基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法及系统

本发明涉及光伏电站相关，具体涉及基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法及系统。

背景技术：

1、光伏电站通常地处偏远、占地面积广、设备数量庞大，且运行环境复杂多变，如沙尘覆盖、温度骤变、局部阴影、逆变器非线性老化等，传统运维高度依赖人工巡检和定期预防性维护，不仅效率低下、成本高昂，且难以捕捉早期性能退化，往往导致“小病拖成大病”，造成发电量显著损失甚至引发安全事故。现有基于机器学习实现的故障检测与诊断，用于解决“如何识别已有故障”的分类问题，即需要大量标注故障类型、故障时刻的历史样本作为训练样本，但实际工程中，光伏电站的严重故障发生率相对较低，且故障形态多样、标注成本极高，导致大多数电站无故障标签；当前缺乏的并非故障判别能力，而是在故障样本缺失条件下，对健康状态偏离程度的早期感知与预警能力，并且单一电气参数难以区分环境扰动与设备退化，极易将外部环境波动误判为异常，或对内部隐性退化视而不见。

2、因此，现阶段相关技术中，存在缺乏故障标注样本条件下，无法对光伏电站健康状态进行早期偏离感知与预警的技术问题。

技术实现思路

1、本申请通过提供基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法及系统，解决了现有技术中存在的在缺乏故障标注样本条件下，无法对光伏电站健康状态进行早期偏离感知与预警的技术问题，达到了提升无监督场景下对设备隐性退化与亚健康状态的灵敏识别能力以及多源异构数据协同利用效率的技术效果。

2、本申请提供基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，所述方法包括：采集目标光伏电站运行过程中的多源历史状态数据，基于时间窗口对所述多源历史状态数据进行同步关联构建双模态时序状态数据集，所述双模态时序状态数据集包括视觉模态时序状态数据和电气模态时序状态数据；引入双模态联合随机掩码机制对所述双模态时序状态数据集进行随机掩码处理，根据输出的第一模态掩码矩阵和第二模态掩码矩阵生成双模态掩码训练样本，根据所述双模态掩码训练样本训练双向跨模态重构网络；获取所述目标光伏电站的实时运行状态数据，利用所述双向跨模态重构网络对所述实时运行状态数据进行分析，获取双模态关联偏离指数；根据所述双模态关联偏离指数向所述目标光伏电站的运维管理模块下发预警信号。

3、本申请还提供了基于双模态数据融合的光伏电站智能运维系统，所述系统包括：数据采集单元，用于采集目标光伏电站运行过程中的多源历史状态数据，基于时间窗口对所述多源历史状态数据进行同步关联构建双模态时序状态数据集，所述双模态时序状态数据集包括视觉模态时序状态数据和电气模态时序状态数据；掩码处理单元，用于引入双模态联合随机掩码机制对所述双模态时序状态数据集进行随机掩码处理，根据输出的第一模态掩码矩阵和第二模态掩码矩阵生成双模态掩码训练样本，根据所述双模态掩码训练样本训练双向跨模态重构网络；偏离指数获取单元，用于获取所述目标光伏电站的实时运行状态数据，利用所述双向跨模态重构网络对所述实时运行状态数据进行分析，获取双模态关联偏离指数；预警信号发送单元，用于根据所述双模态关联偏离指数向所述目标光伏电站的运维管理模块下发预警信号。

4、拟通过本申请提出的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法及系统，采集目标光伏电站运行过程中的多源历史状态数据，构建双模态时序状态数据集；引入双模态联合随机掩码机制进行随机掩码处理，输出第一和第二模态掩码矩阵并生成双模态掩码训练样本，训练双向跨模态重构网络；获取实时运行状态数据进行分析，获取双模态关联偏离指数；向目标光伏电站的运维管理模块下发预警信号。解决了现有技术中存在的在缺乏故障标注样本条件下，无法对光伏电站健康状态进行早期偏离感知与预警的技术问题，达到了提升无监督场景下对设备隐性退化与亚健康状态的灵敏识别能力以及多源异构数据协同利用效率的技术效果。

1.基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，其特征在于，根据输出的第一模态掩码矩阵和第二模态掩码矩阵生成双模态掩码训练样本，方法包括：

3.如权利要求2所述的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，其特征在于，根据所述双模态掩码训练样本训练双向跨模态重构网络，所述双向跨模态重构网络包括第一模态编码器、第二模态编码器、以及通过跨模态映射层连接的第一重构解码器和第二重构解码器；

4.如权利要求3所述的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，其特征在于，将所述双模态掩码训练样本的第一模态掩码矩阵输入所述第一模态编码器，获取视觉隐状态向量，通过所述跨模态映射层将所述视觉隐状态向量映射至所述第二重构解码器对进行电气重构解码，获取重构得到的第二模态解码矩阵；

5.如权利要求4所述的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，其特征在于，所述多维损失约束包括所述第一模态目标恢复矩阵与所述第一模态解码矩阵的视觉重构损失、第二模态目标恢复矩阵与所述第二模态解码矩阵的电气重构损失、以及所述视觉隐状态向量和所述电气隐状态向量的隐空间一致性损失的加权拟合。

6.如权利要求1所述的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，其特征在于，所述双模态联合随机掩码机制还包括动态掩码概率，方法包括：

7.如权利要求1所述的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，其特征在于，所述双模态联合随机掩码机制包括用于获取第一模态掩码矩阵的空间掩码和用于获取第二模态掩码矩阵的时间掩码。

8.如权利要求1所述的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，其特征在于，根据所述双模态关联偏离指数向所述目标光伏电站的运维管理模块下发预警信号，方法包括：

9.如权利要求1所述的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，其特征在于，比较将所述实时运行状态数据输入所述双向跨模态重构网络获取的视觉重构误差、电气重构误差以及隐空间一致性误差；

10.基于双模态数据融合的光伏电站智能运维系统，其特征在于，所述系统用于实施权利要求1至9任意一项所述的基于双模态数据融合的光伏电站智能运维方法，所述系统包括：