태양광 기반 재생 가능 에너지 시스템에서 고장 및 실패를 탐지하기 위한 기계 학습 기반의 고급 데이터 기반 모델

이 연구는 태양광 에너지 시스템에서 문제를 찾기 위해 스마트 컴퓨터 모델을 사용하여 더 나은 성능과 신뢰성을 제공합니다.

광전 시스템에서 동적 고장을 탐지하기 위해 확장된 칼만 필터 상태 추정과 불확실성 인식 그래프 학습을 통합하는 것은 새로운 접근 방식입니다.