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光伏阵列在线故障诊断方法主要采用实时电压电流时序信号作为输入故障特征。然而,这些时序信号因受最大功率点跟踪和时变环境因素的影响,往往包含暂态和稳态交替过程以及时变噪声,显著制约了故障诊断精度及可靠性。针对这些问题,本文首先利用相对位置矩阵方法将三种一维暂稳态时序数据,包括加权总电流以及光伏阵列时序电压和电流,转换为二维数据,以此生成红、绿、蓝三通道图像。而后,将图像输入到所提的基于与坐标注意力结合的残差网络(Residual Network, Resnet)模型中,该模型能提取其丰富的故障信息,有效地提升故障诊断精度。最后,通过仿真和实际的故障模拟实验获取故障样本数据,以训练和测试所提的网络模型,并与多种其它网络模型进行对比,还对仿真数据集进行了可靠性验证。经实验分析证明,本文提出的故障检测与诊断方法在准确性和稳定性方面都有更佳的表现,根据仿真平台获得的数据集也有较高的可靠性。 相似文献
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江文 《天津师范大学学报(自然科学版)》1986,(3)
高中语文第一册《芙蕖》中“是芙蕖也者”一句,课本注释为:“这样看来,芙蕖这种东西。是,如此。也者,复指芙蕖。”把“也者”看作“复指芙蕖”的代词,这是值得商榷的。“也”在古代汉语中不能用作代词。“也者”合起来作代词的例子,笔者也未尝见闻。“者” 相似文献