基于深度学习的光伏低电压检测与预测系统研究

作     者：刘畅 

作者机构：国网四川省电力公司天府新区供电公司 

出 版 物：《电气技术与经济》 (Electrical Equipment and Economy)

年 卷 期：2024年第8期

页      码：10-12页

摘      要：在电气技术与经济领域,光伏系统的稳定运行对于保障可再生能源的高效利用至关重要。然而,低电压问题常常威胁到光伏系统的性能和寿命。随着深度学习技术的迅猛发展,其在能源系统中的应用展现出巨大潜力,特别是在电压监测和预测方面。深度学习可以借助分析大量数据,识别复杂的模式和趋势,从而实现对光伏系统中可能出现的低电压事件的有效检测和预测。本文详细探讨了基于深度学习的光伏低电压检测方法,并分析了光伏低电压预测系统的设计与实现,旨在为光伏系统的稳定运行提供一种高效、可靠的技术解决方案。

主 题 词：低电压检测 深度学习 预测系统 系统架构 

学科分类：08[工学] 0807[工学-电子信息类] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-8845.2024.08.004

馆 藏 号：203138917...