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龙图腾网恭喜广东汇博机器人技术有限公司申请的专利一种面向智慧光伏电站的智能运维管理平台以及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118982346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411466916.6，技术领域涉及：G06Q10/20；该发明授权一种面向智慧光伏电站的智能运维管理平台以及方法是由秦磊;黄成;许家忠;叶贵芳;陈丽娟;陈健林设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向智慧光伏电站的智能运维管理平台以及方法在说明书摘要公布了：本发明涉及光伏电站管理技术领域，提供了一种面向智慧光伏电站的智能运维管理平台以及方法，所述管理平台包括：控制指定无人机采集目标光伏电站区域的实时视频流，采集所述目标光伏电站中每一电站设备对应的实时工作数据，基于每一所述电站设备对应的所述实时工作数据分析所述目标光伏电站的光伏发电功率波动趋势，并进行显示，基于所述实时视频流和所述实时工作数据诊断所述目标光伏电站中每一电站设备对应的故障信息，并进行显示。本发明用以针对传统运维模式的劳动强度大、主观因素多等问题，降低对运维人员的需求并提高巡检质量和效率。

本发明授权一种面向智慧光伏电站的智能运维管理平台以及方法在权利要求书中公布了：1.一种面向智慧光伏电站的智能运维管理平台，其特征在于，包括：视频采集模块，用于控制指定无人机采集目标光伏电站区域的实时视频流；数据采集模块，用于采集所述目标光伏电站中每一电站设备对应的实时工作数据；运维预测模块，用于基于每一所述电站设备对应的所述实时工作数据分析所述目标光伏电站的光伏发电功率波动趋势，并进行显示；智能诊断模块，用于基于所述实时视频流和所述实时工作数据诊断所述目标光伏电站中每一电站设备对应的故障信息，并进行显示；所述视频采集模块包括：巡检控制单元，用于控制指定无人机按照预设巡检计划对所述目标光伏电站区域进行巡检；其中，所述指定无人机，包括：红外热像仪，用于采集所述目标光伏电站区域中的生物活动信息；高分辨率摄像头，用于采集所述目标光伏电站区域内的实时图像数据；所述视频采集模块，还包括：视频整理单元，用于将所述生物活动信息映射到所述实时图像数据中，建立所述目标光伏电站区域的实时视频流；其特征在于，所述数据采集模块，包括：设备入网单元，用于利用ZigBee和NB-IoT建立融合网络，利用混合型网络拓扑结构调整所述融合网络的网络结构，建立短距离通信网络，分别将每一所述电站设备接入所述短距离通信网络中；数据采集单元，用于分别采集每一所述电站设备对应的实时设备数据，利用预设GPRS将每一所述实时设备数据划分为若干个小包数据，得到每一所述电站设备对应的小包数据集；数据处理单元，用于分别对每一所述小包数据集进行数据过滤、数据聚合以及数据转换得到每一所述电站设备对应的实时工作数据；数据展示单元，用于根据所述实时工作数据建立所述目标光伏电站的实时数据报表并进行显示；所述运维预测模块，包括：振动分析单元，用于利用粒子优化算法分别对每一所述实时工作数据进行变分模态分解，得到每一所述电站设备对应的振动信息和振幅信息；第一模型构建单元，用于利用预设卷积神经网络分别对每一所述振动信息和每一所述振幅信息卷积分析，得到不同所述电站设备的工作逻辑关系，结合预设门控循环模型建立所述目标光伏电站的超短期预测模型；特征捕捉单元，用于将每一所述电站设备对应的振动信息和振幅信息输入到所述超短期预测模型中，捕捉每一所述电站设备的瞬时变化振动，建立所述目标光伏电站的瞬时发电功率；所述运维预测模块，还包括：参数调取单元，用于在所述振动信息中提取振动阈值，在所述振幅信息中提取振幅阈值，基于所述振动阈值和所述振幅阈值调取相应的模型参数；第二模型构建单元，用于利用粒子群优化算法对所述振动信息和振幅信息进行优化，结合预设LSTM模型建立目标光伏发电站对应的短期预测模型，基于所述短期预测模型建立所述目标光伏发电站的短时发电功率；趋势分析单元，用于基于所述目标光伏发电站的短时发电功率构建发电波动指向框架，将每一瞬时发电功率映射到所述发电波动指向框架中，生成所述目标光伏发电站的光伏发电功率波动趋势，并进行显示；所述智能诊断模块，包括：数据预处理单元，用于分别对每一所述实时工作数据进行清洗、去噪及归一化处理，得到每一所述电站设备的激活数据；特征分类单元，用于将每一所述激活数据中包含的特征进行分类，得到正特征样本集和负特征样本集，建立每一所述激活数据的特征总集；数据降维单元，用于利用预设F-Score特征选择算法分别对每一所述激活数据进行降维，根据公式（1）得到每一所述激活数据中包含的若干个特征值； （1）其中，表示激活数据中的第i个特征值，表示第i个特征样本在特征总集中的平均值，表示第i个特征样本在正特征样本集中的平均值，表示第i个特征样本在负特征样本集中的平均值，表示正特征样本集中正特征样本的数量，表示正特征样本集中负特征样本的数量，表示第k个正样本特征在第i个特征上对应的特征值，表示第k个负样本特征在第i个特征上对应的特征值；异常分析单元，用于利用麻雀搜索算法对随机森林分别对每一所述特征值进行优化构建森林决策树，构建所述森林决策树调取相应的关键参数，根据所述关键参数调整预设SSA-RF分类模型，利用调整后的预设SSA-RF分类模型分别对每一所述特征值进行异常检测，得到所述目标光伏电站中每一电站设备对应的故障信息，并进行显示；所述智能诊断模块还包括：故障监督单元，用于利用深度学习技术构建分层SoftMax模型，分别将每一所述故障信息入到所述分层SoftMax模型中进行故障定位，确定故障位置以及故障类型；故障处理单元，用于基于所述故障位置和故障类型建立预警建议和处理建议并进行显示。

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