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摘要
为提高光伏发电设备故障诊断效率，保证光伏发电厂的运行可靠性，本文引进聚类算法，设计一种针对光伏发电设备的故障诊断方法。根据实际需求，设定光伏发电设备在运行中的故障状态属于空间状态，选择具有特征性的参数，用于描述设备的运行工况与运行状态，以此实现对光伏发电设备故障特征与训练样本的选择；对所有故障信息进行离散，根据离散点在空间中的分布，引进聚类算法，对光伏发电设备故障训练样本与特征集合进行归一化处理；对聚类中心进行降维处理，得到一个更加优化的故障信息聚类中心，将构建的故障矩阵信息导入作为测试数据集合，将数据集合导入三维卷积网络中进行数据测试，以此构建光伏发电设备故障诊断模型；对构建的模型进行仿真训练，确保诊断的结果与故障真实结果匹配。通过对比实验证明，设计的设备故障诊断方法可以在更短的时间内完成对故障的诊断。
