Діагностування обладнення фотоелектричних станцій за допомогою методу аналітики даних
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper discusses the relevance of equipment diagnostics for photovoltaic stations using data analytics
methods, including machine learning and artificial intelligence, is considered in the study. These techniques can assist
in detecting equipment anomalies, classifying malfunctions, and predicting station failures.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Хитрук П. В. Діагностування обладнення фотоелектричних станцій за допомогою методу аналітики даних [Електронний ресурс] / П. В. Хитрук // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2023)», Вінниця, 22 червня 2023 р. – Електрон. текст. дані. – 2023. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2023/paper/view/18799.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (2)
- Zhang, Q., Guan, S., Zhang, W., & Zhao, D. (2018). [Anomaly detection and fault diagnosis for photovoltaic systems based on machine learning techniques: A review](посилання на джерело). Renewable and Sustainable Energy Reviews, 82, 3030-3041.
- Yang, F., Meng, D., Hu, J., & Lv, Y. (2020). Anomaly detection of photovoltaic power plants using machine learning and information fusion Energies, 13.