摘要
本案例面向大型光伏电站精细化运维需求，依托自主研发的光伏星云数字底座，融合多类AI模型推理能力与高性能计算平台内核，构建了支持光伏全域时空认知、多模态视觉融合、时频状态感知等多AI模型协同的时空-视觉-状态多维融合诊断平台。平台基于云边协同架构，实现了虚拟发电模拟、损失溯源分析、故障预诊断、设备健康评估等核心能力，覆盖组串、逆变器、箱变、子阵到场站五级设备粒度的全链路能效管理。
平台已在国能宁东150万千瓦复合光伏基地成功部署，自2022年12月投运以来运行良好。系统实现了23种常见发电损失的高精度溯源定位、12类以上设备故障的超前预警，以及五层级设备健康状态的实时评估。
一、实施背景
1.1行业发展痛点
在"双碳"目标驱动下，中国集中式光伏电站进入规模化发展阶段，单个电站容量大幅提升，同时又面临平价上网压力，发电效率成为运维重中之重。然而，大型光伏电站在智能化运维方面普遍面临能效监测不精细、指标评价不科学、低效和异常设备难定位、电量损失未溯源等痛点。
1.2技术演进需求
上述痛点的根本原因在于缺乏统一的数字底座支撑多类型多模态AI模型的协同推理与数据融合分析。光伏电站数据具有显著多样性：SCADA时序数据、环境监测气象数据、卫星云图和无人机巡检图像数据、箱变振动数据等。传统单一AI模型仅能处理单一模态，形成"时序模型只管SCADA、视觉模型只读图像、振动模型仅分析信号"的模型孤岛化部署格局。
1.3政策与产业驱动
基于2030年碳达峰、2060年碳中和目标，国家大力发展沙漠、戈壁、荒漠地区大型风电光伏基地项目，推动AI、大数据等新兴技术与低碳产业融合。国能宁东150万千瓦复合光伏基地作为国家大型光伏基地标杆，迫切需要一套支撑精细化体检、智能化诊断、端到端分析的数字底座。
二、实施目标
2.1总体目标
构建面向大型光伏电站的时空-视觉-状态多维融合诊断平台，以数字底座为核心基础设施，以光伏AI模型协同推理为智能引擎，以高性能DAG计算平台为执行框架，以云边协同为部署架构，实现对光伏设备全生命周期、多维度、高精度的智能分析诊断。
2.2具体目标
构建设备孪生与数据治理体系：建立覆盖组串到场站的多层级设备资产模型，实现多源异构数据的标准化接入与统一治理。
打造多类AI模型协同推理能力：构建光伏全域时空认知、多模态视觉融合、时频状态感知等AI模型的统一注册、编排、调度与协同推理能力。
研发高性能计算平台内核：基于DAG计算图实现多模型计算流程的可视化编排、高效调度与云边协同分布式计算。
落地智能分析诊断应用：实现虚拟发电模拟、损失溯源分析、故障预诊断、设备健康评估等核心应用，形成可复制推广的行业方案。
三、建设内容
3.1星云数字底座
图3-1星云数字底座架构图
星云数字底座是整个平台的基础层，为上层AI模型推理提供数据治理、设备接入、数据存储与服务等核心能力。针对国能宁东基地2000MW装机、10条母线、每条母线下辖上万组串的超大规模场景，按组串、汇流箱、逆变器、发电单元、集电线、子阵、场站七层级构建资产模型体系。
3.2光伏AI模型协同推理引擎
平台集成了光伏全域时空认知模型、多模态视觉融合模型、时频状态感知模型等三大类AI模型，实现不同模型在统一框架下的注册、调度、组合推理。
3.2.1光伏全域时空认知模型
光伏全域时空认知模型采用"大模型认知中枢+小模型感知末梢"的协同架构。
底层部署轻量化时序AI小模型，基于LSTM、GAN等网络直接在边缘侧处理SCADA高频采样数据（电压、电流、功率、温度），通过分析组串直流电压、电流波形，判断MPPT、降额运行、阴影遮挡等工况，实现23种常见发电量损失的精确分解，精准识别组串掉串、灰尘、遮挡、异常衰减等故障。实现工况识别准确率达95%以上，故障预诊断召回率超90%。
顶层构建光伏垂直领域时序大模型，基于通用大模型经光伏行业数据LoRA微调；通过多模态输入分词模块融合"数据+文本"双源信息，让模型能快速适配不同场站、不同型号的设备；经模态对齐模块实现经验知识与实时数据的深度融合；最终由下游任务模块输出可落地的预警决策。
大小模型动态协同——小模型负责"感知-检测-溯源"的实时闭环，大模型承担"理解-推理-决策"的认知升维，形成从组串级异常秒级诊断到场站级故障根因推理的全域时空认知能力。
3.2.2光伏多模态视觉融合模型
光伏多模态视觉融合模型，其核心应用是基于FusionNet深度神经网络的多模态晴空识别。模型融合卫星云图、气象数据、电气参数等多模态数据，突破单一视觉模态的感知局限，精准识别晴空时段，为理论发电量计算提供关键输入。模型通过跨模态注意力机制实现气象-视觉-电气特征的深度融合，晴空识别F1分数达0.8以上。
3.2.3光伏时频状态感知模型
光伏时频状态感知模型融合振动频谱、温度趋势、电气参数等多源异构信号，通过Diffusion算法实现跨模态特征融合与深度状态推理，实现设备健康度的精准评估与故障根因追溯。其核心应用包括：基于频谱分析的箱变内部放电检测，识别绝缘退化导致的局部放电前兆；基于振动趋势分析的逆变器风扇故障检测预警IGBT过热风险；基于时频分析的逆变器散热风道堵塞检测，定位散热风道堵塞等异常工况。振动类模型故障预诊断召回率达90%以上。
3.3 DAG计算平台
计算平台内核采用"数据+控制"双轨DAG模型，将多类AI模型的推理流程表达为有向无环图，实现复杂计算流程的可视化编排与高效执行。平台采用云边协同部署架构，边端主要实现数据治理和部分时序模型计算，云端完成场站级能效监测、视觉模型推理和综合健康评估。编译产物可序列化为二进制格式，实现"一次编译、多次执行"，灵活适配不同场站场景。
3.4应用案例：国能宁东光伏基地
国能宁东150万千瓦复合光伏基地是平台的标杆应用项目，光伏建设规模达2000MW，分南北2个区域各1GW，各配套1座330kV升压站。
图3-2国能宁东150万千瓦复合光伏基地项目系统主页
部署采用云边协同模式：算法模块在10个光伏阵列区各部署一套边端节点，完成本地数据治理、时序预处理和边缘模型推理；云端部署1套集中计算节点，完成场站级能效监测、设备损失分解和综合健康评估。
在2025/2/16，光伏全域时空认知模型分析当日光伏数据，输出5个组串调串告警。经现场实施人员验证，发现组串存在MC4接头断开、支路未接、光伏板掉落等故障，告警符合预期。
四、实施效果
4.1技术成效
平台部署运行以来取得显著技术成效：虚拟发电模拟MAPE误差控制在10%以内，晴空识别F1分数达0.8以上，工况识别准确率达95%，23种常见损失定位偏差控制在10%以内，组串故障预诊断召回率达95%，逆变器和箱变故障预诊断召回率超90%，设备健康评估告警精确度超90%，实现了对设备劣化趋势的超前预警。
4.2经济效益
通过能效监测和设备故障诊断提高发电效率，预计年发电效率提升0.3%。按宁东光伏基地年平均上网电量约280万MWh、上网电价259.5元/MWh计算，全年增加发电收益约218万元。
该平台作为公司核心数字化产品，已形成标准化解决方案并实现规模化复制推广。预计年收入约6000万元，目前已成功部署于宁东、广西贵港、内蒙古上海庙、内蒙古东胜等多个光伏基地。
4.3推广价值
本方案具有广泛的行业示范效应和复制推广价值。星云数字底座架构具备通用性和扩展性，不仅适用于光伏电站，还可适配风电、储能、综合能源等新能源场景。多类AI模型协同推理的技术模式为多模态数据分析提供了统一框架参考，可推广至工业制造、智慧城市等领域。