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深度学习在分布式光伏故障诊断系统中的应用设计

目录

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3文章结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

分布式光伏系统故障诊断概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1分布式光伏系统简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2分布式光伏系统故障类型及特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3传统故障诊断方法分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

深度学习技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1深度学习基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2常见深度学习模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.3深度学习在故障诊断中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

分布式光伏故障诊断系统设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.1系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1.1数据采集模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1.2数据预处理模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1.3特征提取模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.1.4故障诊断模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.1.5系统集成与测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2数据采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.2.1传感器选择与布置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.2.2数据采集策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2.3数据预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.3特征提取与故障分类．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3.1特征选择与提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3.2故障分类模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3.3模型训练与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

深度学习模型在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1卷积神经网络在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.2循环神经网络在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

5.3长短时记忆网络在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

5.4深度信念网络在故障诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

5.5模型对比与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

实验与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

6.1实验数据集准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

6.2实验方法与参数设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

6.3实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

6.3.1诊断准确率比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

6.3.2诊断