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文档简介
预测当前工况数据中温度的变换速率的时序序根据当前工况数据近似的历史数据和变换速率2基于历史的工况数据进行聚类,根据聚类结果获取与当前工况数据近似的历史数据,使用时序数据预测方法,对当前工况数据中温度的变换速率的时根据当前工况数据近似的历史数据和变换速率以及温度稳定偏差,计算温度异常值,当前工况数据近似的历史数据,表示当前工况数据的温度数据与历史数分别将历史数据和当前的工况数据转化为特征向量,使用最近似的数据点,并计算历史数据的特征向量与当前的工况数据的特征向量之间的余弦相似4.根据权利要求1所述的一种接线盒的智能接线控制方法,其特征在于,所述变换速将当前工况数据与历史同工况数据在时间轴上对齐,确定时间起点,获取当前工况数据对应时间点的实际温度,计算实5.根据权利要求1所述的一种接线盒的智能接线控制方法,其特征在于,所述变换速3获取当前工况数据中温度数据与历史同工况下多个时段的温线中同一时间点的平均值作为历史同工况下获取当前工况数据与预期稳定温度同一时间点的实际温度,计算将多个时段的历史同工况下同一时间点的温度的变化速率的平均值将当前工况数据与历史数据在时间轴上对齐,获取同一时间点的历分别计算当前工况数据与历史数据中,低稳定温度数将当前工况数据与历史同工况数据在时间轴上对齐,计算历史同工和当前工况下的温度数据之间的一阶差分序列,使用聚类算法对一阶差分序列进行聚类,获取对齐后的同工况下历史数据对应的温度异常值的序列,计度异常值的序列与对齐后历史同工况下对应的温度异常值的将温度异常值进行归一化后的数据作为近似性加权值,得4[0003]现有公开号为CN107834977A的中国专利申请文件公开了一种光伏组件智能接线示与当前工况数据近似的历史数据,表示当前工况数据的温度5获取当前工况数据对应时间点的实际温度,计算实际温度与预期温度之间的差6合曲线中同一时间点的平均值作为历史同工况下的预期将多个时段的历史同工况下同一时间点的温度的变化速率的平均值作为稳定温应温度异常值的序列与对齐后历史同工况下对应的温度异常值7[0023]通过参考附图阅读下文的详细描述,本发明示例性实施方式的上述以及其他目图1是本发明实施例一种接线盒的智能接线控制方法中步骤S1一步骤S4的方法流明中的实施例,本领域技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,8获取当前工况数据对应时间点的实际温度,计算实际温度与预期温度之间的差合曲线中同一时间点的平均值作为历史同工况下的预期9将多个时段的历史同工况下同一时间点的温度的变化速率的平均值作为稳定温,度值与历史同工况下的稳定温度的温度稳定偏差,exp()表示以自然数e为
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