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申请/专利权人：苏州安极能新能源发展有限公司
摘要：本发明属于智能诊断技术领域，本发明公开了基于数据融合算法的电力设备故障预测方法；方法包括：按照预设检测计划采集单位时间内光伏板组的第一关键数据；所述第一关键数据包括第一环境数据和光伏板组发电量；对第一环境数据进行处理，得到第一处理数据；采集E组历史第二单位时间内光伏板组的第二关键数据，所述第二关键数据包括第二环境数据和第二发电量；对第二关键数据进行处理，得到光伏衰减集合；采集光伏板Q组测试数据；对Q组测试数据进行处理，得到测试数据集合；本发明结合数据融合算法，能够准确区分发电量减少是由老化还是故障引起，实现对光伏发电站进行远程诊断，减少了人为干预，提高了故障检测和维护的效率。
主权项：1.基于数据融合算法的电力设备故障预测方法，其特征在于，包括：按照预设检测计划采集单位时间内光伏板组的第一关键数据；所述第一关键数据包括第一环境数据和光伏板组发电量；对第一环境数据进行处理，得到第一处理数据；采集E组历史第二单位时间内光伏板组的第二关键数据，所述第二关键数据包括第二环境数据和第二发电量，E为大于1的正数；对第二关键数据进行处理，得到光伏衰减集合；采集光伏板Q组测试数据；对Q组测试数据进行处理，得到测试数据集合；对测试数据集合和光伏衰减集合进行分析处理，得到光伏板组衰减率；将光伏发电数据输入发电量预测模型中，得到对应的预测光伏发电量；所述光伏发电数据包括第一处理数据和光伏板组衰减率；对光伏板组发电量与预测光伏发电量进行处理，得到发电量误差率，根据发电量误差率判断所述光伏板组是否存在故障。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 苏州安极能新能源发展有限公司 基于数据融合算法的电力设备故障预测方法及系统
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