[发明专利]联合诊断模型建立方法、光伏组件故障诊断方法在审

专利信息
申请号: 202211468998.9 申请日: 2022-11-22
公开(公告)号: CN115758151A 公开(公告)日: 2023-03-07
发明(设计)人: 刘琦;杨博;张天文;郑忠斌;陈彩莲;何大清;陈璐;芦清 申请(专利权)人: 上海交通大学;正泰集团研发中心(上海)有限公司;浙江正泰智维能源服务有限公司
主分类号: G06F18/214 分类号: G06F18/214;G06Q50/06;G06N3/088;G06F18/2415;G06N20/00;G06N3/04;G06F18/213;G06N3/0464;G06N3/0895
代理公司: 深圳翼盛智成知识产权事务所(普通合伙) 44300 代理人: 蒋尧
地址: 200240 *** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 联合 诊断 模型 建立 方法 组件 故障诊断
【权利要求书】:

1.一种联合诊断模型建立方法,其特征在于,所述方法包括:

获取各终端设备发送的故障诊断模型参数,故障诊断模型通过样本训练集训练得到,每个所述终端设备对应有至少一组故障诊断模型参数;

对各所述故障诊断模型参数进行聚合,得到初始联合模型参数;

根据所述初始联合模型参数,得到联合诊断模型。

2.如权利要求1所述的联合诊断模型建立方法,其特征在于,所述对各所述故障诊断模型参数进行聚合,得到初始联合模型参数包括:

确定接收到的所述故障诊断模型参数的第一数量;

若所述第一数量大于预设数量阈值,则分别确定各所述终端设备对应的故障诊断模型的训练样本量的样本占比;

根据各所述终端设备对应的故障诊断模型的训练样本量的样本占比以及各所述终端设备对应的故障诊断模型参数,得到初始联合模型参数。

3.如权利要求2所述的联合诊断模型建立方法,其特征在于,所述确定各所述终端设备对应的故障诊断模型的训练样本量的样本占比包括:

确定各所述终端设备对应的故障诊断模型的样本训练集的数据量;

汇总各所述终端设备对应的故障诊断模型的样本训练集的数据量,得到各所述终端设备对应的故障诊断模型的样本训练集的数据总量;

通过确定各所述终端设备对应的故障诊断模型的样本训练集在所述数据总量中的占比,得到各所述终端设备对应的故障诊断模型的训练样本量的样本占比。

4.如权利要求1所述的联合诊断模型建立方法,其特征在于,所述根据所述初始联合模型参数,得到联合诊断模型包括:

根据所述初始联合模型参数,建立得到初始联合诊断模型;

发送所述初始联合诊断模型至各所述终端设备,接收各所述终端设备返回的第一目标反馈信息;所述第一目标反馈信息是所述终端设备将测试样本数据输入至所述初始联合诊断模型,得到第一测试精度,在所述第一测试精度小于预设精度阈值时,根据所述第一测试精度生成的;

根据各所述终端设备返回的第一目标反馈信息,调整所述初始联合模型参数,得到联合诊断模型。

5.如权利要求4所述的联合诊断模型建立方法,其特征在于,所述发送所述初始联合诊断模型至各所述终端设备之后,所述方法包括:

清除接收到的各所述终端设备发送的故障诊断模型参数。

6.如权利要求1至5任一项所述的联合诊断模型建立方法,其特征在于,所述对各所述故障诊断模型参数进行聚合,得到初始联合模型参数包括:

将预设时间段内接收到的各所述故障诊断模型参数进行聚合,得到初始联合模型参数。

7.一种光伏组件故障诊断方法,其特征在于,所述方法包括:

采集待检测光伏组件的运行数据;

将所述运行数据输入至联合诊断模型进行故障诊断,得到所述待检测光伏组件的故障诊断结果;所述联合诊断模型是根据权利要求1-6任一项所述的联合诊断模型建立方法建立得到的。

8.一种联合诊断模型建立系统,其特征在于,所述系统包括服务器和多个终端设备;

所述终端设备,用于发送故障诊断模型参数至所述服务器;

所述服务器,用于接收各终端设备发送的故障诊断模型参数;

所述服务器,用于对各所述故障诊断模型参数进行聚合,得到初始联合模型参数;

所述服务器,用于根据所述初始联合模型参数,得到联合诊断模型。

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