【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏智能运维领域，尤其涉及一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法及系统。
技术介绍
1、光伏智能运维（光伏运维）是指利用先进的信息技术和智能化手段对光伏发电系统进行监测、诊断、预测和维护的一种运维方式。随着光伏发电技术的快速发展和广泛应用，光伏智能运维在提高光伏系统的可靠性、降低运维成本和提高发电效率方面发挥着重要作用。
2、然而，目前光伏智能运维仍存在一些不足之处。首先，传统的光伏智能运维主要依赖于单一模态的数据，如光伏阵列的电流、电压等。这种单一模态的数据无法全面反映光伏系统的运行状态和故障原因，限制了故障诊断和预测的准确性和效果。其次，光伏系统中的故障原因通常是多样化的，可能涉及光伏阵列、逆变器、电网等多个组件和子系统。传统的光伏智能运维往往只能对单一故障原因进行分析，无法全面理解和解决光伏系统的故障问题。
3、因此，目前迫切需要创新性的方法，使用多模态数据进行光伏智能运维的故障原因分析方法，以更好地理解光伏系统的故障原因，提高故障诊断和预测的准确性和效果。
技术实现思路
1、本专利技术要解决的技术问题和提出的技术任务是对现有技术方案进行完善与改进，提供一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，以达到提高故障诊断和预测的准确性和效果，帮助光伏系统运维人员更好地解决故障问题，提高系统可靠性和发电效率的目的。
2、为此，本专利技术采用的一种技术方案是：一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，包括以下内容
3、1）获取光伏电站正常和具有缺陷的图像运维数据，图像运维数据包括光伏电池板、逆变器、电网设备的照片或监控摄像头捕捉的图像；
4、2）获取光伏电站文本运维数据，文本运维数据包括设备的技术规格、维护记录、故障报告、运维日志；
5、3）校验运维数据，以确保获取的图像和文本数据的质量和准确性；对于图像数据，校验其分辨率和清晰度；对于文本数据，校验其信息的完整性；
6、4）将图像和文本数据进行配对，以建立图像和文本之间的关联；
7、5）将图像数据输入基于残差网络的单模态编码器中，将文本数据输入基于word2vec的单模态编码器中，两单模态编码器对应编码图像和文本数据形成特征向量；
8、6）通过交叉注意力机制融合不同光伏电站数据模态的特征向量，得到加权后的图像和文本的特征表示矩阵；
9、7）将加权后的图像和文本的特征表示矩阵进行拼接，形成融合后的特征；
10、8）故障分类计算，使用训练后的基于卷积神经网络的故障分类网络对融合后的特征进行计算，经非线性变换后，进行归一化，得到表示各个类别故障概率的输出；
11、9）基于故障分类网络对故障原因进行可视化解释，得到热力图；
12、10）根据分类结果和相关特征，生成解释性的文本描述故障原因。
13、本技术方案结合了图像和文本两种数据模态，可以更全面地了解光伏电站的运行状态和故障情况；图像数据可以提供设备的外观和运行状态的直观信息，而文本数据可以提供关于设备性能、运行参数、维护历史等详细信息。图像和文本两种数据模态具有互补性；图像数据可以提供直观的视觉信息，而文本数据可以提供详细的描述和解释。通过将这两种模态的数据进行融合，可以更准确地识别和诊断故障。本技术方案使用了深度学习和神经网络技术，可以自动地对数据进行处理和分析，大大提高了运维效率和准确性。使用了故障分类网络，可以将故障原因进行可视化解释，得到热力图，这种可视化方式可以直观地展示不同设备或部件在故障发生时的关注程度，帮助运维人员快速定位故障原因。本技术方案不仅提供了故障分类的结果，还根据分类结果和相关特征生成了解释性的文本描述故障原因，这种描述可以为运维人员提供详细的故障分析和解决方案，有助于提高运维效率和准确性。以上可以使本技术方案具有全面性、互补性、高效性、可视化和解释性等优点，提高运维效率和准确性，为运维人员提供更直观、更详细的故障分析和解决方案。
14、当然多模态数据除了图像和文本数据，还可以有音频数据，这些数据包括来自不同传感器和模态的数据，通过综合利用这些多模态数据，可以更全面、准确地了解光伏系统的运行状态和故障原因。例如，通过图像数据可以观察光伏阵列的物理损坏情况，通过文本数据可以获取逆变器的报警信息，通过音频数据可以检测电网的噪声变化等。通过对多模态数据进行分析，可以更好地理解光伏系统的故障原因，提高故障诊断和预测的准确性和效果。
15、作为优选技术手段：还包括故障严重程度回归分析，故障严重程度回归分析使用故障分类网络的全连接层来进行故障严重程度的回归，得到表示故障严重程度概率的输出。使用全连接层进行故障严重程度的回归分析，能够根据输入的数据准确地预测故障的严重程度，学习到数据中的复杂关系，从而提供更精确的预测结果。本技术方案可以提供更直观的解释，使得运维人员更容易理解模型的预测结果，这对于故障原因分析和解决方案的制定非常有帮助。
16、作为优选技术手段：图像和文本数据进行配对的方法如下：
17、采用设备的唯一标识符或时间戳将图像和文本数据进行匹配，实现图像和文本之间的关联。通过采用设备的唯一标识符或时间戳进行图像和文本数据的配对，可以确保数据之间的准确关联，这种方法能够避免数据混淆和错误匹配，确保后续的分析和处理基于正确匹配的数据。使用唯一标识符或时间戳进行数据匹配是一种高效的方法，不需要复杂的特征匹配和相似度计算，直接根据标识符或时间戳进行匹配，减少了计算量和时间复杂度。本技术方案适用于各种设备和场景，只要设备具有唯一标识符或时间戳，就可以使用该方法进行数据配对，这使得该方案具有广泛的适用性，可以应用于不同的光伏电站和运维场景。而且，技术方案易于扩展和改进，可以根据实际需求，增加其他标识符或特征进行数据匹配，提高匹配的准确性和鲁棒性。同时，也可以根据新的数据类型和场景进行相应的调整和优化。
18、作为优选技术手段：通过构建的交叉注意力机制来融合不同模态的特征包括步骤：
19、601）将图像数据和文本数据的特征表示分别作为输入矩阵xa和xb；
20、602）计算图像模态a的每个位置i与文本模态b的每个位置j之间的相似度得分 sij；
21、603）通过对相似度得分 sij进行归一化，计算图像模态a位置 i对文本模态 b 的注意力权重 aij；
22、604）根据注意力权重 aij对文本模态 b 的输入矩阵xb进行加权求和，得到交叉注意力机制的输出yb；同样地，计算文本模态b位置 j对图像模态 a 的注意力权重 bji，根据注意力权重 b本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于包括以下内容：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：还包括故障严重程度回归分析，故障严重程度回归分析使用故障分类网络的全连接层来进行故障严重程度的回归，得到表示故障严重程度概率的输出。
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：图像和文本数据进行配对的方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：通过构建的交叉注意力机制来融合不同模态的特征包括步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：故障分类计算包括步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：基于故障分类网络对故障原因进行可视化解释而得到热力图包括步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：根据分类结果
8.根据权利要求7所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：在利用语言模型生成描述故障原因的文本时，根据分类结果和相关特征作为输入的上下文，使用语言模型生成故障原因的具体特征、可能的原因和建议的解决方案；通过查询模型，找到在给定上下文的条件下，得到每个可能的下一个词的概率，然后，根据每个可能的下一个词的概率，使用策略选择下一个词，从而生成相应的文本描述。
9.一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析系统，其特征在于：采用如权利要求1-8任一所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法；其包括：
10.根据权利要求9所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析系统，其特征在于：还包括故障严重程度回归分析模块，用于采用故障分类网络的全连接层进行故障严重程度的回归分析，输出一个0~1的浮点数值，得到表示故障严重程度概率的输出。
...【技术特征摘要】
1.一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于包括以下内容：
2.根据权利要求1所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：还包括故障严重程度回归分析，故障严重程度回归分析使用故障分类网络的全连接层来进行故障严重程度的回归，得到表示故障严重程度概率的输出。
3.根据权利要求2所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：图像和文本数据进行配对的方法如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：通过构建的交叉注意力机制来融合不同模态的特征包括步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：故障分类计算包括步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于多模态数据的海岛光伏运维故障原因分析方法，其特征在于：基于故障分类网络对故障原因进行可视化解释而得到热力图包括步骤：
7.根据权利要求6所述的一种基于...
【专利技术属性】
技术研发人员：甘纯，张引贤，张展耀，闻旭东，冯仰光，陈炯，吴昊，田晶，韩叶林，俞欣，
申请(专利权)人：国网浙江省电力有限公司舟山供电公司，
类型：发明
国别省市：
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