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申请/专利权人：创维互联(北京)新能源科技有限公司

摘要：本发明提出了一种缺失遥信和辐照数据的逆变器停机归因分析方法，涉及逆变器停机归因分析技术领域，对逆变器进行数据采集、异常值剔除和标准化处理，获得处理结果；对每个逆变器进行单独建模，计算Pearson相关系数，进行特征变量的选取，进而获得输入特征；建立基于SVM的逆变器停机归因分类模型，获得SVM多分类模型，采用遗传算法对SVM多分类模型的惩罚参数和核函数参数进行优化，获得优化结果；通过所述逆变器停机归因分类模型输出逆变器的运行状态，根据所述运行状态进行决策与报警，本方法利用逆变器的基本运行数据，通过人工智能技术对逆变器的停机原因进行分析，有效区分了环境停机和故障停机，并对故障停机情况进行了及时报警。

主权项：1.一种缺失遥信和辐照数据的逆变器停机归因分析方法，其特征在于，所述方法包括：S1、对光伏场站内逆变器进行数据采集，获得采集数据，对采集数据进行异常值剔除和标准化处理，获得处理结果；其中，所述S1包括：对光伏场站内逆变器的实时运行数据进行采集，获得采集数据；通过统计学方法对所述采集数据进行异常值剔除，具体包括：计算获得每个特征变量的第1四分位数Q1和第3四分位数Q3；通过所述第1四分位数Q1和第3四分位数Q3计算四分位差；通过所述第1四分位数Q1、第3四分位数Q3结合所述四分位差计算异常值的上限和下限；任何小于下限或大于上限的数据点都被判定为异常值；对异常值处理后的每个特征变量进行Z-Soore标准化处理，将数据转换为均值为0，标准差为1的分布形式，获得处理结果；所述采集数据包括光伏场站所有逆变器的输入功率、输出功率、直流电压、直流电流、交流电压、交流电流和时间；S2、对每个逆变器进行单独建模，通过采集数据的变量与建模逆变器的输出功率计算Pearson相关系数，根据所述Pearson相关系数进行特征变量的选取，进而获得输入特征；其中，所述S2包括：对光伏场站内的每个逆变器进行单独建模，获得建模逆变器，对建模逆变器的输入变量进行选取；获取采集数据的变量，将所述采集数据的变量与建模逆变器的输出功率相结合，计算Pearson相关系数；根据计算得到的Pearson相关系数进行特征变量排序，选取大于0.9的所有特征变量，与对应逆变器的输出功率作为输入特征；S3、通过所述输入特征构建训练样本，设置3类标签，建立基于SVM的逆变器停机归因分类模型，获得SVM多分类模型，采用遗传算法对SVM多分类模型的惩罚参数和核函数参数进行优化，获得优化结果；其中，所述S3包括：通过所述输入特征构建模型的训练样本，添加三类标签；所述三类标签包括正常运行、环境停机和故障停机；采用一对多的方法建立SVM多分类模型，所述SVM多分类模型包括：训练1个二分类SVM区分正常运行和非正常运行；训练1个二分类SVM区分环境停机和非环境停机；训练1个二分类SVM区分故障停机和非故障停机；在通过SVM多分类模型预测时，选择置信度最高的分类作为最终类别；采用遗传算法对3个二分类SVM的惩罚参数和核函数参数进行优化；S4、再次实时采集逆变器的实时运行数据，通过所述逆变器停机归因分类模型输出逆变器的运行状态，根据所述运行状态进行决策与报警。

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