| 刊名 | 《建筑施工与发展》 | ||||
| 作者 | 门海龙 大唐山东发电有限公司新能源分公司 山东济南 250014 | 英文名 | CONSTRUCTION AND DEVEL OPMENT | 年,卷(期) | 2026年,第6期 |
| 主办单位 | 华文科学出版社 | 刊号 | ISSN:2737-4262;EISSN:2705-1269 | DOI | 10.12421/JZSGYFZ2705-1269-080414-75 |
近些年,随着全球能源结构加速向清洁低碳转型,光伏、风电等新能源装机量不断增大,电气系统运行环境及拓扑结构也越来越 复杂。新能源发电单元具有间歇性、波动性特点,加之电气设备长时间处于高负荷运转工况,造成系统故障发生的概率明显提高,传统的 诊断手段难以达到实时性和准确性要求。基于此,本文对电气系统新能源领域常见的故障类型及成因展开系统分析,对不同的深度学习算 法在各种故障诊断中应用原理和实现途径进行详细探讨,并提出相应的诊断效率提高措施,以期为保证新能源电气系统安全稳定运行提供 技术支持。 关键词:深度学习;电气系统;新能源;故障诊断方法
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