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龙图腾网获悉国家电投集团数字科技有限公司申请的专利基于数字孪生的光伏场站智能运维仿真方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119397927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510008325.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于数字孪生的光伏场站智能运维仿真方法及系统是由庞恒茂;张喜平;袁琳;蒋云鹏;范明晨设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的光伏场站智能运维仿真方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于数字孪生的光伏场站智能运维仿真方法及系统，涉及光伏场站运维技术领域，包括通过多模态检测信号，经离散小波包变换、张量分解和图神经网络构建数字孪生分层结构，确定结构化数据；利用动态神经元网络提取故障特征，基于马尔可夫模型预测故障概率，触发维护预警；将预警信号输入基于多智能体强化学习的维护策略模型，生成候选维护时间窗口集合；检修调度模块优化排序得到最优时间窗口序列，资源配置模块采用遗传算法生成人员物料调配方案；基于维护成本迭代优化策略参数，输出最终运维实施方案。

本发明授权基于数字孪生的光伏场站智能运维仿真方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的光伏场站智能运维仿真方法，其特征在于，包括： 通过光伏组件状态采集装置获取多模态检测信号，基于所述多模态检测信号，通过离散小波包变换构建信号分解树，从高频子带和低频子带提取特征向量，建立多维特征空间，对所述多维特征空间执行张量分解运算进行多模态时空对齐，生成特征融合矩阵，将所述特征融合矩阵输入图神经网络模型，构建包含物理数据层、特征关联层和状态表征层的数字孪生分层结构； 基于数字孪生分层结构，确定结构化数据；构建动态神经元网络，提取结构化数据的故障特征，计算所述故障特征与历史故障的相似度得分，根据连续时间窗口内的相似度得分序列建立马尔可夫故障演化模型，预测故障发生概率；将所述故障发生概率与预设阈值比对，触发维护预警信号； 将所述维护预警信号输入基于多智能体强化学习网络构建的维护策略模型，生成候选维护时间窗口集合，调用检修调度模块对所述候选维护时间窗口集合进行优化排序，得到最优时间窗口序列，将所述最优时间窗口序列输入资源配置模块，采用遗传算法生成人员物料调配方案；计算所述人员物料调配方案的维护成本，基于所述维护成本对所述维护策略模型的策略参数进行迭代优化，输出最终的运维实施方案； 基于数字孪生分层结构，确定结构化数据；构建动态神经元网络，提取结构化数据的故障特征，计算所述故障特征与历史故障的相似度得分，根据连续时间窗口内的相似度得分序列建立马尔可夫故障演化模型，预测故障发生概率；将所述故障发生概率与预设阈值比对，触发维护预警信号包括： 构建动态神经元网络，将所述动态神经元网络按照层次结构分为输入层、动态神经元层和输出层，其中所述动态神经元层中的每个动态神经元具有累加的膜电位值和自适应的动态阈值，输入层至动态神经元层通过第一层间连接权重建立关联，所述动态神经元层至输出层通过第二层间连接权重建立关联； 接收数字孪生分层结构的结构化数据，并将所述结构化数据输入至所述动态神经元网络的输入层； 计算所述动态神经元层中每个动态神经元的膜电位值，其中所述膜电位值通过将上一时刻膜电位值与膜电位衰减系数的乘积，与所述结构化数据经所述第一层间连接权重传递后的特征值相加，再减去动态阈值得到； 判断所述膜电位值与所述动态阈值的大小关系，当所述膜电位值大于所述动态阈值时，生成脉冲输出信号； 将上一时刻动态阈值与阈值衰减系数的乘积，与上一时刻脉冲输出信号和阈值增量系数的乘积相加，得到当前时刻动态阈值； 处理所述脉冲输出信号，将所述脉冲输出信号通过所述第二层间连接权重传递至输出层并进行加权求和运算，生成当前时刻故障特征向量； 计算所述当前时刻故障特征向量与预存的历史故障特征向量之间的余弦相似度，得到当前时刻相似度得分； 采集连续的预设时间段内的所述相似度得分，形成相似度得分序列，划分相似度得分区间，将所述相似度得分区间作为状态空间，统计所述相似度得分序列中相邻时刻之间的区间转移次数，生成状态转移概率矩阵； 将当前时刻相似度得分所在相似度得分区间对应的概率值设为1，其他相似度得分区间对应的概率值设为0，得到当前时刻初始概率分布向量； 将所述当前时刻初始概率分布向量与所述状态转移概率矩阵相乘，得到下一时刻故障概率分布向量，并从所述故障概率分布向量中提取与故障状态对应的相似度得分区间的概率值作为故障发生概率； 比较所述故障发生概率与预设预警阈值，当所述故障发生概率大于所述预设预警阈值时，触发维护预警信号。

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