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申请/专利权人：扬州华鼎电器有限公司
摘要：本发明公开了一种基于模型下沉的光伏阵列积灰监测方法和系统，1）获取分布式光伏系统的边缘端光伏阵列输出数据；2）提取有效数据；3）使用改进的差分编码对采样数据进行压缩编码；4）上传压缩后的数据，并在云端训练用于数据压缩的人工智能模型和用于光伏阵列积灰监测的模型；5）将训练好的用于数据压缩的人工智能模型加载到与光伏阵列电气相连的逆变器的控制器中；6）逆变器的控制器运行用于数据压缩的人工智能模型，并将压缩后数据上传至云端；7）云端通过半监督K‑Means模型分析数据，判断光伏阵列是否需要清洗；8）对于需要清洗的光伏阵列，通知其业主。本发明仅使用少量带标签数据实现分布式光伏阵列积灰状态精准判断。
主权项：1.一种基于模型下沉的光伏阵列积灰监测方法，其特征在于，包括：1获取分布式光伏系统的边缘端光伏阵列输出数据；2对步骤1中获得的数据进行数据的筛选，并提取有效数据；3使用改进的差分编码对采样数据进行压缩编码；4上传压缩后的数据，并在云端训练用于数据压缩的人工智能模型和用于光伏阵列积灰监测的模型；5将训练好的用于数据压缩的人工智能模型加载到与光伏阵列电气相连的逆变器的控制器中；6逆变器的控制器运行用于数据压缩的人工智能模型，并将压缩后数据上传至云端；7云端通过半监督K-Means模型分析数据，判断光伏阵列是否需要清洗；8对于需要清洗的光伏阵列，通知其业主。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 扬州华鼎电器有限公司 一种基于模型下沉的光伏阵列积灰监测方法和系统
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