【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及发电设备健康管理，具体为基于大模型的新能源发电设备健康管理平台。
技术介绍
1、随着新能源发电技术的快速发展，特别是光伏发电领域的大规模应用，设备健康管理成为了确保发电效率和系统可靠性的关键。然而，传统的设备管理方法往往依赖人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以应对复杂多变的环境条件和设备状态。此外，由于新能源发电设备通常分布在广阔的地理区域，环境差异显著，导致设备故障模式和维护需求存在显著差异。因此，迫切需要一种能够适应不同区域特性、实时监控设备状态、并提供精准维护决策的健康管理平台。
2、尽管市场上已有一些解决方案尝试通过传感器和数据分析来提升设备管理的智能化水平，但这些系统往往存在以下限制：首先，它们缺乏对区域环境特征的综合考虑，导致分析结果的准确性和适用性受限；其次，数据处理和分析方法往往单一，难以适应多变的设备状态和环境变化；最后，现有系统在运维决策和备件管理方面缺乏智能化和自动化，无法实现快速响应和优化资源配置。这些问题限制了新能源发电设备健康管理的效率和效果，迫切需要一种更为先进和全面的技术方案来解决。
3、为了解决上述缺陷，现提供技术方案。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决新能源发电设备在不同区域环境下的健康管理难题的问题，而提出基于大模型的新能源发电设备健康管理平台。
2、本专利技术的目的可以通过以下技术方案实现：
3、基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，包括：
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5、数据预处理与区域适配单元，对采集数据按区域清洗、处理异常值与缺失值、标准化格式量纲，针对区域环境适配不同规则，将处理后数据组织成结构化数据集供大模型调用；
6、区域感知大模型分析模块，构建大语言模型，融合领域知识并针对区域工况训练，通过输入带区域标识数据挖掘关联、剖析故障逻辑，输出包含设备健康评分、故障风险等级多维度分析成果；
7、智能运维决策与调度模块，依据大模型分析结果结合运维资源库与地理信息系统，生成差异化运维策略，规划最优维修路径，多渠道发送运维指令，跟踪进度并更新数据以优化决策；
8、备件库存优化共享模块，收集分析区域故障维修数据确定备件需求清单，基于物联网监控库存，预测需求趋势制定采购计划，短缺时搜索匹配并协调配送，定期评估策略有效性并持续优化。
9、进一步的，所述多元数据采集与区域标识模块执行步骤如下：
10、在各区域光伏发电场站的太阳能板、逆变器、汇流箱、支架部位，部署多类型传感器；包括辐照度传感器、温度传感器、湿度传感器、风速风向传感器、微型振动传感器、电流电压传感器、图像采集摄像头，实时捕捉设备运行参数与环境状态；
11、为各区域场站赋予唯一数字地理编码与环境特征标签；
12、将采集数据附带区域标识打包，经无线传输或有线通信链路，汇聚至数据预处理单元，确保数据来源可溯、关联区域特性。
13、进一步的，所述数据预处理与区域适配单元的具体操作步骤如下：
14、对接收到的多源异构数据，按区域分类清洗，依统计分析与阈值设定剔除异常值、通过插值算法补齐缺失数据片段，依设备类型标准化数据格式与量纲；其中插值算法通过拉格朗日插值法，利用公式：，其中为插值点，为已知数据点的函数值，为已知数据点的自变量值，为已知数据点数量；表示在插值点处的插值结果，用于估算缺失数据的值；是已知数据点对应的函数值；是对应的自变量，是与函数值直接对应的已知数据点的自变量；通过拉格朗日插值多项式计算，根据已知数据点信息对缺失数据进行估计；
15、针对不同区域环境特点，适配不同数据处理规则；包括：在沙漠区域，强化图像识别算法对太阳能板表面沙尘覆盖度量化评估；在沿海盐雾区，关注电气参数校正以抵消湿度与盐雾腐蚀导致的测量偏差；在山区，考虑温度气压对设备性能换算调整，将处理后数据按时间序列与设备层级组织成结构化数据集供大模型调用。
16、进一步的，所述区域感知大模型分析模块的具体操作步骤如下：
17、构建基于transformer架构的大语言模型，预训练融合全球光伏发电领域知识，针对不同区域工况开展调整训练；
18、输入带区域标识数据集，模型深度挖掘区域光照变化规律与设备运行关联，分析设备潜在故障逻辑；基于历史数据和区域特征数据训练故障预测模型，通过输入实时监测数据，利用公式：计算设备故障概率，实现对设备潜在故障的提前预警，式中表示在给定特征向量的情况下设备发生故障的概率，k为故障状态，为截距项，为特征的权重系数，为设备运行特征数据，m为特征数量；
19、借助多模态数据融合，判断故障类型及定位故障位置，输出包含区域适配健康评分、故障风险等级、剩余可靠运行时长预估等分析成果；其中输出的区域适配健康评分通过以下公式进行综合评分：，其中s为区域适配健康评分，为第j个健康指标的权重，为第j个健康指标的归一化得分，p为健康指标数量；依据区域发电潜力、设备耐受度等因素制定评分标准，通过该公式计算设备健康评分，实现对不同区域设备健康状况的量化评估和比较。
20、进一步的，所述智能运维决策与调度模块的具体操作步骤如下：
21、依大模型分析结果，结合各区域场站运维资源库与地理信息系统路径规划，生成差异化运维策略；其中路径规划依据地理信息系统提供的区域场站地理信息和交通状况数据，运用迪杰斯特拉算法计算最优维修路径，通过公式：，其中为从起始点到节点v的最短路径长度，u为已确定最短路径的节点，v为所有节点集合，为节点u到节点v的路径权重；通过该公式确定从运维人员所在地到故障设备的最短或最快路径；用于缩短维修人员到达现场的时间，提高故障响应速度，减少设备停机时间，提升光伏发电系统的整体运行效率；
22、对于沙漠区域突发沙尘暴后批量太阳能板积尘遮挡故障，调配周边人员携清洁设备优先清理发电阵列；沿海地区受台风后逆变器故障，调运防潮备件与电气维修人员；
23、通过短信、app推送、站内警报多渠道向对应区域运维团队发送运维指令，工单系统跟踪进度，维修后数据回传更新设备健康档案与大模型训练样本，持续优化运维决策精准性。
24、进一步的，所述备件库存优化共享模块的具体操作步骤如下：
25、收集各区域历史故障数据和维修记录，分析不同故障类型与区域环境特征之间的关系，确定每个区域的备件需求清单；建立基于物联网的备件库存管理单元，实时监控各区域备件的库存数量、出入库时间、使用状态信息；
26、采用预测性库存管理算法，结合设备运行数据、环境数据和历史维修数据，预测不同备件在各区域的需求趋势，提前制定采购计划；
27、当某个区域出现备件短缺时，通过智能搜索和匹配算法，在其他区域寻找备件，并协调物流配送，实本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，所述多元数据采集与区域标识模块执行步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，所述数据预处理与区域适配单元的具体操作步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，所述区域感知大模型分析模块的具体操作步骤如下：
5.根据权利要求1所述的基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，所述智能运维决策与调度模块的具体操作步骤如下：
6.根据权利要求1所述的基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，所述备件库存优化共享模块的具体操作步骤如下：
7.根据权利要求6所述的基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，所述备件库存优化共享模块定期评估各区域备件库存策略的有效性的具体操作步骤如下：
【技术特征摘要】
1.基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，所述多元数据采集与区域标识模块执行步骤如下：
3.根据权利要求1所述的基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，所述数据预处理与区域适配单元的具体操作步骤如下：
4.根据权利要求1所述的基于大模型的新能源发电设备健康管理平台，其特征在于，所述区域感知大模型分析模块的具...
【专利技术属性】
技术研发人员：党哲辉，戴立伟，吕东明，刘钰，胡湘涛，
申请(专利权)人：大唐凉山新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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