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申请/专利权人：北京智盟信通科技有限公司

摘要：本发明公开了一种基于AI算法和边缘计算的光伏汇流箱在线预警方法，涉及光伏发电技术领域。所述方法是在获取多份正常状态检测数据以及与多个历史故障事件一一对应的多份在前状态检测数据后，先整理得到用于故障事件发生预测模型训练的多个正负样本，然后应用这些样本，训练得到输出值为1的置信度可用于作为在下一个周期结束时发生故障事件的概率值的故障事件发生预测模型，然后周期性地对与光伏汇流箱相关的实时检测数据进行特征提取处理，得到多维实时状态特征值，最后将多维实时状态特征值导入故障事件发生预测模型，输出得到在下一个周期结束时发生故障事件的概率值，并在判定概率值大于等于预设阈值时，触发向在线的上位机发送预警消息。

主权项：1.一种基于AI算法和边缘计算的光伏汇流箱在线预警方法，其特征在于，由位于光伏汇流箱内的边缘计算设备执行，包括：获取多份正常状态检测数据以及与多个历史故障事件一一对应的多份在前状态检测数据，其中，所述正常状态检测数据是指在无故障事件发生的K小时历史时期的起始时刻所采集的且与光伏汇流箱相关的检测数据，K表示正整数，所述在前状态检测数据是指在对应事件发生前一个确定时刻所采集的且与光伏汇流箱相关的检测数据，所述确定时刻等于对应事件发生时刻减去一个周期时长；针对在所述多份正常状态检测数据中的各份正常状态检测数据，从对应数据中提取出多维状态特征值作为对应的模型输入项，以及将数值0作为对应的模型输出项，得到对应的且包含有该模型输入项和该模型输出项的负样本；针对在所述多份在前状态检测数据中的各份在前状态检测数据，从对应数据中提取出多维状态特征值作为对应的模型输入项，以及将数值1作为对应的模型输出项，得到对应的且包含有该模型输入项和该模型输出项的正样本；应用多个所述负样本以及多个所述正样本，对基于机器学习算法的AI算法模型进行率定验证建模，得到故障事件发生预测模型，其中，所述故障事件发生预测模型的且输出值为1的置信度用于作为在下一个周期结束时发生故障事件的概率值；周期性地对与光伏汇流箱相关的实时检测数据进行特征提取处理，得到多维实时状态特征值；将所述多维实时状态特征值导入所述故障事件发生预测模型，输出得到在下一个周期结束时发生故障事件的概率值；在判定所述概率值大于等于预设阈值时，触发向在线的上位机发送预警消息。

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