本發(fā)明涉及深度學(xué)習(xí)，尤其涉及基于深度學(xué)習(xí)的光能電站故障預(yù)測系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
1、隨著全球?qū)稍偕茉吹年P(guān)注不斷增加，光能電站作為一種綠色能源得到了廣泛應(yīng)用。光能電站通過太陽能電池板將太陽能轉(zhuǎn)化為電能，具有清潔、高效和環(huán)保的特點。然而，光能電站在長期運行過程中，設(shè)備的故障和性能衰退問題逐漸暴露，導(dǎo)致電站的發(fā)電效率降低，甚至出現(xiàn)停機(jī)現(xiàn)象，嚴(yán)重影響了光能電站的經(jīng)濟(jì)效益和可靠性。因此，如何在光能電站的運營中實現(xiàn)實時設(shè)備監(jiān)控、故障預(yù)測和預(yù)警，成為了當(dāng)前亟待解決的問題。
2、目前，許多光能電站采用傳統(tǒng)的設(shè)備監(jiān)測方法，如定期檢查、人工巡檢等。這些方法雖然在一定程度上能夠確保設(shè)備的正常運行，但存在很大的不足。首先，傳統(tǒng)方法依賴于人工巡檢，存在主觀性強(qiáng)、效率低、遺漏問題等缺陷。其次，定期檢查并不能及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障，許多故障是在設(shè)備發(fā)生明顯問題時才被發(fā)現(xiàn)，這往往已經(jīng)錯過了最佳的維修時機(jī)，導(dǎo)致設(shè)備故障的發(fā)生頻率增高。最后，這些方法無法充分利用大數(shù)據(jù)和智能算法，缺乏對設(shè)備運行狀態(tài)的深度分析，無法實現(xiàn)對設(shè)備故障的精準(zhǔn)預(yù)測和實時預(yù)警。因此，傳統(tǒng)的監(jiān)控方法對于光能電站的設(shè)備維護(hù)來說并不夠高效和科學(xué)。
3、為了彌補傳統(tǒng)方法的不足，近年來，基于人工智能(ai)和大數(shù)據(jù)的設(shè)備監(jiān)控與故障預(yù)測技術(shù)逐漸成為研究的重點。利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行光能電站設(shè)備的故障預(yù)測已經(jīng)成為一種趨勢。深度學(xué)習(xí)技術(shù)特別適用于大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)處理，能夠從大量歷史數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)設(shè)備的運行規(guī)律并識別潛在的故障風(fēng)險。然而，當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)模型通常依賴于大量高質(zhì)量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，并且需要考慮模型的時序性特征和設(shè)備之間復(fù)雜的相互關(guān)系，如何高效地處理這些多維、多層次的數(shù)據(jù)并實現(xiàn)精確預(yù)測，仍然是一個技術(shù)難題。
4、現(xiàn)有的故障預(yù)測系統(tǒng)主要依賴于傳統(tǒng)的特征工程方法，通過人工提取設(shè)備的狀態(tài)特征，如設(shè)備溫度、電流、電壓等，然后利用傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如支持向量機(jī)、決策樹等)進(jìn)行故障預(yù)測。雖然這些方法在某些情況下能夠取得一定的效果，但由于設(shè)備故障的發(fā)生通常具有復(fù)雜的時序性和多因素的關(guān)聯(lián)性，傳統(tǒng)方法很難有效捕捉到這些潛在的復(fù)雜規(guī)律。此外，傳統(tǒng)方法通常僅依賴于單一的數(shù)據(jù)來源或簡單的特征提取方法，缺乏對設(shè)備狀態(tài)的全面建模和深入分析。因此，傳統(tǒng)方法的故障預(yù)測精度較低，難以應(yīng)對實際應(yīng)用中的復(fù)雜場景。
5、當(dāng)前的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(gnn)和圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)在一些領(lǐng)域中已經(jīng)展現(xiàn)出強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力，特別是在處理設(shè)備之間復(fù)雜的相互關(guān)系時，能夠更好地建模節(jié)點之間的依賴關(guān)系，進(jìn)而實現(xiàn)更精確的預(yù)測。尤其是在光能電站中，設(shè)備狀態(tài)的關(guān)聯(lián)性往往表現(xiàn)為某些設(shè)備故障對其他設(shè)備的影響，這種相互關(guān)系無法通過傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法充分捕捉到。而圖卷積網(wǎng)絡(luò)能夠通過圖結(jié)構(gòu)有效地處理設(shè)備之間的關(guān)系，識別設(shè)備狀態(tài)變化的潛在模式，因此被認(rèn)為是一個有前景的方向。
6、盡管圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在故障預(yù)測中表現(xiàn)出良好的潛力，但現(xiàn)有的圖卷積網(wǎng)絡(luò)仍然存在一些問題。首先，傳統(tǒng)的圖卷積網(wǎng)絡(luò)在處理高維數(shù)據(jù)時面臨計算效率和模型復(fù)雜度的問題。在實際應(yīng)用中，設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)通常是高維度的，且隨著時間的推移，設(shè)備狀態(tài)會呈現(xiàn)出強(qiáng)烈的時序依賴性。如何在保證模型計算效率的同時，處理這些高維和時序性數(shù)據(jù)，仍然是一個挑戰(zhàn)。其次，圖卷積網(wǎng)絡(luò)在特征降維方面的能力有限，可能無法有效去除冗余特征，導(dǎo)致模型的學(xué)習(xí)效率下降。因此，如何在圖卷積網(wǎng)絡(luò)中引入有效的降維方法，以便更好地處理設(shè)備的高維狀態(tài)特征，是一個亟待解決的問題。
7、目前，lemap降維算法被提出用于優(yōu)化圖卷積網(wǎng)絡(luò)的特征處理，它通過優(yōu)化拉普拉斯矩陣來進(jìn)行降維，進(jìn)而將設(shè)備的高維特征映射到低維空間。雖然lemap算法在圖數(shù)據(jù)降維中取得了較好的效果，但該算法在應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)集時仍然存在計算開銷較大的問題。特別是在處理具有復(fù)雜時序特征的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)時，如何結(jié)合降維和時序建模，以提高模型的預(yù)測精度和計算效率，仍然是一個需要進(jìn)一步探索的問題。
8、在現(xiàn)有技術(shù)的基礎(chǔ)上，結(jié)合深度學(xué)習(xí)、圖卷積網(wǎng)絡(luò)、lemap降維和改進(jìn)的時序建模方法，提出一種高效的光能電站設(shè)備故障預(yù)測方法，顯得尤為重要。通過優(yōu)化設(shè)備數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)表示、降維算法和時序模型，可以有效提升設(shè)備故障預(yù)測的準(zhǔn)確性與實時性。特別是通過引入改進(jìn)的timesformer時序模型和量子蛙跳優(yōu)化算法，能夠更好地處理設(shè)備狀態(tài)的時序依賴性和高維度特征，從而實現(xiàn)對故障的精準(zhǔn)預(yù)測。這一方法不僅能彌補現(xiàn)有技術(shù)中存在的計算效率低、預(yù)測精度差等問題，還能夠大大提高光能電站的設(shè)備維護(hù)效率和可靠性，降低故障發(fā)生的風(fēng)險。
9、總的來說，現(xiàn)有技術(shù)雖然在設(shè)備故障預(yù)測方面取得了一些進(jìn)展，但仍然面臨著高維數(shù)據(jù)處理、時序依賴建模和計算效率等方面的挑戰(zhàn)。結(jié)合深度學(xué)習(xí)、圖卷積網(wǎng)絡(luò)、lemap降維和時序建模的創(chuàng)新技術(shù)，能夠在現(xiàn)有技術(shù)基礎(chǔ)上實現(xiàn)更高效、更精確的光能電站故障預(yù)測系統(tǒng)，滿足現(xiàn)代光能電站對智能化、自動化設(shè)備監(jiān)控和故障預(yù)測的需求。
10、因此，如何提供基于深度學(xué)習(xí)的光能電站故障預(yù)測系統(tǒng)是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問題。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于深度學(xué)習(xí)的光能電站故障預(yù)測系統(tǒng)，本發(fā)明充分利用了圖卷積網(wǎng)絡(luò)、改進(jìn)的lemap降維算法、改進(jìn)的timesformer時序模型和多種優(yōu)化算法，詳細(xì)描述了光能電站設(shè)備故障預(yù)測的全過程，包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取、模型訓(xùn)練與優(yōu)化等步驟。該系統(tǒng)能夠基于設(shè)備的運行數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的故障預(yù)測，具備預(yù)測精度高、計算效率優(yōu)和實時性強(qiáng)的優(yōu)點。。
2、根據(jù)本發(fā)明實施例的基于深度學(xué)習(xí)的光能電站故障預(yù)測系統(tǒng)，包括：
3、數(shù)據(jù)采集模塊：用于從傳感器讀取設(shè)備運行數(shù)據(jù)；
4、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、插值和標(biāo)準(zhǔn)化；
5、圖卷積網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建模塊：構(gòu)建設(shè)備數(shù)據(jù)圖結(jié)構(gòu)并提取特征；
6、lemap降維模塊：將高維設(shè)備特征映射至低維空間；
7、時序建模模塊：基于低維特征構(gòu)建時序預(yù)測模型；
8、超參數(shù)優(yōu)化模塊：優(yōu)化時序模型的超參數(shù)；
9、模型驗證模塊：評估故障預(yù)測模型的精度與響應(yīng)時間；
10、模型部署模塊：將預(yù)測模型部署至監(jiān)控系統(tǒng)；
11、故障預(yù)測與預(yù)警模塊：實時監(jiān)控并生成故障預(yù)警；
12、持續(xù)優(yōu)化模塊：定期優(yōu)化和再訓(xùn)練故障預(yù)測模型。
13、可選的，模塊之間通過如下方法實現(xiàn)：
14、s1、獲取光能電站的設(shè)備運行數(shù)據(jù)集；
15、s2、對設(shè)備運行數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，生成預(yù)處理后的設(shè)備特征集；
16、s3、基于預(yù)處理后的設(shè)備特征集，構(gòu)建設(shè)備數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)，使用圖卷積網(wǎng)絡(luò)對圖結(jié)構(gòu)進(jìn)行學(xué)習(xí)，生成包含局部和全局特征的圖卷積網(wǎng)絡(luò)特征集；
17、s4、對圖卷積網(wǎng)絡(luò)特征集應(yīng)用改進(jìn)的lemap降維算法，將高維特征集映射至低維空間，生成低維設(shè)備特征集；
18、s5、基于低維設(shè)備特征集，構(gòu)建改進(jìn)的timesformer時序模型，結(jié)合多尺度自注意力機(jī)制和卷積模塊，學(xué)習(xí)設(shè)備狀態(tài)的時序依賴關(guān)系；
19、s6、使用差分進(jìn)化算法對所述改進(jìn)的timesformer時序模型進(jìn)行訓(xùn)練，優(yōu)化模型中的全局超參數(shù)，采用種群差異生成新解，搜索全局最優(yōu)解，結(jié)合量子蛙跳優(yōu)化算法，優(yōu)化模型中每一層的局部權(quán)重和激活參數(shù)，生成故障預(yù)測模型；
20、s7、對故障預(yù)測模型進(jìn)行驗證，評估在不同故障場景下的預(yù)測精度與響應(yīng)時間；
21、s8、將經(jīng)驗證的故障預(yù)測模型部署至光能電站的監(jiān)控系統(tǒng)中，實時監(jiān)控設(shè)備的運行狀態(tài)，生成故障預(yù)警信息。
22、可選的，所述s1具體包括：
23、s11、通過傳感器獲取光能電站的設(shè)備運行數(shù)據(jù)集，所述設(shè)備運行數(shù)據(jù)集包括不同傳感器在相同時間點采集的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，所述傳感器包括溫度傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、振動傳感器，所述設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)包括溫度、電流、電壓、振動參數(shù)；
24、s12、按照預(yù)設(shè)的分類標(biāo)準(zhǔn)，對設(shè)備運行數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類，劃分為正常工作樣本、過載樣本和故障樣本，具體分類規(guī)則如下：
25、正常工作樣本：設(shè)備工作負(fù)荷≤80％，設(shè)備溫度≤75℃，故障率≤0.5％；
26、過載樣本：設(shè)備工作負(fù)荷＞80％且≤95％，設(shè)備溫度＞75℃且≤85℃，故障率＞0.5％且≤2％；
27、故障樣本：設(shè)備工作負(fù)荷＞95％，設(shè)備溫度＞85℃，故障率＞2％；
28、s13、根據(jù)分類規(guī)則為所述設(shè)備運行數(shù)據(jù)集中的每個數(shù)據(jù)點分配相應(yīng)的標(biāo)簽，生成具有分類標(biāo)簽的設(shè)備運行數(shù)據(jù)集。
29、可選的，所述s2預(yù)處理具體包括：使用低通濾波器去噪，應(yīng)用歸一化公式將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化至[0,1]范圍內(nèi)，對缺失數(shù)據(jù)使用線性插值進(jìn)行填充，生成包含時序特征和統(tǒng)計特征的設(shè)備特征集。
30、可選的，所述s3具體包括：
31、s31、基于設(shè)備特征集構(gòu)建設(shè)備運行數(shù)據(jù)的圖結(jié)構(gòu)，圖結(jié)構(gòu)的每個節(jié)點表示一個設(shè)備狀態(tài)特征，節(jié)點之間的邊表示設(shè)備狀態(tài)特征之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，關(guān)聯(lián)關(guān)系通過自適應(yīng)圖嵌入技術(shù)計算，自適應(yīng)圖嵌入技術(shù)通過加權(quán)相似度度量計算節(jié)點i和節(jié)點j之間的相似性權(quán)重wij：
32、
33、其中，‖fi-fj‖表示設(shè)備狀態(tài)特征之間的歐幾里得距離，σ是高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差，z為歸一化常數(shù)；
34、s32、基于圖結(jié)構(gòu)，使用圖注意力網(wǎng)絡(luò)對設(shè)備狀態(tài)特征進(jìn)行學(xué)習(xí)，圖注意力網(wǎng)絡(luò)通過引入自適應(yīng)注意力機(jī)制αij來動態(tài)地計算節(jié)點間的注意力權(quán)重：
35、
36、其中，w為特征變換矩陣，a為注意力機(jī)制的權(quán)重向量，表示節(jié)點i的鄰域，fi和fj為節(jié)點i和j的特征向量，生成包含局部和全局特征的圖卷積網(wǎng)絡(luò)特征集g＝{g1,g2,…,gn}，其中，gi表示節(jié)點i的圖卷積網(wǎng)絡(luò)特征；
37、s33、根據(jù)圖注意力網(wǎng)絡(luò)特征集g，為每個節(jié)點生成表示設(shè)備狀態(tài)的特征向量，結(jié)合全局特征對設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行表示，輸入至后續(xù)的降維處理和時序建模步驟，以進(jìn)一步優(yōu)化故障預(yù)測模型的性能。
38、可選的，所述s4具體包括：
39、s41、基于圖卷積網(wǎng)絡(luò)特征集g以及相似性權(quán)重wij，構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)特征的高維鄰接圖；
40、s42、使用改進(jìn)的lemap降維算法對所述設(shè)備狀態(tài)特征的高維鄰接圖進(jìn)行處理，改進(jìn)的lemap算法通過自適應(yīng)權(quán)重計算優(yōu)化的拉普拉斯矩陣l＝d-w，其中，w為鄰接矩陣，表示節(jié)點之間的相似性，d為度矩陣；
41、s43、改進(jìn)的lemap算法對拉普拉斯矩陣l進(jìn)行特征值分解，選擇最小特征值對應(yīng)的特征向量，生成設(shè)備狀態(tài)特征的低維嵌入表示；
42、s44、基于所述特征值分解結(jié)果，通過加權(quán)自適應(yīng)映射機(jī)制將高維特征集g映射至低維空間，生成低維設(shè)備特征集g′＝{g′1,g′2,…,g′n}，其中，g′i為設(shè)備狀態(tài)的低維表示，加權(quán)自適應(yīng)映射機(jī)制通過以下公式動態(tài)調(diào)整映射權(quán)重：
43、
44、其中，gi和gj為設(shè)備狀態(tài)特征的向量，σ為高斯核的標(biāo)準(zhǔn)差，wadapt為特征之間的自適應(yīng)加權(quán)系數(shù)，‖·‖為范數(shù)正則化；
45、s45、對低維設(shè)備特征集g′進(jìn)行去噪處理，應(yīng)用加權(quán)濾波和自適應(yīng)噪聲抑制算法進(jìn)一步優(yōu)化低維特征，生成去噪后的低維設(shè)備特征集g″，其中，通過自適應(yīng)噪聲抑制技術(shù)減小了高維映射過程中的噪聲影響。
46、可選的，所述s5具體包括：
47、s51、基于步驟s4所述的低維設(shè)備特征集g″，構(gòu)建改進(jìn)的timesformer時序模型；
48、s52、使用多尺度自注意力機(jī)制進(jìn)行時序建模，多尺度自注意力機(jī)制通過權(quán)重矩陣wa，動態(tài)調(diào)整各時間步之間的關(guān)系，該機(jī)制通過計算每對時間步ti和tj之間的相似度和依賴關(guān)系，生成注意力權(quán)重；
49、s53、結(jié)合卷積模塊，通過卷積操作進(jìn)一步提取設(shè)備狀態(tài)特征的時序信息，卷積模塊采用濾波器大小fc和步幅sc作為卷積操作的參數(shù)，控制時序特征的局部細(xì)節(jié)提取與全局模式捕捉，卷積層的輸出通道數(shù)oc決定了卷積層生成的特征圖維度，提升時序特征的表達(dá)能力；
50、s54、將經(jīng)過多尺度自注意力機(jī)制和卷積模塊處理后的時間步長t輸入至訓(xùn)練和預(yù)測模塊，在訓(xùn)練過程中，注意力權(quán)重αij動態(tài)調(diào)整設(shè)備狀態(tài)特征之間的依賴關(guān)系，通過αij的加權(quán)作用，調(diào)整各設(shè)備狀態(tài)特征在時序中的重要性，影響后續(xù)層的輸出特征，提高模型對復(fù)雜時序關(guān)系的學(xué)習(xí)能力；
51、s55、通過層間激活函數(shù)參數(shù)al，對每一層的激活函數(shù)進(jìn)行調(diào)整，使得模型進(jìn)行非線性映射，優(yōu)化時序建模過程中對復(fù)雜設(shè)備狀態(tài)的學(xué)習(xí)能力；
52、s56、將時間步長t輸入至訓(xùn)練和預(yù)測模塊，通過優(yōu)化學(xué)習(xí)率η進(jìn)行模型訓(xùn)練，生成最終的設(shè)備故障預(yù)測模型，模型訓(xùn)練過程中，通過注意力頭數(shù)h對多頭注意力機(jī)制進(jìn)行調(diào)整，模型在不同時間尺度下的捕捉設(shè)備狀態(tài)的時序變化。
53、可選的，所述s6具體包括：
54、s61、根據(jù)改進(jìn)的timesformer時序模型，初始化模型參數(shù)，包括卷積模塊的濾波器大小fc、卷積層的步幅sc、注意力頭數(shù)h、層間激活函數(shù)參數(shù)al、學(xué)習(xí)率η；
55、s62、通過差分進(jìn)化算法對所述全局超參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，所述差分進(jìn)化算法通過以下具體步驟：
56、s621、初始化種群：隨機(jī)初始化種群p＝{p1,p2,…,pn}，其中每個個體pi＝{η,h,fc,sc}代表一組超參數(shù)組合，每個個體的適應(yīng)度由模型在驗證集上的預(yù)測準(zhǔn)確度決定；
57、s622、差分變異操作：通過選擇隨機(jī)個體pr1,pr2,pr3∈p，生成變異個體p′i：
58、p′i＝pr1+f·(pr2-pr3)；
59、其中，f為縮放因子；
60、s623、交叉操作：通過二進(jìn)制交叉操作生成候選解該過程將原個體和變異個體進(jìn)行結(jié)合：
61、
62、其中，cr為交叉率；
63、s624、選擇操作：根據(jù)適應(yīng)度選擇新一代種群pnew，保留適應(yīng)度高的個體：
64、
65、其中，f(·)是適應(yīng)度函數(shù)，直到種群收斂到最優(yōu)解；
66、s63、結(jié)合量子蛙跳優(yōu)化算法對每一層局部權(quán)重和層間激活函數(shù)參數(shù)al進(jìn)行優(yōu)化，所述量子蛙跳優(yōu)化算法通過以下具體步驟：
67、s631、量子疊加狀態(tài)：為每個層間激活函數(shù)參數(shù)al定義量子疊加狀態(tài)，通過量子比特|q>表示多種可能的解：
68、|q>＝α|0>+β|1>；
69、其中，|·>表示一個量子態(tài)，稱為ket符號，α和β為概率幅度，表示解空間中的不同解的可能性；
70、s632、量子門操作：通過量子門操作進(jìn)行量子疊加態(tài)的轉(zhuǎn)換，改進(jìn)局部解的探索過程，使用以下量子變換來調(diào)整激活參數(shù)：
71、u|al>＝h|al>；
72、其中，u為量子門操作，h為hadamard門，實現(xiàn)權(quán)重的旋轉(zhuǎn)和變化，探索解空間中的不同局部解；
73、s633、量子蛙跳操作：通過量子蛙跳機(jī)制，實現(xiàn)解空間中的跳躍，探索更優(yōu)的局部解，并通過量子測量操作確定最佳解，量子蛙跳機(jī)制確保局部優(yōu)化跳出局部最小值，找到全局最優(yōu)解；
74、s634、更新局部解：通過量子測量操作，從量子疊加狀態(tài)中選擇最優(yōu)解，并對每一層的激活函數(shù)參數(shù)al進(jìn)行調(diào)整，優(yōu)化模型的訓(xùn)練過程；
75、s635、局部優(yōu)化：通過量子蛙跳機(jī)制優(yōu)化卷積層的權(quán)重、濾波器大小、卷積層步幅等參數(shù)，提高模型在處理設(shè)備狀態(tài)時的表達(dá)能力。
76、s64、在完成全局和局部優(yōu)化后，使用梯度下降法更新改進(jìn)的timesformer時序模型的各層參數(shù)，梯度下降法通過以下公式計算更新的權(quán)重：
77、
78、其中，θt為第t步的參數(shù)，η為s62中優(yōu)化的學(xué)習(xí)率，為損失函數(shù)j(θt)關(guān)于參數(shù)的梯度；
79、s65、使用訓(xùn)練集和驗證集對優(yōu)化后的模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型中的全局超參數(shù)，最終得到故障預(yù)測模型；
80、s66、使用經(jīng)過優(yōu)化的模型在測試集上進(jìn)行驗證，評估其預(yù)測精度和魯棒性，計算預(yù)測誤差，根據(jù)誤差值進(jìn)一步調(diào)整模型參數(shù)。
81、可選的，所述s7具體包括：
82、s71、使用經(jīng)過優(yōu)化的模型對測試集進(jìn)行故障預(yù)測任務(wù)，所述測試集為與訓(xùn)練集和驗證集不同的數(shù)據(jù)集，用于評估模型的泛化能力和在實際環(huán)境中的適用性；
83、s72、計算模型在測試集上的預(yù)測誤差，預(yù)測誤差通過計算模型在每個測試樣本上的實際值與預(yù)測值之間的差距得到，具體而言，首先對測試集中的每個樣本進(jìn)行預(yù)測，然后將預(yù)測值與實際值進(jìn)行比較，得出它們之間的絕對差值，再計算所有樣本差值的平均值，作為模型的整體預(yù)測誤差；
84、s73、通過模型的預(yù)測結(jié)果計算準(zhǔn)確率，準(zhǔn)確率表示的是模型在測試集上的預(yù)測正確率，具體方法是，對于每個測試樣本，若模型預(yù)測的結(jié)果與實際結(jié)果相同，則計為一次正確預(yù)測。最后，將所有正確預(yù)測的數(shù)量除以測試集中的總樣本數(shù)量，得到模型的準(zhǔn)確率；
85、s74、根據(jù)預(yù)測誤差和準(zhǔn)確率對模型的性能進(jìn)行綜合評估，在評估過程中，通過設(shè)定一定的權(quán)重，平衡預(yù)測誤差和準(zhǔn)確率的重要性。綜合評估的目的是綜合考慮模型的預(yù)測誤差和準(zhǔn)確率，從而確保模型既能夠提供高準(zhǔn)確度的預(yù)測，又不會產(chǎn)生過大的預(yù)測誤差。評估過程將為后續(xù)模型調(diào)優(yōu)提供依據(jù)；
86、s75、如果綜合評估結(jié)果滿足預(yù)設(shè)的性能要求，則確定所述經(jīng)過優(yōu)化的模型為最終的設(shè)備故障預(yù)測模型，并將其部署到實際應(yīng)用中，如果評估結(jié)果未能達(dá)到預(yù)定的性能要求，則根據(jù)評估結(jié)果對模型進(jìn)行進(jìn)一步的調(diào)優(yōu)，重復(fù)步驟s6和s7，直到模型性能達(dá)到要求為止。
87、可選的，所述s8具體包括：若經(jīng)過優(yōu)化的模型滿足預(yù)設(shè)的性能要求，則將該模型導(dǎo)出為可部署格式，部署到目標(biāo)平臺，包括光能電站的故障預(yù)測系統(tǒng)、設(shè)備監(jiān)控系統(tǒng)或云端服務(wù)平臺等，部署后的模型根據(jù)實時數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)預(yù)測和故障預(yù)警，通過對目標(biāo)平臺的實時數(shù)據(jù)進(jìn)行驗證，確認(rèn)模型的可靠性和有效性，完成部署。根據(jù)驗證結(jié)果，進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，定期重新訓(xùn)練和更新模型的權(quán)重和超參數(shù)，以適應(yīng)設(shè)備狀態(tài)和環(huán)境變化，確保故障預(yù)測系統(tǒng)的長期準(zhǔn)確性和魯棒性。
88、本發(fā)明的有益效果是：
89、(1)本發(fā)明利用圖卷積網(wǎng)絡(luò)(gcn)構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)的圖結(jié)構(gòu)，并結(jié)合lemap降維算法和改進(jìn)的timesformer時序模型，有效處理設(shè)備狀態(tài)的時序依賴性和高維特征。這使得系統(tǒng)能夠從復(fù)雜的設(shè)備運行數(shù)據(jù)中提取出更加精準(zhǔn)的故障預(yù)測特征，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性，減少了誤報率和漏報率。
90、(2)通過采用改進(jìn)的lemap降維算法和量子蛙跳優(yōu)化算法，本發(fā)明能夠?qū)⒏呔S設(shè)備狀態(tài)特征映射到低維空間，并優(yōu)化模型中的全局超參數(shù)和局部權(quán)重。這樣不僅提高了模型的訓(xùn)練速度，還降低了計算復(fù)雜度，使得故障預(yù)測系統(tǒng)能夠在大規(guī)模設(shè)備數(shù)據(jù)上高效運行，減少了計算資源的消耗。
91、(3)本發(fā)明通過將優(yōu)化后的故障預(yù)測模型實時部署到光能電站的監(jiān)控系統(tǒng)中，能夠?qū)υO(shè)備的運行狀態(tài)進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，并在設(shè)備故障發(fā)生前提供預(yù)警信息。該系統(tǒng)具有高效的實時性，能夠及時發(fā)現(xiàn)潛在故障，減少設(shè)備停機(jī)時間，提高光能電站的運行穩(wěn)定性和安全性。