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光伏电站发电支路故障点快速定位技术研究
1
作者
郭峰
郑主平
+2 位作者
杨维湘
林晶雨
张海洲
《价值工程》
2024年第21期115-118,共4页
本文旨在针对光伏电站发电支路故障快速定位问题,提出一种基于无损检测技术和数据分析的新方法。通过对传统故障定位方法、无损检测技术和数据分析方法的综述,结合机器学习和人工智能算法,建立了一种高效的故障定位模型。实验结果表明,...
本文旨在针对光伏电站发电支路故障快速定位问题,提出一种基于无损检测技术和数据分析的新方法。通过对传统故障定位方法、无损检测技术和数据分析方法的综述,结合机器学习和人工智能算法,建立了一种高效的故障定位模型。实验结果表明,该模型能够快速、准确地定位光伏电站发电支路故障点,为光伏电站的安全运行和维护提供了可靠的技术支持和解决方案。
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关键词
光伏电站
发电支路
故障快速定位
无损检测
机器学习
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职称材料
题名
光伏电站发电支路故障点快速定位技术研究
1
作者
郭峰
郑主平
杨维湘
林晶雨
张海洲
机构
中国三峡新能源(集团)股份有限公司黑龙江分公司
出处
《价值工程》
2024年第21期115-118,共4页
文摘
本文旨在针对光伏电站发电支路故障快速定位问题,提出一种基于无损检测技术和数据分析的新方法。通过对传统故障定位方法、无损检测技术和数据分析方法的综述,结合机器学习和人工智能算法,建立了一种高效的故障定位模型。实验结果表明,该模型能够快速、准确地定位光伏电站发电支路故障点,为光伏电站的安全运行和维护提供了可靠的技术支持和解决方案。
关键词
光伏电站
发电支路
故障快速定位
无损检测
机器学习
Keywords
photovoltaic power station
power generation branch
quick fault location
non destructive testing
machine learning
分类号
TM615 [电气工程—电力系统及自动化]
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作者
出处
发文年
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1
光伏电站发电支路故障点快速定位技术研究
郭峰
郑主平
杨维湘
林晶雨
张海洲
《价值工程》
2024
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