【摘 要】
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光伏逆变器的异常检测对于提高发电效率和逆变器使用寿命尤为重要。由于光伏设备数据具有复杂的时间依赖性和不确定性,因此难以选择一个适用于时间序列数据的通用模型,对光伏设备数据进行异常检测,并且缺乏对现有方法的比较分析和对实际光伏设备的有效验证。因此,提出了一种基于长短期深度自编码高斯混合模型（LSTM-DAGMM）;首先,通过滑动窗口的方式将原始数据生成统计性特征作为模型的输入;然后,采用自编码器将生
【基金项目】
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国家自然科学基金（61662058）； 宁夏自然科学基金（2020AAC03034）～～；
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光伏逆变器的异常检测对于提高发电效率和逆变器使用寿命尤为重要。由于光伏设备数据具有复杂的时间依赖性和不确定性,因此难以选择一个适用于时间序列数据的通用模型,对光伏设备数据进行异常检测,并且缺乏对现有方法的比较分析和对实际光伏设备的有效验证。因此,提出了一种基于长短期深度自编码高斯混合模型（LSTM-DAGMM）;首先,通过滑动窗口的方式将原始数据生成统计性特征作为模型的输入;然后,采用自编码器将生成的低维特征和重构误差端到端的输入到GMM;最后,通过能量密度概率判断异常。通过实际光伏设备数据实验表明,该模型能够有效地检测设备的异常状态并作出预警,具有良好的泛化能力。
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