[发明专利]一种基于复合信息的光伏阵列故障诊断方法有效
申请号: | 201810439521.5 | 申请日: | 2018-05-09 |
公开(公告)号: | CN108647716B | 公开(公告)日: | 2021-08-06 |
发明(设计)人: | 邓方;梁泽浪;丁宁;樊欣宇;高欣;蔡烨芸;陈杰 | 申请(专利权)人: | 北京理工大学 |
主分类号: | G06K9/62 | 分类号: | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06F16/35;G06T7/00 |
代理公司: | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人: | 高会允;仇蕾安 |
地址: | 100081 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于复合信息的光伏阵列故障诊断方法,属于故障诊断技术领域。该方法包括:采集光伏阵列工作状态复合信息数据并进行预处理,工作状态复合信息数据包括光伏阵列工作状态图像数据以及光伏阵列工作状态文本数据;利用光伏阵列工作状态图像数据进行训练预先建立的深度卷积神经网络故障分类模型,训练完成后得到图像故障分类模型;利用光伏阵列工作状态文本数据训练预先建立的基于支持向量机的故障分类模型,训练完成后得到文本故障分类模型;将图像故障分类模型和文本故障分类模型采用逻辑回归算法进行融合,得到融合模型,并利用光伏阵列工作状态复合信息数据对融合模型进行训练,训练完成得到基于复合信息的光伏阵列故障诊断模型。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 复合 信息 阵列 故障诊断 方法 | ||
【主权项】:
1.一种基于复合信息的光伏阵列故障诊断方法,其特征在于,该方法包括:S1、采集光伏阵列工作状态复合信息数据并进行预处理,所述工作状态复合信息数据包括光伏阵列工作状态图像数据以及光伏阵列工作状态文本数据;S2、利用所述光伏阵列工作状态图像数据进行训练预先建立的深度卷积神经网络故障分类模型,训练完成后得到图像故障分类模型;利用所述光伏阵列工作状态文本数据训练预先建立的基于支持向量机的故障分类模型,训练完成后得到文本故障分类模型;S3、将所述图像故障分类模型和所述文本故障分类模型采用逻辑回归算法进行融合,得到融合模型,并利用所述光伏阵列工作状态复合信息数据对所述融合模型进行训练,训练完成得到基于复合信息的光伏阵列故障诊断模型。
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