基于人工智能大模型的光伏系统智能故障诊断方法OA

本研究将大语言模型技术应用于光伏故障诊断,搭建了一套支持自然语言交互的智能故障诊断系统。系统采用数据、逻辑、响应3层协同架构,通过定时任务持续同步实时运行数据,运用统计方法完成分析,并结合负载率指标实现设备与拓扑层面的异常监测。本研究的核心创新在于引入大模型的自然语言理解能力,运维人员可直接用日常语言查询和分析故障,系统能准确识别用户需求并给出专业诊断结果。系统还采用实时数据库缓存、预计算策略与多级容错机制,在保障诊断精度的前提下,将平均响应时间控制在800ms以内。实际应用结果表明,该系统可有效缩短故障排查周期,提升光伏电站运维效率,具备较强的工程实用价值与智能化应用效果。