【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及光伏发电，具体为一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法。
技术介绍
1、随着我国对可再生能源和环保要求的提高，光伏发电与新能源产业成为绿色发展的重要力量。光伏发电作为清洁能源，不仅减少化石能源消耗，还能够显著降低温室气体排放。然而，其效率和经济效益受天气、设备性能和运维管理等因素影响。
2、目前，虽然光伏发电技术已广泛应用，但在发电效率评估、设备监测和故障预警方面仍面临挑战。传统监测方式依赖人工巡检，效率低且难以及时发现问题，影响系统运行和经济效益。
3、将数据清洗技术和机器学习算法应用于光伏发电，可精准评估发电效率并实时监控设备健康状态。智能化管理能及时处理异常情况，提高系统可靠性和经济性，并推动行业数字化转型。
技术实现思路
1、（一）解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法，为光伏系统运维提供支持，提升效率和效益，助力绿色、低碳、可持续的能源体系建设。
3、
【技术保护点】
1.一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法，其特征在于，数据采集、数据清洗、数据集划分与模型训练评估、评估结果应用四大模块为核心包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法，其特征在于，所述步骤2“发电量综合效率K计算公式”对应的具体清洗方法：
3.根据权利要求1所述的一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法，其特征在于，所述步骤3“数据集划分与模型训练评估”实施方法：
4.根据权利要求1所述的一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法，其特征在于，步骤4：结果评估与误差分析；p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法，其特征在于，数据采集、数据清洗、数据集划分与模型训练评估、评估结果应用四大模块为核心包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法，其特征在于，所述步骤2“发电量综合效率k计算公式”对应的具体清洗方法：
3.根据权利要求1所述的一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法，其特征在于，所述步骤3“数据集划分与模型训练评估”实施方法：
4.根据权利要求1所述的一种基于发电量评估的光伏电站健康状态检测...
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