基于深度学习的光能电站故障预测系统

本发明公开了基于深度学习的光能电站故障预测系统，包括：数据采集模块：用于从传感器读取设备运行数据；数据预处理模块：对设备数据进行去噪、插值和标准化；图卷积网络构建模块：构建设备数据图结构并提取特征；Lemap降维模块：将高维设备特征映射至低维空间；时序建模模块：基于低维特征构建时序预测模型；超参数优化模块：优化时序模型的超参数；模型验证模块：评估故障预测模型的精度与响应时间；模型部署模块：将预测模型部署至监控系统；故障预测与预警模块：实时监控并生成故障预警；持续优化模块：定期优化和再训练故障预测模型。本发明实现了光能电站故障预测的高效性，显著提高了预测精度和设备运行的可靠性，广泛适用于设备监控和预警。