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龙图腾网获悉浙江省邮电工程建设有限公司申请的专利一种光伏电站智慧运维系统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：CN120764329B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17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：202510821626.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种光伏电站智慧运维系统及方法是由胡伟;蔡为国;许小让设计研发完成，并于2025-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种光伏电站智慧运维系统及方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种光伏电站智慧运维系统及方法，涉及智慧运维技术领域，包括：采集基础地理与建筑数据、设备全生命周期数据、运行监测数据和环境数据并基于密度聚类算法和Z‑score标准化进行预处理；基于多源异构数据融合对预处理的基础地理与建筑数据以及设备全生命周期数据进行数据融合，获得多源数据包，进而构建光伏电站虚拟模型；根据光伏电站虚拟模型和预处理的运行监测数据进行动态仿真，基于数字孪生模型，构建光伏电站数字孪生模型，进而获得孪生设备运行数据；构建光伏电站数字孪生故障预测模型，获得多维故障前兆参量；根据维故障前兆参量，生成光伏电站数字孪生模型的故障热力图，对光伏电站进行智能运维管理；大大提高了运维效率。

本发明授权一种光伏电站智慧运维系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种光伏电站智慧运维方法，其特征在于，所述方法包括： 采集光伏电站的基础地理与建筑数据、设备全生命周期数据、运行监测数据以及环境数据并基于密度聚类算法以及Z-score标准化进行预处理； 基于多源异构数据融合技术对预处理的基础地理与建筑数据以及设备全生命周期数据进行数据融合，获得多源数据包，根据所述多源数据包，构建光伏电站虚拟模型； 根据光伏电站虚拟模型以及预处理的运行监测数据进行动态仿真，并基于数字孪生模型，构建光伏电站数字孪生模型；根据所述光伏电站数字孪生模型，获得孪生设备运行数据； 根据孪生设备运行数据，并基于神经网络模型，构建光伏电站数字孪生故障预测模型，获得多维故障前兆参量的过程包括： 根据设定的采集周期以及采集时刻，获取若干组不同设备的孪生设备运行数据； 基于神经网络模型，并根据若干组不同设备的孪生设备运行数据构建光伏电站数字孪生故障预测模型； 将当前采集周期采集到的预处理运行监测数据和预处理环境数据输入至光伏电站数字孪生故障预测模型，获得当前采集周期对应设备的多维故障前兆参量，所述多维故障前兆参量为： ；其中，为采集时刻对应的预处理运行监测数据；为当前采集周期对应预处理运行监测数据中的最小值；为当前采集周期对应预处理运行监测数据中的最大值；为采集时刻对应的预处理环境数据；为当前采集周期对应预处理环境数据中的最大值；为当前采集周期对应预处理环境数据中的最大值；为环境修正系数，由相关技术人员设定；为预处理运行监测数据的权重；为预处理环境数据的权重； 根据维故障前兆参量，生成光伏电站数字孪生模型的故障热力图，根据所述故障热力图，对光伏电站进行智能运维管理的过程包括： 将光伏电站数字孪生模型根据不同的设备划分为若干个区域，需要进一步说明的是，每一个区域代表一个设备； 根据对应设备的多维故障前兆参量，设置故障热力图； 所述故障热力图中的低风险区域用绿色表示，中风险区域用黄色表示，高风险区域用红色表示； 预设标准故障阈值区间； 若多维故障前兆参量时，则将该设备对应的区域记为低风险区域用绿色表示； 若多维故障前兆参量时，则将该设备对应的区域记为中风险区域用黄色表示，触发局部区域黄色闪烁警报并远程通知维护人员对设备进行检查维护； 若多维故障前兆参量时，则将该设备对应的区域记为高风险区域用红色表示，触发局部区域红色闪烁报警，发出警笛现场警告，并提醒维护人员对设备进行紧急处理。

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