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    • 考慮積灰效應及少故障標籤資料之智慧型高精度太陽光電故障診斷

      未來科技館 考慮積灰效應及少故障標籤資料之智慧型高精度太陽光電故障診斷

      本技術提出一種利用人工蜂群演算法優化半監督極限學習機的機器學習演算法，結合太陽光電串列輸出電流/電壓曲線的特徵參數標準化方法，僅需要1-3樣本有故障標籤資料進行故障診斷及指認，大幅降低人力和時間成本，各式混合故障辨識率可達99.84以上，並且對積灰監控能預警進而有效清洗，增加太陽光電發電收益。
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