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A lightweight multi-scale deep learning approach for robust photovoltaic fault detection under noisy conditions
यह शोध पत्र BLGSNet का प्रस्ताव करता है, जो एक हल्का हाइब्रिड डीप लर्निंग आर्किटेक्चर है जो मल्टी-स्केल 1D कनवल्शन और BiLSTM को संयोजित करता है, जो शोर वाली स्थितियों में मजबूत और सटीक फोटोवोल्टिक दोषों का पता लगाने में सक्षम है, जिसे मानक और प्रयोगात्मक दोनों डेटासेट पर मान्य किया गया है और एक वास्तविक समय निर्णय-सहायता प्रणाली के साथ एक एज डिवाइस पर तैनात किया गया है।