基于深度学习法构建的光伏组件加速退化模型及光伏组件寿命预测方法
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基于深度学习法构建的光伏组件加速退化模型及光伏组件寿命预测方法
来源:北方有色网
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简介: 本发明公开了一种基于深度学习法构建的光伏组件加速退化模型及光伏组件寿命预测方法,该方法通过限制玻尔兹曼机RBM构建深度神经网络DNN,以不同加速应力条件(Ti、Hi、Rai)及对应伪失效寿命分布分位数函Qi(p)为输入向量,利用CD快速学习算法训练RBM、DNN,寻求模型最优参数集θ*,构建光伏组件加速退化模型,进而预测正常应力条件下光伏组件预期工作寿命。
本发明公开了一种基于深度学习法构建的光伏组件加速退化模型及光伏组件寿命预测方法,该方法通过限制玻尔兹曼机RBM构建深度神经网络DNN,以不同加速应力条件(Ti、Hi、Rai)及对应伪失效寿命分布分位数函Qi(p)为输入向量,利用CD快速学习算法训练RBM、DNN,寻求模型最优参数集θ*,构建光伏组件加速退化模型,进而预测正常应力条件下光伏组件预期工作寿命。
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