一种基于多源异构数据的光伏电站异常检测方法和系统

本发明涉及一种基于多源异构数据的光伏电站异常检测方法和系统，属于光伏系统监测领域。获取多源异构数据，包括正常发电、逆变器异常和光伏组件异常下的光伏组件红外图像(非结构化数据)以及气象传感器数据和逆变器数据(结构化数据)。训练模型时，采用模糊时间匹配算法对齐气象数据与逆变器数据，提取红外图像的高维特征向量，并将其与对齐后的气象数据、逆变器数据拼接融合，用于训练异常检测模型。当光伏电站监控系统报警时，并行采集多源异构数据，利用训练好的模型对融合特征进行识别并输出结果。该方案通过特征层融合和模糊时间匹配，适应高海拔复杂环境，显著提升了运维效率和故障诊断准确性，降低了运维成本，具有通用性和可扩展性。