CN117277958B 一种基于大数据的光伏电站的智能运维管理方法及系统 （江苏达海智能系统股份有限公司）

US2023231518A1,2023.07.20一种基于大数据的光伏电站的智能运维管公开了一种基于大数据的光伏电站的智能运维利用大数据分析技术建立光伏电站的光电转换虚拟现实技术对光伏电站的运行状态进行可视化呈现，实现对异常情况的智能识别和预警响2S1、在光伏电站内设置集中式通信基站，并部S2、利用大数据分析技术建立光伏电站的光电转换S3、基于发电性能的评估结果判断光伏设备表面的S4、建立气象大数据和运行状态数据相结合S5、对光伏电站的历史故障信息进行深度挖掘，S6、利用虚拟现实技术对光伏电站的运行状态进行所述利用大数据分析技术建立光伏电站的光电转换模型，并利用光电所述基于发电性能的评估结果判断光伏设备表面的污秽积累，确定光伏所述建立气象大数据和运行状态数据相结合的发电量预测模型3所述构建多层感知器模型，将气象特征和对应的运行状态特征输入到S436、利用反向传播算法计算发电量预测值与发电;q表示隐藏层元素数量；a,表示隐藏层的输入元素；表示输入层的权重；2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的光伏电站的智能运维管理方法，其特征在43.根据权利要求2所述的一种基于大数据的光伏电站的智能运维管理方法，其特征在故障监测模型部署在易发故障点区域包括以S541、将历史故障数据作为训练样本，并将故障设S544、在易发故障点区域部署训练好的故障监测4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的光伏电站的智能运维管理方法，其特征在S5445、若相邻模态的故障监测模型的监测结果异常，则判断易发故障点区域发生故5.一种基于大数据的光伏电站的智能运维管理系统，用于实现权利要求1_4中任一项所述数据采集模块与所述发电效率评估模块连接，所述发电效率评估模所述数据采集模块，用于在光伏电站内设置集中式通信基站，并部所述发电效率评估模块，用于利用大数据分析技术所述清洗周期确定模块，用于基于发电性能的评估结果判断光伏设备表面的污秽积5所述发电量预测模块，用于建立气象大数据和运行状态数据相结合的发电量预测模所述故障监测模块，用于对光伏电站的历史故障信息进行深度挖掘所述故障预警与响应模块，用于利用虚拟现实技术对光伏电站的运6[0003]智能运维管理是利用先进的技术手段和数据分析方法，提高光伏电站的运维效[0008]根据本发明的一个方面，提供了一种基于大数据的光伏电站的智能运维管理方7[0018]S23、通过将实际测量得到的发电功率和辐照度数据与构建的光电转换模型进行[0025]S35、在确定的最佳清洗周期内，利用自动清洗设备定期对光伏设备表面进行清8故障点进行状态监测与故障预警，基于故障监测结果制定针对性的维修计划包括以下步率分布曲线中故障频率较高的区域作为易发故9[0061]S5442、若监测指标≤指标控制限，则判断监测过程处于正常状态，并返回步骤[0068]所述发电效率评估模块，用于利用大数据分析技术建立光伏电站的光电转换模[0078]图1是根据本发明实施例的一种基于大数据的光伏电站的智能运维管理方法的流[0079]图2是根据本发明实施例的一种基于大数据的光伏电站的智能运维管理系统的原[0091]S23、通过将实际测量得到的发电功率和辐照度数据与构建的光电转换模型进行尝试调整模型中的参数，使得模型计算得到的发电功率与实际测量的发电功率尽可能接[0102]S35、在确定的最佳清洗周期内，利用自动清洗设备定期对光伏设备表面进行清率分布曲线中故障频率较高的区域作为易发故[0157]S5442、若监测指标≤指标控制限，则判断监测过程处于正常状态，并返回步骤[0168]所述数据采集模块1与所述发电效率评估模块2连接，所述发电效率评估模块2与发电量预测模块4与所述故障监测模块5连接，所述故障监测模块5与所述故障预警与响应[0170]所述发电效率评估模块2，用于利用大数据分析技术建立光伏电站的光电转换模[0171]所述清洗周期确定模块3，用于基于发电性能的评估结果判断光伏设备表面的污[0172]所述发电量预测模块4，用于建立气象大数据和运行状态数据相结合的发电量预[0174]所述故障预警与响应模块6，用于利用虚拟现实技术对光伏电站的