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面向暖通空调系统的轻量化自动化故障检测与诊断的对比自监督学习
Contrastive self-supervised learning for lightweight and automated fault detection and diagnosis in HVAC systems
| 作者 | Yuan Gao · Zehuan Hu · Junichiro Otomo · Yan Ke |
| 期刊 | Applied Energy |
| 出版日期 | 2026年5月 |
| 卷/期 | 第 410 卷 |
| 技术分类 | 智能化与AI应用 |
| 技术标签 | 故障诊断 机器学习 深度学习 对比学习 |
| 相关度评分 | ★★ 2.0 / 5.0 |
| 关键词 |
本文提出一种基于对比自监督学习的轻量化AI框架，无需大量标注数据即可实现HVAC系统故障检测与诊断，提升模型泛化性与部署效率。
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SunView 深度解读
该研究聚焦HVAC领域，与阳光电源核心业务无直接交集；但其对比自监督学习框架可迁移至光伏/储能系统智能运维场景，例如iSolarCloud平台中逆变器或ST系列PCS的早期故障识别。建议探索将该方法适配于组串式逆变器电流/温度时序数据，增强PowerTitan储能系统BMS的异常预警能力，降低现场运维成本。