【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏系统故障诊断，具体涉及一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统。
技术介绍
1、随着可再生能源的广泛应用，光伏发电系统的可靠性和效率变得越来越重要。然而，由于环境因素和系统复杂性，光伏系统常常面临各种故障，这些故障可能导致系统效率降低和经济损失。传统的故障诊断方法往往依赖于简单的统计模型或浅层神经网络，在处理复杂、非线性的故障模式时存在局限性。因此，开发一种能够有效预测和分类光伏系统故障的方法具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，旨在解决现有技术中对复杂、非线性故障模式预测和分类准确性不足的问题。本专利技术通过引入transformer网络和u-net解码器，提高了对光伏系统复杂故障的预测和分类准确性，尤其适用于缺乏明确趋势的故障场景，为光伏系统的预测性维护提供了新的技术方案。
2、本专利技术的目的至少通过如下技术方案之一实现。
3、一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，包括以下步骤：
4、s1:数据采集与预处理：从光伏系统采集电流-电压特性曲线数据，包括电流、电压、功率、光电流、二极管饱和电流、串联电阻和分流电阻等参数。对采集的数据进行预处理，包括数据清洗、归一化和随机化。
5、s2：通过光伏系统仿真模型生成不同类型、不同程度的故障数据，包括阴影、开路、短路及阴影下短路四种主要故障模式，每种故障分为轻微、中等和严重三个等级。分析
6、s2.1通过光伏系统仿真模型生成不同类型、不同程度的故障数据。建立包括阴影、开路、短路及阴影下短路四种主要故障模式的仿真模型，每种故障分为轻微、中等和严重三个等级，全面覆盖可能的故障场景。描述光伏系统数学模型包括：
7、
8、其中，isc为光伏电池输出端短路时的最大电流，为短路电流；voc为对应光伏电池输出端开路时的最大电压，为开路电压。impp、vmpp为最大功率点对应的电流与电压，isat为二极管的反向电流，m为理想因数，一般取1。vth是pn结的热电压。rs和rp分别为二极管的串联阻抗和并联阻抗。
9、s2.2基于以上公式生成的仿真数据，提取的关键特征参数包括但不限于曲线的斜率、拐点位置、最大功率点等；
10、s3:构建基于transformer的故障预测模型，包括线性化嵌入模块、位置编码模块、多头自注意力机制和前馈神经网络。通过线性化嵌入将输入序列转化为高维空间表示，使用位置编码捕获数据点的位置信息，利用多头自注意力机制学习数据间的复杂关系。具体结构如图2所示。具体步骤如下：
11、s3.1数据归一化。
12、s3.2线性变换和位置编码。位置编码流程如下：将数据序列划分成单独的帧，并调整每帧的空间尺寸至宽度为192像素，然后提取连续的192帧作为一个时间序列块，处理时间序列块中的前191帧以预测或生成第192帧。之后，这些帧通过transformer编码器进行处理，提取关键特征并分析不同类型的光伏故障。其结构如图3所示。
13、s4:在transformer模型中集成u-net解码器，增强模型对多尺度特征的提取能力。transformer模型中集成u-net解码器的具体结构包括模型类型、位置编码器模块、编码器层和数据源掩码。这些块使用u-net处理输入数据，下采样采用最大池化层。从192位长位置编码器中同时提取24位数据的滑动输入。其结构如图4所示。
14、s5：采用relu作为激活函数，使用adam优化器调整参数，学习率初始设为0.001。通过批量选择和窗口选择机制对数据进行训练以优化模型参数。具体步骤如下：
15、s6：使用softmax函数将模型输出转换为故障类型的概率分布，实现对不同故障类型和严重程度的分类。具体步骤如下：
16、s6.1使用下列公式实现softmax函数，将模型的输出转换为各故障类型的概率分布。
17、
18、其中，(x)i为第i类故障的概率。
19、s6.2通过下列公式计算交叉熵损失，衡量预测结果与真实标签之间的差异，作为模型优化的目标函数。
20、
21、其中，y i为真实标签，为预测概率。当l趋近于阈值θ，则判定分类有效。
22、s7:将故障预测和分类结果以可视化方式呈现在系统用户界面上，包括i-v曲线、p-v曲线、故障类型及其概率等关键信息。设置异常检测阈值，当检测到异常故障类型时，系统自动触发报警机制，及时提醒运维人员采取相应措施。整体流程如图6所示。
23、本专利技术的技术方案具有以下优势：
24、(1)高精度预测：通过引入transformer网络和u-net解码器，本方法能够有效捕捉光伏系统数据中的复杂非线性关系，显著提高了故障预测的准确性，尤其是在处理缺乏明确趋势的故障场景时表现优异。
25、(2)多类型故障识别：能够同时识别和分类多种类型的光伏系统故障，包括阴影、开路、短路及阴影下短路等，并能够准确评估故障的严重程度。
26、(3)自适应特征提取：通过transformer的自注意力机制，模型能够自动关注与光伏系统故障最相关的特征部分，提升了故障分类和预测的准确性。
27、(4)鲁棒性强：通过数据预处理和模型设计，提高了方法对不同工作条件和环境因素的适应能力，增强了模型的泛化性能。
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1.一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，其特征在于，所述步骤S2中包括模拟阴影、开路、短路及阴影下短路四种主要故障模式，每种故障分为轻微、中等和严重三个等级，并通过以下公式生成故障数据：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，其特征在于，所述步骤S3构建Transformer网络，具体过程包括先经过预处理，进行特征提取；数据通过多维特征融合，再进行特征选择和特征扩增；处理后的特征数据被送入深度学习模型，其中包括两个模块：前向模块和后向模块；在这两个模块中，数据分别经过ReLU激活函数处理、1D卷积以及再次激活；处理完毕后的数据输出，并进入U-Net训练过程，完成整个数据处理的流程。
4.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，其特征在于，所述步骤S3.2中进行位置编码：
5.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，其特征在于
6.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，其特征在于，所述步骤S6中，使用SoftMax函数将模型输出转换为故障类型的概率分布，实现对不同故障类型和严重程度的分类；具体步骤如下：
...【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，其特征在于，所述步骤s2中包括模拟阴影、开路、短路及阴影下短路四种主要故障模式，每种故障分为轻微、中等和严重三个等级，并通过以下公式生成故障数据：
3.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的光伏系统故障分类方法与预警系统，其特征在于，所述步骤s3构建transformer网络，具体过程包括先经过预处理，进行特征提取；数据通过多维特征融合，再进行特征选择和特征扩增；处理后的特征数据被送入深度学习模型，其中包括两个模块：前向模块和后向模块；在这两个模块中，数据分别经过relu激活函数处理、1d卷积以及再次激活；处理完毕后的数据输出，并进入u-net...
【专利技术属性】
技术研发人员：林江，
申请(专利权)人：南京德软信息科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：
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