自动故障检测和诊断太阳能发电系统状况的人工智能工具
| 创科方案 |
自动故障检测和诊断太阳能发电系统状况的人工智能工具
(编号: S-1610) |
| 试验项目 |
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| 方案特点 |
- AI模型训练：将使用大数据和第三方天气数据进行AI模型的训练。
- 能源生成预测：系统可以分析和收集实时温度和辐射数据以预测太阳能发电量。
- 自动数据分析：系统将分析不同参数，如电压、电流、实际功率输出，以诊断系统异常，并提供及时的维护措施。
- 维护建议：AI模型将根据分析结果提供预防性维护建议。
- 后端系统：将开发后端系统进行数据的管理和可视化。
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| 试验应用及预期成果 |
- AI模型准确性：AI应该能够预测太阳能发电量，并只容许一定的误差范围。
- 系统异常的早期检测：AI能够及早检测光伏系统的故障或异常，减少系统停机时间，防止进一步损害。
- 手动检测的对比分析：系统可以与传统的手动检测进行比较，评估其在检测系统异常方面的有效性。
- 后端系统功能：后端平台可以提供实时数据，便于光伏系统的管理和状态监控。
- 现场评估和微调：现场评估可以促进AI模型的持续改进，确保其在故障检测和诊断方面的准确性和可靠性。
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| 方案提供者资料 |
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