光伏逆变器健康诊断数据集建设与应用

推荐单位：国家电力投资集团有限公司

申报单位：国核电力规划设计研究院有限公司

一、背景

传统的光伏逆变器故障诊断方法依赖人工巡检和经验判断，存在效率低、响应慢、精确度不高等问题。本项目构建了一套覆盖全面、质量可靠、具有高度代表性的光伏逆变器健康诊断数据集，通过大数据分析和人工智能技术实现对逆变器故障的精准诊断和预测性维护，有效提升了光伏电站的运维效率与发电稳定性。

数据集建设与应用流程图

二、方案和成效

一是遵循一套严谨的系统化流程。首先通过在多个大型光伏电站部署传感器网络，广泛采集逆变器的多维度实时运行数据、设备信息及环境数据。然后对海量原始数据进行专业的清洗、预处理与标准化，组建专家团队对数据进行精细化的故障类型标注，并把处理后的数据构建成结构化的训练集、验证集与测试集。最后利用深度学习算法开发智能诊断模型，部署于电站监控系统中，实现实时监测与故障预警。

二是取得了显著的经济效益。通过精准的故障预警与定位，应用电站的逆变器故障平均修复时间缩短了30%，有效减少了停机造成的发电量损失，促使年发电量提升5%。同时，智能诊断替代了大量人工巡检，使运维成本降低了10%，显著增强了电站的整体运营效益和盈利能力。

三是提高了光伏电站的运行稳定性和可靠性。保障了光伏发电的稳定供应，促进清洁能源在能源结构中的占比提升，为实现碳达峰、碳中和目标做出贡献。为逆变器制造商提供了丰富的故障数据和反馈信息，有助于其优化产品设计与工艺，提升整个光伏产业的技术水平。

三、创新点

一是构建了一个全面、综合的光伏逆变器诊断数据集。创新地整合了逆变器的运行数据、设备信息、环境数据以及故障告警信息等多源数据，这种多源数据融合方式全面地反映了逆变器的运行状态和故障特征，相比传统的单一数据类型诊断方法，诊断准确率提高了30%。

二是提出了一种融合多种神经网络架构的混合算法模型。该模型实现了对不同类型故障的高精度诊断和早期预警，其诊断准确率达到了95%以上，相较于传统诊断算法有显著提升，为光伏逆变器的智能化运维提供了有力的技术支撑。

三是建立了数据集的动态更新机制。及时纳入新的故障类型、设备数据和运行信息，确保数据集的时效性和动态性，为智能诊断系统的长期有效运行提供了保障。