【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及發(fā)電設(shè)備健康管理，具體為基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺。
技術(shù)介紹
1、隨著新能源發(fā)電技術(shù)的快速發(fā)展，特別是光伏發(fā)電領(lǐng)域的大規(guī)模應(yīng)用，設(shè)備健康管理成為了確保發(fā)電效率和系統(tǒng)可靠性的關(guān)鍵。然而，傳統(tǒng)的設(shè)備管理方法往往依賴人工巡檢和定期維護(hù)，這種方式不僅效率低下，而且難以應(yīng)對復(fù)雜多變的環(huán)境條件和設(shè)備狀態(tài)。此外，由于新能源發(fā)電設(shè)備通常分布在廣闊的地理區(qū)域，環(huán)境差異顯著，導(dǎo)致設(shè)備故障模式和維護(hù)需求存在顯著差異。因此，迫切需要一種能夠適應(yīng)不同區(qū)域特性、實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)、并提供精準(zhǔn)維護(hù)決策的健康管理平臺。
2、盡管市場上已有一些解決方案嘗試通過傳感器和數(shù)據(jù)分析來提升設(shè)備管理的智能化水平，但這些系統(tǒng)往往存在以下限制：首先，它們?nèi)狈^(qū)域環(huán)境特征的綜合考慮，導(dǎo)致分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和適用性受限；其次，數(shù)據(jù)處理和分析方法往往單一，難以適應(yīng)多變的設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境變化；最后，現(xiàn)有系統(tǒng)在運(yùn)維決策和備件管理方面缺乏智能化和自動(dòng)化，無法實(shí)現(xiàn)快速響應(yīng)和優(yōu)化資源配置。這些問題限制了新能源發(fā)電設(shè)備健康管理的效率和效果，迫切需要一種更為先進(jìn)和全面的技術(shù)方案來解決。
3、為了解決上述缺陷，現(xiàn)提供技術(shù)方案。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的在于解決新能源發(fā)電設(shè)備在不同區(qū)域環(huán)境下的健康管理難題的問題，而提出基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺。
2、本專利技術(shù)的目的可以通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)：
3、基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，包括：
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5、數(shù)據(jù)預(yù)處理與區(qū)域適配單元，對采集數(shù)據(jù)按區(qū)域清洗、處理異常值與缺失值、標(biāo)準(zhǔn)化格式量綱，針對區(qū)域環(huán)境適配不同規(guī)則，將處理后數(shù)據(jù)組織成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集供大模型調(diào)用；
6、區(qū)域感知大模型分析模塊，構(gòu)建大語言模型，融合領(lǐng)域知識并針對區(qū)域工況訓(xùn)練，通過輸入帶區(qū)域標(biāo)識數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)、剖析故障邏輯，輸出包含設(shè)備健康評分、故障風(fēng)險(xiǎn)等級多維度分析成果；
7、智能運(yùn)維決策與調(diào)度模塊，依據(jù)大模型分析結(jié)果結(jié)合運(yùn)維資源庫與地理信息系統(tǒng)，生成差異化運(yùn)維策略，規(guī)劃最優(yōu)維修路徑，多渠道發(fā)送運(yùn)維指令，跟蹤進(jìn)度并更新數(shù)據(jù)以優(yōu)化決策；
8、備件庫存優(yōu)化共享模塊，收集分析區(qū)域故障維修數(shù)據(jù)確定備件需求清單，基于物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控庫存，預(yù)測需求趨勢制定采購計(jì)劃，短缺時(shí)搜索匹配并協(xié)調(diào)配送，定期評估策略有效性并持續(xù)優(yōu)化。
9、進(jìn)一步的，所述多元數(shù)據(jù)采集與區(qū)域標(biāo)識模塊執(zhí)行步驟如下：
10、在各區(qū)域光伏發(fā)電場站的太陽能板、逆變器、匯流箱、支架部位，部署多類型傳感器；包括輻照度傳感器、溫度傳感器、濕度傳感器、風(fēng)速風(fēng)向傳感器、微型振動(dòng)傳感器、電流電壓傳感器、圖像采集攝像頭，實(shí)時(shí)捕捉設(shè)備運(yùn)行參數(shù)與環(huán)境狀態(tài)；
11、為各區(qū)域場站賦予唯一數(shù)字地理編碼與環(huán)境特征標(biāo)簽；
12、將采集數(shù)據(jù)附帶區(qū)域標(biāo)識打包，經(jīng)無線傳輸或有線通信鏈路，匯聚至數(shù)據(jù)預(yù)處理單元，確保數(shù)據(jù)來源可溯、關(guān)聯(lián)區(qū)域特性。
13、進(jìn)一步的，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理與區(qū)域適配單元的具體操作步驟如下：
14、對接收到的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，按區(qū)域分類清洗，依統(tǒng)計(jì)分析與閾值設(shè)定剔除異常值、通過插值算法補(bǔ)齊缺失數(shù)據(jù)片段，依設(shè)備類型標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)格式與量綱；其中插值算法通過拉格朗日插值法，利用公式：，其中為插值點(diǎn)，為已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的函數(shù)值，為已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的自變量值，為已知數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)量；表示在插值點(diǎn)處的插值結(jié)果，用于估算缺失數(shù)據(jù)的值；是已知數(shù)據(jù)點(diǎn)對應(yīng)的函數(shù)值；是對應(yīng)的自變量，是與函數(shù)值直接對應(yīng)的已知數(shù)據(jù)點(diǎn)的自變量；通過拉格朗日插值多項(xiàng)式計(jì)算，根據(jù)已知數(shù)據(jù)點(diǎn)信息對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)；
15、針對不同區(qū)域環(huán)境特點(diǎn)，適配不同數(shù)據(jù)處理規(guī)則；包括：在沙漠區(qū)域，強(qiáng)化圖像識別算法對太陽能板表面沙塵覆蓋度量化評估；在沿海鹽霧區(qū)，關(guān)注電氣參數(shù)校正以抵消濕度與鹽霧腐蝕導(dǎo)致的測量偏差；在山區(qū)，考慮溫度氣壓對設(shè)備性能換算調(diào)整，將處理后數(shù)據(jù)按時(shí)間序列與設(shè)備層級組織成結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集供大模型調(diào)用。
16、進(jìn)一步的，所述區(qū)域感知大模型分析模塊的具體操作步驟如下：
17、構(gòu)建基于transformer架構(gòu)的大語言模型，預(yù)訓(xùn)練融合全球光伏發(fā)電領(lǐng)域知識，針對不同區(qū)域工況開展調(diào)整訓(xùn)練；
18、輸入帶區(qū)域標(biāo)識數(shù)據(jù)集，模型深度挖掘區(qū)域光照變化規(guī)律與設(shè)備運(yùn)行關(guān)聯(lián)，分析設(shè)備潛在故障邏輯；基于歷史數(shù)據(jù)和區(qū)域特征數(shù)據(jù)訓(xùn)練故障預(yù)測模型，通過輸入實(shí)時(shí)監(jiān)測數(shù)據(jù)，利用公式：計(jì)算設(shè)備故障概率，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備潛在故障的提前預(yù)警，式中表示在給定特征向量的情況下設(shè)備發(fā)生故障的概率，k為故障狀態(tài)，為截距項(xiàng)，為特征的權(quán)重系數(shù)，為設(shè)備運(yùn)行特征數(shù)據(jù)，m為特征數(shù)量；
19、借助多模態(tài)數(shù)據(jù)融合，判斷故障類型及定位故障位置，輸出包含區(qū)域適配健康評分、故障風(fēng)險(xiǎn)等級、剩余可靠運(yùn)行時(shí)長預(yù)估等分析成果；其中輸出的區(qū)域適配健康評分通過以下公式進(jìn)行綜合評分：，其中s為區(qū)域適配健康評分，為第j個(gè)健康指標(biāo)的權(quán)重，為第j個(gè)健康指標(biāo)的歸一化得分，p為健康指標(biāo)數(shù)量；依據(jù)區(qū)域發(fā)電潛力、設(shè)備耐受度等因素制定評分標(biāo)準(zhǔn)，通過該公式計(jì)算設(shè)備健康評分，實(shí)現(xiàn)對不同區(qū)域設(shè)備健康狀況的量化評估和比較。
20、進(jìn)一步的，所述智能運(yùn)維決策與調(diào)度模塊的具體操作步驟如下：
21、依大模型分析結(jié)果，結(jié)合各區(qū)域場站運(yùn)維資源庫與地理信息系統(tǒng)路徑規(guī)劃，生成差異化運(yùn)維策略；其中路徑規(guī)劃依據(jù)地理信息系統(tǒng)提供的區(qū)域場站地理信息和交通狀況數(shù)據(jù)，運(yùn)用迪杰斯特拉算法計(jì)算最優(yōu)維修路徑，通過公式：，其中為從起始點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)v的最短路徑長度，u為已確定最短路徑的節(jié)點(diǎn)，v為所有節(jié)點(diǎn)集合，為節(jié)點(diǎn)u到節(jié)點(diǎn)v的路徑權(quán)重；通過該公式確定從運(yùn)維人員所在地到故障設(shè)備的最短或最快路徑；用于縮短維修人員到達(dá)現(xiàn)場的時(shí)間，提高故障響應(yīng)速度，減少設(shè)備停機(jī)時(shí)間，提升光伏發(fā)電系統(tǒng)的整體運(yùn)行效率；
22、對于沙漠區(qū)域突發(fā)沙塵暴后批量太陽能板積塵遮擋故障，調(diào)配周邊人員攜清潔設(shè)備優(yōu)先清理發(fā)電陣列；沿海地區(qū)受臺風(fēng)后逆變器故障，調(diào)運(yùn)防潮備件與電氣維修人員；
23、通過短信、app推送、站內(nèi)警報(bào)多渠道向?qū)?yīng)區(qū)域運(yùn)維團(tuán)隊(duì)發(fā)送運(yùn)維指令，工單系統(tǒng)跟蹤進(jìn)度，維修后數(shù)據(jù)回傳更新設(shè)備健康檔案與大模型訓(xùn)練樣本，持續(xù)優(yōu)化運(yùn)維決策精準(zhǔn)性。
24、進(jìn)一步的，所述備件庫存優(yōu)化共享模塊的具體操作步驟如下：
25、收集各區(qū)域歷史故障數(shù)據(jù)和維修記錄，分析不同故障類型與區(qū)域環(huán)境特征之間的關(guān)系，確定每個(gè)區(qū)域的備件需求清單；建立基于物聯(lián)網(wǎng)的備件庫存管理單元，實(shí)時(shí)監(jiān)控各區(qū)域備件的庫存數(shù)量、出入庫時(shí)間、使用狀態(tài)信息；
26、采用預(yù)測性庫存管理算法，結(jié)合設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史維修數(shù)據(jù)，預(yù)測不同備件在各區(qū)域的需求趨勢，提前制定采購計(jì)劃；
27、當(dāng)某個(gè)區(qū)域出現(xiàn)備件短缺時(shí)，通過智能搜索和匹配算法，在其他區(qū)域?qū)ふ覀浼f(xié)調(diào)物流配送，實(shí)本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，所述多元數(shù)據(jù)采集與區(qū)域標(biāo)識模塊執(zhí)行步驟如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理與區(qū)域適配單元的具體操作步驟如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，所述區(qū)域感知大模型分析模塊的具體操作步驟如下：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，所述智能運(yùn)維決策與調(diào)度模塊的具體操作步驟如下：
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，所述備件庫存優(yōu)化共享模塊的具體操作步驟如下：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，所述備件庫存優(yōu)化共享模塊定期評估各區(qū)域備件庫存策略的有效性的具體操作步驟如下：
【技術(shù)特征摘要】
1.基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，所述多元數(shù)據(jù)采集與區(qū)域標(biāo)識模塊執(zhí)行步驟如下：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，所述數(shù)據(jù)預(yù)處理與區(qū)域適配單元的具體操作步驟如下：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于大模型的新能源發(fā)電設(shè)備健康管理平臺，其特征在于，所述區(qū)域感知大模型分析模塊的具...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：黨哲輝，戴立偉，呂東明，劉鈺，胡湘濤，
申請(專利權(quán))人：大唐涼山新能源有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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