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基于改進GAF-SE-ResNet的光伏逆變器開路故障診斷

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摘 要：針對光伏逆變器一維時序信號輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡時無法充分捕獲時間和局部特征的問題，提出一種基于格拉姆角場（GAF）與改進的深度殘差網(wǎng)絡（ResNet）結(jié)合的光伏逆變器開路故障診斷模型。采用雙通道GAF編碼方法將一維電流信號映射為不同像素分布的二維故障特征圖像，將特征圖像作為ResNet的輸入，保留了數(shù)據(jù)在時間維度的相關性。（剩余11512字）

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