基于大数据驱动的新能源电站智能运维与故障预测研究OA

针对新能源设备故障模式复杂与环境耦合性强等特殊性,本文提出改进粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法与长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络融合的故障预测模型,构建了基于多维时序特征提取的设备状态评估体系,建立涵盖风机、光伏组件及储能系统的综合预测模型.通过3种不同规模(100MW、200MW 以及500MW)的电站,覆盖沿海、高海拔以及内陆3种地理环境进行验证,系统故障预测准确率为95.3%,设备非计划停机时间减少58.7%,运维成本降低41.2%,发电效率提高12.8%.该研究为新能源电站的数字化转型与智能化运维提供了重要技术支撑.