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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明提供基于长短期记忆网络的光伏发电故障风险预测方法及系统，涉及数据处理领域，该系统包括：数据采集模块，用于采集光伏电池板所处的环境状态信息、光伏电池板的电池状态信息、逆变器的逆变器状态信息、支架结构的支架状态信息及连接线路的线路状态信息；发电预测模块，用于通过长短期记忆网络基于光伏电池板所处的环境状态信息，生成光伏发电设备的光伏发电预测功率；风险预测模块，用于基于光伏发电设备的光伏发电预测功率、光伏发电实时功率、环境状态信息、电池状态信息、逆变器状态信息、支架状态信息及线路状态信息，进行光伏发电故障风险预测，具有实现光伏发电故障风险的自动化且全面的预测的优点。
主权项：1.基于长短期记忆网络的光伏发电故障风险预测系统，应用于光伏发电设备，其特征在于，包括：数据采集模块，包括发电功率采集单元、环境数据采集单元、电池数据采集单元、逆变器数据采集单元、支架数据采集单元及线路数据采集单元，其中，所述发电功率采集单元用于采集光伏发电设备的光伏发电实时功率，所述环境数据采集单元用于采集光伏电池板所处的环境状态信息，所述电池数据采集单元用于采集光伏电池板的电池状态信息，所述逆变器数据采集单元用于采集逆变器的逆变器状态信息，所述支架数据采集单元用于采集支架结构的支架状态信息，所述线路数据采集单元用于采集连接线路的线路状态信息；发电预测模块，用于通过长短期记忆网络基于所述环境数据采集单元采集的光伏电池板所处的环境状态信息，生成所述光伏发电设备的光伏发电预测功率；风险预测模块，用于基于所述光伏发电设备的光伏发电预测功率、光伏发电实时功率、环境状态信息、电池状态信息、逆变器状态信息、支架状态信息及线路状态信息，进行光伏发电故障风险预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 基于长短期记忆网络的光伏发电故障风险预测方法及系统
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