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摘要
分布式光伏电站的部署环境较为复杂,在实际运行中难免会产生多种故障。针对上述问题,提出了一种基于深度残差网络结构的分布式光伏电站故障诊断模型,对光伏电站的设备运行时序数据进行分析处理,实现对故障类别的快速准确判断。该模型使用一维卷积核感知时序数据特征,通过多级卷积结构提升模型的诊断能力,并采用残差结构解决模型深度增加造成的梯度消失问题,加速了深度模型的训练。光伏电站的测试数据实验结果表明,提出的模型相较于多种常见的智能模型具有较高的故障诊断准确度。该模型的推广使用不仅可以大幅减少光伏电站故障巡检投入,而且还能够提高光伏电站故障诊断效率。
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单位北京航空航天大学; 国家电网有限公司
