【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏发电，特别是涉及一种光伏发电系统故障预测方法及系统。
技术介绍
1、光伏发电系统是一种利用太阳能将光能转化为电能的系统。随着光伏发电技术的快速发展和广泛应用，对光伏发电系统的故障预测和故障诊断变得越来越重要。故障预测可以帮助提前发现潜在的故障，采取相应的维修和维护措施，以降低系统停机时间和维修成本。
2、传统的光伏发电系统故障预测方法主要依赖于运营人员的经验和直观判断。然而，这种主观评价存在一定的主观性和局限性，难以客观准确地预测未来光伏发电系统是否发生故障。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种光伏发电系统故障预测方法及系统，包括：
2、获取光伏发电系统的历史运行数据，并从所述历史运行数据中筛选出与光伏发电系统故障相关的异常数据；
3、对所述异常数据进行分析，确定所述异常数据中的故障数据以及所述故障数据对应的故障类型；
4、通过机器学习算法构建故障预测模型，并根据所述故障数据对所述故障预测模型进行训
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种光伏发电系统故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种光伏发电系统故障预测方法，其特征在于，所述获取光伏发电系统的历史运行数据，并从所述历史运行数据中筛选出与光伏发电系统故障相关的异常数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种光伏发电系统故障预测方法，其特征在于，所述对所述异常数据进行分析，确定所述异常数据中的故障数据以及所述故障数据对应的故障类型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种光伏发电系统故障预测方法，其特征在于，所述通过机器学习算法构建故障预测模型，并根据所述故障数据对所述故障预测模型进行训练及
...【技术特征摘要】
1.一种光伏发电系统故障预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种光伏发电系统故障预测方法，其特征在于，所述获取光伏发电系统的历史运行数据，并从所述历史运行数据中筛选出与光伏发电系统故障相关的异常数据，包括：
3.根据权利要求2所述的一种光伏发电系统故障预测方法，其特征在于，所述对所述异常数据进行分析，确定所述异常数据中的故障数据以及所述故障数据对应的故障类型，包括：
4.根据权利要求3所述的一种光伏发电系统故障预测方法，其特征在于，所述通过机器学习算法构建故障预测模型，并根据所述故障数据对所述故障预测模型进行训练及优化，包括：
...【专利技术属性】
技术研发人员：王贝尔，李渊，李萌，邢校铭，穆怡丹，
申请(专利权)人：华能太原东山燃机热电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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