摘要
摘要：光伏发电作为一种清洁能源，已经得到了广泛的应用。为了提高其运行效率和使用寿命，本研究探讨了光伏电站系统中的故障诊断与维护方法。首先，我们设计了一种基于大数据和机器学习的预测性故障诊断模型，通过分析电站历史运行数据，准确预测潜在故障并提前进行预警。其次，我们讨论了定期保养和临时维修的维护策略，以及如何依据故障类型和严重程度进行优先级排序。此外，我们还设计了一套完善的系统运维流程，包括设备检查、故障处理和维保记录等环节，以保证电站高效稳定运行。最后，通过实例验证，证明了我们提出的方法能有效提升光伏电站的运行效率，提高系统可靠性，降低运维成本。实践表明，本研究的故障诊断与维护方法对实际工程具有重要指导意义并可为未来研究提供参考。
出版日期
2024年09月06日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
