摘要
本发明涉及太阳能新能源场站故障预测技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的新能源场站故障预测系统及方法，包括：数据采集模块；数据处理模块；特征关联模块，用以将时间序列设备数据和历史设备故障数据整合至特征关联集合，根据各关联项的支持度输出关联频繁项；故障预测模块，用以获取预测故障信息，根据故障确定系数输出预测故障信息，还用以将预测故障信息与实际故障信息进行比对，根据比对结果对关联频繁项数据库进行更新，还用以根据各预测故障位置准确性未达标次数对各预测故障位置的预测故障信息输出顺序进行调整。本发明提高了太阳能新能源场站故障预测的实时性，提高了深度学习模型在太阳能新能源场站故障预测中的适用性。
