基于数字孪生与融合神经网络的光伏阵列故障诊断

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摘 要：提出一种基于数字孪生模型与融合神经网络的光伏阵列故障诊断方法。首先，设计并初步实现包含孪生模型、数据采集与传输模块、服务应用系统的光伏电站数字孪生系统整体框架；其次，结合机理建模方法与粒子群（PSO）优化算法，建立光伏阵列数字孪生模型；再次，通过评估数字孪生模型输出与物理实体输出之间的残差，对故障进行检测；最后，采用时间卷积网络（TCN）结合双向门控循环单元（BiGRU）的融合神经网络，对光伏阵列故障进行诊断。（剩余17220字）

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