摘要
本发明涉及光伏发电技术领域,且公开了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。该基于发电量评估的光伏电站健康状态检测方法,通过对历史数据的清洗与处理,结合贝叶斯网络模型,能够精准评估电站的发电量健康状态,是否符合预期,从而为电站的运行维护提供可靠依据,而且贝叶斯模型具有独特的优势,能够充分利用其强大的概率推理能力,深入挖掘辐射量与发电量之间的潜在关系,从而实现高效、精确的发电量评估,这种方法特别适用于依赖单一关键环境因素进行发电量评估的场景,为光伏电站的日常维护和故障诊断提供了科学的量化评估方法。
技术关键词
健康状态检测方法
发电量
光伏电站
贝叶斯网络模型
量化评估方法
数据清洗方法
贝叶斯框架
贝叶斯模型
光伏发电技术
光伏发电站
误差
清洗规则
训练集
日期
指标
元素
非线性