一种太阳能电池板故障自动检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110482858.6
IPC分类号：G06N3/04;G06N3/08;H02S50/10
申请日期：
2021-04-30
申请人：
太原理工大学

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著录项信息

专利名称	一种太阳能电池板故障自动检测方法
申请号	CN202110482858.6	申请日期	2021-04-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-08-20	公开/公告号	CN113283580A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06N3/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06N 基于特定计算模型的计算机系统〔7〕 G06N3/00 基于生物学模型的计算机系统（仿真生物的功能方面的模拟计算机入G06G 7/60）〔7〕 G06N3/02 采用神经网络模型（用于自适应控制的入G05B 13/00；用于图像模式匹配的入G06K 9/00；用于图像数据处理的入G06T 1/40；用于语音模式匹配的入G10L 15/16）〔7〕 G06N3/04 体系结构，例如，互连拓扑〔7〕	IPC分类号	G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;H;0;2;S;5;0;/;1;0查看分类表>
申请人	太原理工大学	申请人地址	山西省太原市迎泽西大街79号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	太原理工大学	当前权利人	太原理工大学
发明人	陈泽华;李莎;赵哲峰;刘海军;刘晓峰;郭学俊
代理机构	太原高欣科创专利代理事务所（普通合伙）	代理人	邓东东;冷锦超

摘要

本发明一种太阳能电池板故障自动检测方法，属于光伏电池板故障检测技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种太阳能电池板故障自动检测方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：根据光伏电厂采集的实时电流数据制作成适合神经网络故障诊断模型的训练数据集和测试数据集，将数据集依次通过神经网络的三个残差模块提取电流深层次的特征，数据集先通过神经网络模型中的残差模块的膨胀卷积提取电流信息的深层次特征，通过一个小型子网络根据样本的不同自动学习一组阈值，再对学习的阈值进行软阈值化，最后将网络学习到的残差函数和恒等映射函数进行加权，最终进入全连接层进行分类完成对光伏电池板的故障检测；本发明应用于太阳能光伏电池板的日常维护。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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