刘保福,李 根,刘卫林,刘启明,代兆惠

随着光伏发电规模化应用加速，设备检修效率成为制约电站运维质量的关键因素。传统人工巡检模式存在响应滞后、资源浪费等问题，智能化转型成为行业发展的必然选择。本研究聚焦光伏设备全生命周期管理需求，系统分析了智能传感器、物联网平台等核心技术在设备状态监测中的应用现状，针对现有诊断算法适应性不足的缺陷，提出融合多源数据特征的故障预测模型。通过改进深度学习算法结构，有效提升了复杂工况下的故障识别准确率，并构建了基于动态权重的检修决策优化模型。实践验证表明，智能检修系统可显著缩短故障响应时间，降低非计划停机频次，同时优化备件库存管理效率。研究成果为光伏电站运维模式创新提供了可行方案，未来可结合5G通信与数字孪生技术，进一步实现设备健康管理的全景可视化与预测性维护。

智能化技术；光伏电站；设备检修；深度学习；数字孪生；边缘计算

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