[发明专利]基于自动编码器及K均值聚类的光伏电站故障诊断算法有效
| 申请号： | 202010952632.3 | 申请日： | 2020-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN112085108B | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 谢云明;林枫;周皖奎 | 申请（专利权）人： | 杭州华电下沙热电有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/23213 | 分类号： | G06F18/23213;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 湖北天领艾匹律师事务所 42252 | 代理人： | 杨建军 |
| 地址： | 310000 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及光伏发电技术领域，具体为基于自动编码器及K均值聚类的光伏电站故障诊断算法，S1、将光伏组件实时的生产数据进行筛选，筛选出生产数据中输出功率大于1w的生产数据共计M条，删除输出功率项，得到一个M*7的矩阵；S2、对步骤S1得到的矩阵进行归一化处理，得到归一化矩阵；S3、将归一化的矩阵元素输入训练后的AE神经网络模型，获得数据的降维表示；S4、取AE神经网络模型第三个隐藏层输出的2维数据，使用训练好的k‑means进行分类，得到模型预测的状态。本发明将光伏组件的实时生产数据使用AE进行降维，并对降维后的数据绘制散点图，以此作为光伏组件的实时状态。诊断准确率高；诊断结果易于理解；降维效果更好。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自动 编码器 均值 电站 故障诊断 算法 | ||
【主权项】：
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