CN119474671A 一种基于深度学习的光伏组件故障诊断系统及方法 （华能澜沧江新能源有限公司）_第1页
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一种基于深度学习的光伏组件故障诊断系本发明公开了一种基于深度学习的光伏组2多模态数据采集模块，用于采集光伏组件的电气故障诊断引擎，用于基于所述深度学习核心模块的输出进行故障类型其中，所述深度学习核心模块通过融合多模态数3所述跨模态注意力融合机制使用Transformer编码器和门控机制动态调整不同模态的使用Adam优化器和CyclicalLearningR将预处理后的多模态数据输入深度学习核心模块，故障诊断引擎基于故障诊断引擎输出的故障类型识别、故障严重程度评估和故障原因推分布式学习与部署框架接受故障诊断引擎和预测性维护决45所述跨模态注意力融合机制使用Transformer编码器和门控机制动态调整不同模使用Adam优化器和CyclicalLearningR6进一步的，所述预测性维护决策模块基于软演员_评论员算法的强化学习系统生7生能源的更广泛应用。图2为本发明实施例基于深度学习的光伏组件故障诊断系统的多模态深度学习架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，都应当属于本发明保护的范8本发明提供了一种基于深度学习的光伏组件故障诊断系统，其整体架构如图1所9度的电气参数传感器能够捕捉到细微的性能变化，环境参数传感器提供重要的背景信息，图像设备可以直观地显示表面异常，而声学传感器则能够探测到肉眼难以发现的内部缺[0038]其中：为实际采样频率；f,为正常采样频率（例如，电气参数1Hz，图像数据理和转换来自多模态数据采集模块的原始数据，为后续的深度学习分析提供高质量的输[0047]其中d(p,o)为点p数据标准化是确保不同尺度和单位的数据可以被深度学习模型公平处理的关键和I分别为图像的最小和最大像素值。[0064]所有提取的特征都被组织成一个统一的特征向量，作为深度学习核心模块的输深度学习核心模块是本系统的核心，负责处理来自数据预处理模块的多模态数参见图2，多模态深度学习架构包括三个并行的数据处理分支，分别处理时序数[0069]因果卷积的使用确保了模型不会利用未来信息，这对于实时故障检测至关重[0071]TCN的引入进一步增强了模型捕捉长期时序依赖的能力，同时保持了较低的参数σ为Sigmoid激活函数。f每层后接BatchNormalization和RK和V是所有模态特征的键和值矩阵。[0087]这种融合机制能够根据不同工作条件和故障类型自适应地调整各个模态的重要"这些技术的组合使得复杂的深度学习模型能够在资源受限的边缘设备上高效运1.诊断准确性提升：多模态数据融合和先进的深度学习模型显著[0135]3.决策智能化：基于强化学习的

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