研究背景 随着新能源产业的快速发展，光伏电站规模不断扩大，设备数量和管理复杂度显著增加。传统的设备监测和故障诊断方式已无法满足现代化电站的高效运维需求，亟需通过智能化手段实现设备状态的实时监测与智能诊断，以提升电站的运行效率和安全性。 管理或技术难点 数据孤岛问题：光伏电站涉及多个子系统，数据来源多样且分散，难以实现数据的统一管理和综合分析。 实时性要求高：设备状态监测需要实时采集和处理大量数据，传统系统难以满足高并发、低延迟的要求。 故障诊断复杂：设备故障类型多样，传统诊断方法依赖人工经验，效率低且准确性不足。 智能化水平低：现有系统缺乏智能分析和预测能力，无法提前预警潜在故障，导致运维被动。 成果先进性与创新性 多源数据融合：通过统一的数据接口和协议，整合了视频监控、无人机巡检、机器人巡检、传感器监测及设备本体运行数据等多源数据，实现了设备状态的全面监测。 实时监测与智能诊断：基于大数据和人工智能技术，开发了实时监测与智能诊断算法，能够快速识别设备异常并进行故障诊断，显著提升了故障处理的及时性和准确性。 智能预警与预测：通过机器学习模型，系统能够预测设备潜在故障，提前发出预警，减少非计划停机时间，提升电站运行效率。 数字孪生技术：利用三维建模和数字孪生技术，实现了电站设备的虚实结合展示，直观呈现设备运行状态和故障信息。 智能巡检与告警联动：通过无人机、机器人等智能巡检设备与告警系统的联动，实现了巡检任务的自动化和告警信息的实时推送。 低代码规则编辑器：开发了低代码规则编辑器，允许运维人员通过图形化界面自定义告警规则和诊断逻辑，降低了技术门槛。 可推广性 该技术成果适用于各类光伏电站及新能源场站，具有较强的通用性和可扩展性。通过标准化的数据接口和模块化设计，能够快速适配不同规模和类型的电站，具备广泛的推广价值。 经济社会效益 经济效益：通过减少设备故障和停机时间，提升了电站的发电效率，降低了运维成本，预计每年可为电站节省数百万的运维费用。 社会效益：该技术的应用提升了新能源电站的智能化水平，推动了新能源行业的数字化转型，促进了绿色能源的高效利用。 推动行业进步 该技术成果的应用显著提升了光伏电站的智能化运维水平，推动了新能源行业从传统运维向智能化运维的转型。通过多源数据融合和智能诊断技术的推广，为行业提供了可复制的智能化解决方案，推动了新能源行业的整体技术进步。