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申请/专利权人：主力能源(北京)有限公司
申请日：2024-04-11
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118296497A
主分类号：G06F18/2415
分类号：G06F18/2415;H02J50/00;G06F18/2411;G06N20/00;G06Q50/06;G06F123/02
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了自适应式光伏系统故障判断方法及系统；本发明涉及光伏系统技术领域；首先对每个本征模态分量IMF计算其能量E。然后将这些能量E归一化，以得到每个本征模态分量IMF的能量比。接下来计算能量熵H以衡量了能量在不同本征模态分量IMF之间的分布均匀性。能量熵H较高表示能量分布较为均匀。本发明通过结合信号处理和机器学习技术，能够准确地检测和分类光伏系统中的多种故障，有助于减少误报和漏报，从而提高了系统的可靠性和安全性。并且通过实时监测和故障预警，该技术方案使得运维人员能够在故障发生前采取预防措施，避免或减少系统故障对光伏发电的影响，降低了维护成本和停机时间。
主权项：1.自适应式光伏系统故障判断方法，包括具有光伏组串的光伏系统，其特征在于：提取出光伏串组的时频输入信号，分解形成本征模态分量IMF，然后执行如下步骤：S1，能量熵计算：对每个所述本征模态分量IMF计算其能量E并归一化，以得到每个本征模态分量IMF的能量比，并计算出能量熵H；S2，特征工程：提取所述时频输入信号所述能量熵H、时域特征、频域特征和时频特征，形成特征集FS；S3，构建分类器模型：基于所述特征集FS的特征，构建分类模型以区分至少四种直流电弧故障；使用由历史数据构建的数据集D训练所述分类器模型；所述数据集D包括具有标签的故障数据；S4实时故障检测与分类：使用所述特征集FS作为输入特征向量x’输入至训练好的所述分类器模型中，根据分类输出的结果，判断光伏串组的故障类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 主力能源(北京)有限公司 自适应式光伏系统故障判断方法及系统
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