找到 2 条结果 · 光伏发电技术
自校正引导的广义对比学习框架用于云边协同小样本光伏故障诊断
Self-Correcting-Guided Generalized Contrastive Learning Framework for Small-Sample PV Fault Diagnosis With Cloud-Edge Collaboration
Qi Liu · Bo Yang · Mingxuan Cai · Yuxiang Liu 等6人 · IEEE Transactions on Industrial Informatics · 2025年6月
小样本场景下光伏（PV）阵列的智能故障诊断由于模型精度和泛化能力较差，仍然具有挑战性。现有方法无法同时解决运行工况多变和样本不足的问题，导致少样本学习构建的模型适用性有限。此外，数据传输和计算成本等因素也需要考虑。因此，本文提出了一种用于小样本光伏故障诊断的云边协同自校正引导广义对比学习框架。首先，提出了一种端到端自校正模型，以消除可变环境的影响。然后，将自校正方案与对比学习相结合以实现模型泛化，并设计了一种类型筛选方法来提高模型精度。此外，提出了一种快速故障过滤机制，通过云边协同提高算法效率。...
解读: 从阳光电源的业务视角来看，这项基于云边协同的小样本光伏故障诊断技术具有重要的应用价值和战略意义。 在产品层面，该技术直接契合阳光电源光伏逆变器和电站运维的核心需求。传统故障诊断方法依赖大量标注数据，而实际运维中故障样本稀缺且环境条件多变，导致诊断模型泛化能力不足。该论文提出的自校正引导对比学习框架...
一种集成的工业光伏面板清洁推荐系统以实现最优除尘
An integrated industrial PV panel cleaning recommendation system for optimal dust removal
Chao Zhang · Yunfeng Ma · Guolin Yang · Tao Chen · Applied Energy · 2025年1月 · Vol.377
摘要 基于前期研究，本文对光伏枢纽清洁推荐系统（PNCRS）的有效性进行了全面研究。PNCRS是一种智能清洁推荐系统，旨在针对不同环境条件下优化光伏（PV）面板的清洁调度。传统的固定时间间隔和基于性能退化的光伏面板维护策略往往难以奏效，主要原因是其无法适应不断变化的环境影响，特别是在极端天气条件下。这些传统方法虽然简单直接，却未能捕捉到环境变化与面板效率之间的复杂相互作用，导致清洁计划次优以及能量输出下降。该智能清洁推荐系统通过实时环境适应性、数据驱动的决策机制以及综合利润优化，在确定光伏面板清...
解读: 该智能清洁推荐系统对阳光电源iSolarCloud平台具有重要应用价值。系统采用的VMD-CGAN数据增强和WPETF特征优化技术,可与SG系列逆变器的MPPT优化算法协同,通过实时环境数据动态调整清洁策略,在工商业光伏场景下提升29-34%收益。其贝叶斯优化的利润曲线模型可集成至预测性运维系统,为...