基于多维数据融合的光伏组件清洁度评估方法及其系统

本发明公开了一种基于多维数据融合的光伏组件清洁度评估方法及其系统。该方法通过采集光伏电站的多维度数据，包括发电量数据、电站状态数据、辐照数据、气象数据、地理位置数据、清洗记录数据、天气预报数据及经济指标数据；对数据进行预处理；构建多维特征；采用预训练的Transformer架构时间序列模型进行训练；实时评估光伏组件的清洁度状态并预测变化趋势；基于清洁度评估结果和经济性分析确定最优清洗时间并生成决策建议。本发明通过多维数据融合和大模型算法，实现了光伏组件清洁度的精准评估和科学决策，提升评估准确率15‑20％，适用于不同地理位置、不同气候条件下的光伏电站。