TRACE: Time series representation learning with contrastive embeddings for anomaly detection in photovoltaic systems

Reliable anomaly detection in photovoltaic (PV) inverters is critical for ensuring operational efficiency and reducing maintenance costs in renewable energy systems. We introduce TRACE (Time series Representation learning with Autoencoder-based Contrastive Embeddings), a self-supervised contrastive...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Chandana Priya Nivarthi, Zhixin Huang, Christian Gruhl, Bernhard Sick
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	Elsevier 2026-01-01
Loạt:	Energy and AI
Những chủ đề:	Time series anomaly detection Photovoltaic inverter monitoring Contrastive learning Representation learning Autoencoders Contrastive anomaly detection
Truy cập trực tuyến:	http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666546825002022
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!