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深度學習演算在儲能系統健康度檢測應用的設計與實現

為了解決ai自動對齊參考線的問題，作者沈智偉 這樣論述：

由於目前台灣再生能源政策，再生能源的裝置容量逐年的增加，而可以穩定整個電網、避免再生能源造成電網衝擊的儲能系統，其穩定度及可靠性就是當今迫切並須解決的議題。 根據以往的維運經驗，當儲能電池模組發生問題後，廠商進行更換以及備料的時程往往都頗為耗時、而且必須停機，不僅影響了整個系統的使用，更對於整體電網的穩定造成莫大的衝擊，損失難以估計。本文使用深度學習演算Auto-encoder、並同步參考了GAN(Generative Adversarial Networks )的方法來改良，進行電池模組的異常偵測，同時針對兩種演算法的結果進行效能比較。本文使用了儲能系統實際運作中的場域歷史資料，希望

藉由每秒鐘一筆數據的電壓、電流、功率、SOC…等資訊來訓練模型，用以偵測電池數據異常、提前進行檢修，以消弭維修與停機的損失。 本案場電池櫃總共33櫃，從中提取3個正常機櫃、5個異常機櫃之2021年份的資料進行實驗。得出結果發現本實驗所發展出的改良型GAN演算出的模型對於資料的敏銳度優於Auto-encoder，並同樣的保留異常偵測與提前告警的功能。改良型GAN是較適合本實驗作為異常資料偵測的模型，將持續應用於儲能案場的偵測，以期不斷地優化精進。