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基于深度学习的光伏组件健康度评估方法、系统和设备
摘要文本
本发明提出了基于深度学习的光伏组件健康度评估方法、系统和设备。利用监测控制平台实时监测光伏组件，获取所述光伏组件的关键参数数据；其中，所述关键参数数据包括温度、电压和电流；利用所述传感器组与所述监测控制平台之间的数据传输时间确定所述传感器组的每个传感器的数据传输时间间隔；将所述关键参数数据输入至监测控制平台中内嵌的深度学习模型进行健康评估，获得健康评估结果。所述系统包括与所述方法步骤对应的模块。
申请人信息
- 申请人:创维互联(北京)新能源科技有限公司
- 申请人地址:100086 北京市海淀区中关村大街甲59号文化大厦17层1701
- 发明人: 创维互联(北京)新能源科技有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度学习的光伏组件健康度评估方法、系统和设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311337981.4 |
| 申请日 | 2023/10/16 |
| 公告号 | CN117407829A |
| 公开日 | 2024/1/16 |
| IPC主分类号 | G06F18/25 |
| 权利人 | 创维互联(北京)新能源科技有限公司 |
| 发明人 | 郭宗军; 郑雄; 包洁; 王垚; 孙翰墨; 陈正安; 李梓维; 单泽宇 |
| 地址 | 北京市海淀区中关村大街甲59号文化大厦17层1701 |
专利主权项内容
1.基于深度学习的光伏组件健康度评估方法，其特征在于，所述光伏组件健康度评估方法包括：利用监测控制平台实时监测光伏组件，获取所述光伏组件的关键参数数据；其中，所述关键参数数据包括温度、电压和电流；利用所述传感器组与所述监测控制平台之间的数据传输时间确定所述传感器组的每个传感器的数据传输时间间隔；将所述关键参数数据输入至监测控制平台中内嵌的深度学习模型进行健康评估，获得健康评估结果。 该数据由<马克数据网>整理