【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，尤其是涉及一种光伏清洗设备的故障检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
1、光伏设备作为可再生能源的重要组成部分，在全球能源结构转型中扮演着关键角色。然而，这些设备在运行过程中往往面临多种故障风险，如电气故障、机械故障和传感器故障等，这些故障可能由环境因素、设备老化或操作错误等多种原因引起。故障的及时检测与处理对于保持光伏系统的高效运行和降低运维成本至关重要。
2、在传统的故障检测方法中，往往依赖于人工检查和简单的传感器数据监控，这些方法不仅效率低下，而且难以实现故障的早期发现和精确诊断。随着人工智能技术的发展，尤其是机器学习和深度学习技术的进步，提供了更为高效和精确的故障检测新途径。然而，现有的智能故障检测技术仍面临数据稀疏、模型泛化能力弱和训练稳定性不足等问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种光伏清洗设备的故障检测方法、装置及电子设备，以提高故障检测的效率和准确性，以及增加了数据样本，增强了故障检测模型的泛化能力和训练稳定性。
2、第本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光伏清洗设备的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的故障检测模型通过以下步骤进行训练：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述采集到的多个设备数据进行标注得到第一训练数据集，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一训练数据集进行数据预处理得到第二训练数据集，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第二训练数据集进行数据扩充得到第三训练数据集，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征...
【技术特征摘要】
1.一种光伏清洗设备的故障检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预先训练的故障检测模型通过以下步骤进行训练：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述采集到的多个设备数据进行标注得到第一训练数据集，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第一训练数据集进行数据预处理得到第二训练数据集，包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第二训练数据集进行数据扩充得到第三训练数据集，包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述第三训练数据集进行特征提取得到目标训练数据集，包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：王福谭，宫玉柱，郭涛，李维虎，郝敬国，周泉，吴月，苏凯阳，李超，刘传芳，
申请(专利权)人：华能山东发电有限公司众泰电厂，
类型：发明
国别省市：
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