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龍圖騰網(wǎng)恭喜華能(浙江)能源開(kāi)發(fā)有限公司清潔能源分公司;中國(guó)華能集團(tuán)清潔能源技術(shù)研究院有限公司申請(qǐng)的專利分布式光伏發(fā)電設(shè)備的能效診斷方法、系統(tǒng)及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN113888353B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202111153747.7，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06Q50/06；該發(fā)明授權(quán)分布式光伏發(fā)電設(shè)備的能效診斷方法、系統(tǒng)及介質(zhì)是由朱俊杰;呂亮;吳昊;祝金濤;武青;王海明;錢瑜波;李壯;方宇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-09-29向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本分布式光伏發(fā)電設(shè)備的能效診斷方法、系統(tǒng)及介質(zhì)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N分布式光伏發(fā)電設(shè)備的能效診斷方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，該方法包括：獲取分布式光伏發(fā)電設(shè)備的能效故障知識(shí),生成本體能效診斷知識(shí)庫(kù)；獲取每個(gè)設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，確定每個(gè)設(shè)備在不同工況下的檢測(cè)數(shù)據(jù)的基準(zhǔn)區(qū)間；采集每個(gè)設(shè)備的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，基于對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)區(qū)間對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)；若檢測(cè)出異常數(shù)據(jù)，則確定異常數(shù)據(jù)的征兆，通過(guò)本體能效診斷知識(shí)庫(kù)中預(yù)設(shè)的征兆與故障模式的對(duì)應(yīng)概率關(guān)系進(jìn)行推理診斷，確定分布式光伏發(fā)電設(shè)備的異常模式和故障；將診斷結(jié)果和維護(hù)策略發(fā)送至運(yùn)維人員的客戶端。該方法可快速定位發(fā)生故障的分布式光伏發(fā)電設(shè)備和具體的故障，并提供相應(yīng)的維護(hù)策略，降低運(yùn)維成本，提高運(yùn)維效率。

本發(fā)明授權(quán)分布式光伏發(fā)電設(shè)備的能效診斷方法、系統(tǒng)及介質(zhì)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種分布式光伏發(fā)電設(shè)備的能效診斷方法，其特征在于，包括以下步驟：通過(guò)失效模式與影響分析FMEA和故障樹(shù)分析FTA對(duì)待診斷的分布式光伏發(fā)電設(shè)備進(jìn)行分析,獲取所述分布式光伏發(fā)電設(shè)備的能效故障知識(shí),并生成所述分布式光伏發(fā)電設(shè)備的本體能效診斷知識(shí)庫(kù)；獲取每個(gè)所述光伏發(fā)電設(shè)備的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)，根據(jù)所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)確定每個(gè)所述光伏發(fā)電設(shè)備在不同工況下的檢測(cè)數(shù)據(jù)的基準(zhǔn)區(qū)間，其中，所述根據(jù)所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)確定每個(gè)所述光伏發(fā)電設(shè)備在不同工況下的檢測(cè)數(shù)據(jù)的基準(zhǔn)區(qū)間,包括：對(duì)所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)態(tài)篩選,篩除所述歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)中的非穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)；以輻照度和溫度作為邊界條件，通過(guò)K-均值聚類算法劃分每個(gè)所述光伏發(fā)電設(shè)備的工況；通過(guò)多元高斯混合模型剔除每個(gè)工況下的故障數(shù)據(jù)，生成正常數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本；通過(guò)所述正常數(shù)據(jù)訓(xùn)練樣本訓(xùn)練長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM，并根據(jù)所述長(zhǎng)短期記憶人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)LSTM輸出的預(yù)測(cè)值，確定出每個(gè)所述光伏發(fā)電設(shè)備在每個(gè)工況下的邊界條件所對(duì)應(yīng)的基準(zhǔn)區(qū)間；采集每個(gè)所述光伏發(fā)電設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，基于對(duì)應(yīng)的所述基準(zhǔn)區(qū)間對(duì)所述實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行異常檢測(cè)；若任一光伏發(fā)電設(shè)備的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù)，則確定所述異常數(shù)據(jù)的征兆，并通過(guò)所述本體能效診斷知識(shí)庫(kù)中預(yù)設(shè)的征兆與故障模式的對(duì)應(yīng)概率關(guān)系對(duì)任一分布式光伏發(fā)電設(shè)備進(jìn)行推理診斷，確定所述任一分布式光伏發(fā)電設(shè)備的異常模式和故障模式；將診斷結(jié)果和所述本體能效診斷知識(shí)庫(kù)中存儲(chǔ)的與所述診斷結(jié)果對(duì)應(yīng)的維護(hù)策略發(fā)送至運(yùn)維人員的移動(dòng)客戶端。

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