基于多模态数据和大语言模型的光伏电站故障诊断方法

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基于多模态数据和大语言模型的光伏电站故障诊断方法
申请号:CN202510805688
申请日期:2025-06-17
公开号:CN120873435A
公开日期:2025-10-31
类型:发明专利
摘要
本发明公开了基于多模态数据和大语言模型的光伏电站故障诊断方法,属于设备故障预测技术领域;包括:获取多模态数据构建图像时序数据集和文本时序数据集,进而得到图文耦合数据集;同时构建光伏寿命状态数据集;训练多模态诊断模型,得到视觉诊断模型、文本诊断模型和图文耦合模型并输出多模态综合诊断结果;训练光伏寿命状态模型,结合时序工作状况数据预测光伏电站设备工作指标,对比预测结果和实际状态,输出对应的故障结果;训练诊断大语言模型,直至输出诊断大语言模型;S5、以待预测数据作为输入,结合光伏电站故障诊断维护知识,通过多模态诊断模型、光伏寿命状态模型和诊断大语言模型进行光伏电站故障诊断。
技术关键词
光伏电站故障诊断 LSTM神经网络模型 多模态 大语言模型 光伏电站设备 LSTM模型 时序 工作状况数据 文本特征向量 设备故障预测技术 图像特征向量 超参数 寿命 BERT模型 生成图文
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