文档序号 : 【 40002072 】

技术研发人员:韩小雅,宋少年
技术所有人:韩小雅

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