【摘 要】
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传统神经网络模型无法有效提取信号时序特征。为充分利用光伏阵列信号的时序相关性特征、增强神经网络模型对数据的挖掘能力、更好地提升卷积神经网络（CNN）分类精度，把CNN和门控循环单元（GRU）相结合，提出了新的光伏阵列故障诊断方法。首先，利用CNN对数据进行标签处理。然后，将提取的标签作为GRU的输入，进一步提取时空特征。为加强该方法分类优势，添加了自适应批量归一化（AdaBN）函数。试验结果表明，
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51767017）；
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传统神经网络模型无法有效提取信号时序特征。为充分利用光伏阵列信号的时序相关性特征、增强神经网络模型对数据的挖掘能力、更好地提升卷积神经网络（CNN）分类精度，把CNN和门控循环单元（GRU）相结合，提出了新的光伏阵列故障诊断方法。首先，利用CNN对数据进行标签处理。然后，将提取的标签作为GRU的输入，进一步提取时空特征。为加强该方法分类优势，添加了自适应批量归一化（AdaBN）函数。试验结果表明，该方法较传统神经网络分类方法更具优越性，提高了光伏阵列故障分类的准确率。最后，通过增加噪声模拟现场环境，验证了结果的正确性。
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