(19)國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局(10)申請公布號(hào)CN120263107A(71)申請人華能灌云清潔能源發(fā)電有限責(zé)任公司地址222228江蘇省連云港市灌云縣臨港產(chǎn)業(yè)區(qū)華能灌云清潔能源發(fā)電有限責(zé)任公司司湯玉斌陳旭(74)專利代理機(jī)構(gòu)北京睿博行遠(yuǎn)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司11297專利代理師趙潔G01D21/02(2006.01)(54)發(fā)明名稱一種光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)及方法本發(fā)明涉及供電或配電的電路系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)及方模塊、供電模塊及數(shù)字孿生模塊。采集模塊通過紅外熱成像傳感器、電致發(fā)光檢測單元及電流電壓特性曲線采集模塊獲取多源數(shù)據(jù)，供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊基于改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整小波基函數(shù)參數(shù)，供電模塊融合熱斑分布、電流電壓異常與老化趨勢數(shù)據(jù)，驅(qū)動(dòng)保護(hù)閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整。數(shù)字孿生模塊通過遷移學(xué)習(xí)同步真實(shí)與虛擬系統(tǒng)數(shù)據(jù)，預(yù)演故障路徑生成維護(hù)指令并反饋優(yōu)化預(yù)2供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的漏電流信控制優(yōu)化模塊基于預(yù)設(shè)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的通信路徑權(quán)重優(yōu)化由所述告警信號(hào)生成的分分閘控制指令對應(yīng)的斷路器分閘動(dòng)作時(shí)間窗與滅弧室阻抗變化曲線，調(diào)節(jié)滅弧室阻抗參供電模塊接收所述采集模塊生成的紅外熱斑分布熱力圖及電流電壓曲線異常分析結(jié)數(shù)字孿生模塊構(gòu)建包括溫度場分布與缺陷空間映射的光接收所述采集模塊生成的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，構(gòu)建包括溫度場通過預(yù)設(shè)的遷移學(xué)習(xí)算法將所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間所述預(yù)防性維護(hù)指令輸入至所述供電模塊中的時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化所述供電模紅外熱成像傳感器，用于采集光伏組件的溫度場分布數(shù)據(jù)，并通過預(yù)設(shè)的改進(jìn)變分模電致發(fā)光檢測單元，用于基于預(yù)設(shè)的自適應(yīng)閾值分割算法處理光伏組件的電致發(fā)光圖電流與電壓特性曲線采集模塊，用于通過對抗生成網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償線路阻抗誤差，生成補(bǔ)償所述去噪溫度場數(shù)據(jù)、缺陷空間映射圖及補(bǔ)償后的電流與電34.如權(quán)利要求1所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊包自適應(yīng)濾波單元，用于接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的漏電流信號(hào)，動(dòng)態(tài)調(diào)整漏電流信號(hào)的小波基函數(shù)的小波包分解層數(shù)與閾值參數(shù)，輸出濾波后的漏電流信號(hào)；環(huán)境參數(shù)與濾波閾值映射表，用于結(jié)合溫濕度傳感器數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)模糊邏輯控制器修正所述自適應(yīng)濾波單元的濾波帶寬；隨機(jī)森林回歸模型，用于將所述濾波后的漏電流信號(hào)輸入至預(yù)訓(xùn)練的回歸模型，結(jié)合所述采集模塊生成的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級，計(jì)算絕緣電阻值并生成動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)。5.如權(quán)利要求1所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述控制優(yōu)化模塊包括：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，用于采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架優(yōu)化時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的通信路徑選擇策略，生成優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重；深度Q網(wǎng)絡(luò)算法單元，用于基于所述供電模塊輸出的異常熱斑分布熱力圖及電流電壓曲線異常分析結(jié)果生成的故障特征圖譜，動(dòng)態(tài)調(diào)整分閘控制指令與滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令的解析權(quán)重；動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元，用于根據(jù)所述優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重預(yù)測斷路器分閘動(dòng)作的最佳時(shí)間窗，并通過預(yù)充電電路吸收感性負(fù)載能量；模型預(yù)測控制單元，用于在滅弧室中匹配所述動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元預(yù)測的時(shí)間窗對應(yīng)的電弧阻抗變化曲線，抑制暫態(tài)過電壓及電弧重燃風(fēng)險(xiǎn)。6.如權(quán)利要求1所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述供電模塊包括：改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)，用于對所述采集模塊生成的紅外熱像圖進(jìn)行像素級分割，生成異常熱斑分布熱力圖；注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型，用于分析所述采集模塊生成的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)特征，識(shí)別PID效應(yīng)導(dǎo)致的功率衰減；時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)，用于將所述數(shù)字孿生模塊輸出的組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)與所述異常熱斑分布熱力圖進(jìn)行時(shí)空特征融合，建模絕緣劣化拐點(diǎn)并驅(qū)動(dòng)直流配電柜的過流保護(hù)閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整。知識(shí)蒸餾單元，用于將所述改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)在紅外熱像圖分割過程中提取的多尺度特征參數(shù)，與所述注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型在電流電壓曲線分析中生成的分類權(quán)重進(jìn)行知識(shí)蒸餾。8.如權(quán)利要求1所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)字孿生模塊包括：異構(gòu)算法聯(lián)邦引擎，用于并行運(yùn)行深度殘差網(wǎng)絡(luò)與VisionTransformer模型，通過Dempster-Shafer證據(jù)理論融合所述供電模塊生成的異常熱斑分布熱力圖和電流電壓異常分析結(jié)果中的沖突證據(jù)，輸出多模型聯(lián)合診斷結(jié)果；改進(jìn)A*算法單元，用于在通信異常時(shí)切換至所述采集模塊的本地緩存數(shù)據(jù)，基于所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖執(zhí)行快速保護(hù)邏輯，觸發(fā)逆變器降額運(yùn)行模式。9.如權(quán)利要求8所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)字孿生模塊，還包4遷移學(xué)習(xí)單元，用于將所述采集模塊生成的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣統(tǒng)，基于遷移后的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖模擬絕緣材料熱老化與缺陷擴(kuò)散路10.一種光伏組件故障監(jiān)測方法，應(yīng)用于如權(quán)利要求1～9任意一項(xiàng)所述的光伏組件故采集光伏組件數(shù)據(jù)，光伏組件數(shù)據(jù)包括紅外熱成像數(shù)據(jù)、電致接收漏電流信號(hào)，通過預(yù)設(shè)改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整漏電流接收告警信號(hào)，基于預(yù)設(shè)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的通信路徑權(quán)重優(yōu)化由分閘控制指令對應(yīng)的斷路器分閘動(dòng)作時(shí)間窗與滅弧室阻抗變化曲線，調(diào)節(jié)滅弧室阻抗參接收紅外熱斑分布熱力圖、電流電壓曲線異常分析結(jié)果以及組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)，接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，構(gòu)建包括溫度場分布與缺陷空間5一種光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)及方法技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及設(shè)備控制供電或配電的電路系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)及方法。背景技術(shù)[0002]光伏組件故障監(jiān)測是依托多源傳感器融合與智能分析技術(shù)，對光伏系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)診斷的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。其核心機(jī)理在于通過紅外熱成像技術(shù)識(shí)別組件表面溫度異常分布，定位由電池片破損、旁路二極管失效或陰影遮擋引發(fā)的熱斑效應(yīng)；結(jié)合電致發(fā)光檢測手段分析電池片內(nèi)部隱裂、焊接缺陷等微觀結(jié)構(gòu)異常；同時(shí)利用電流與電壓特性曲線追蹤技術(shù)，量化組件輸出特性偏離標(biāo)準(zhǔn)曲線的程度，從而判斷PID效應(yīng)(PotentialInducedDegradation)、封裝材料老化或接線盒接觸不良等系統(tǒng)性故障。監(jiān)測系統(tǒng)通過時(shí)序數(shù)據(jù)對比與模式識(shí)別算法，可動(dòng)態(tài)解析故障演化規(guī)律，為運(yùn)維決策提供失效機(jī)理層面的科學(xué)依據(jù)，有效降低能量損失并延長組件服役周期。[0003]光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)在設(shè)備控制供電與配電電路裝置運(yùn)行過程中，絕緣監(jiān)測裝置在潮濕或鹽霧環(huán)境下易受漏電流動(dòng)態(tài)波動(dòng)干擾，造成絕緣電阻誤判，影響故障隔離可靠性；此外，智能斷路器與監(jiān)測系統(tǒng)的協(xié)同控制需兼顧故障快速切除與暫態(tài)過電壓抑制，但在復(fù)雜工況下可能因通信時(shí)延或算法收斂性不足，導(dǎo)致保護(hù)動(dòng)作與故障演化速率失配，增加系統(tǒng)級連鎖風(fēng)險(xiǎn)。發(fā)明內(nèi)容[0004]針對現(xiàn)有技術(shù)不足，本發(fā)明提供一種光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)及方法，解決絕緣監(jiān)測裝置在潮濕或鹽霧環(huán)境下因漏電流動(dòng)態(tài)波動(dòng)引起的絕緣電阻誤判問題，以及智能斷路器與監(jiān)測系統(tǒng)協(xié)同控制中因通信時(shí)延或算法收斂性不足導(dǎo)致的保護(hù)動(dòng)作與故障演化速率失配引發(fā)的系統(tǒng)級連鎖風(fēng)險(xiǎn)的問題。[0005]為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的具體技術(shù)方案如下：第一方面，本發(fā)明提供的一種光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，包括：采集模塊、供電動(dòng)態(tài)采集模塊通過分布式監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)與供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊連接，用于采集光伏組件數(shù)據(jù)，光伏組件數(shù)據(jù)包括紅外熱成像數(shù)據(jù)、電致發(fā)光缺陷數(shù)據(jù)及電流電壓特性曲線數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)多尺度特征對齊算法對光伏組件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R，生成動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣并傳輸至供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊；供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的漏電流信號(hào)，通過預(yù)設(shè)改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整漏電流信號(hào)的小波基函數(shù)的小波包分解層數(shù)與閾值參數(shù)，生成濾波后的漏電流信號(hào)，并結(jié)合所述采集模塊輸出的預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級計(jì)算絕緣電阻值，生成動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)；當(dāng)動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)告警信號(hào)，聯(lián)動(dòng)預(yù)設(shè)的直流斷路器執(zhí)行基于預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級計(jì)的梯度分閘策略；6控制優(yōu)化模塊接收所述供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊觸發(fā)的告警信號(hào)，基于預(yù)設(shè)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的通信路徑權(quán)重優(yōu)化由所述告警信號(hào)生成的分閘控制指令及滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令的解析優(yōu)先級；通過預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法匹配所述分閘控制指令對應(yīng)的斷路器分閘動(dòng)作時(shí)間窗與滅弧室阻抗變化曲線，調(diào)節(jié)滅弧室阻抗參數(shù)以抑制電弧重燃；供電模塊接收所述采集模塊生成的紅外熱斑分布熱力圖及電流電壓曲線異常分析結(jié)果，與數(shù)字孿生模塊輸出的組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征級融合，生成供電回路絕緣劣化評估結(jié)果，驅(qū)動(dòng)直流配電柜的過流保護(hù)閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整；數(shù)字孿生模塊接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，構(gòu)建包括溫度場分布與缺陷空間映射的光伏陣列數(shù)字孿生模型，通過預(yù)設(shè)遷移學(xué)習(xí)算法將所述供電模塊輸出的絕緣劣化評估結(jié)果同步至預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)，生成預(yù)防性維護(hù)指令并反饋至供電模塊的時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模接收所述采集模塊生成的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，構(gòu)建包括溫度場分布數(shù)據(jù)、缺陷空間映射圖及補(bǔ)償后電流與電壓曲線數(shù)據(jù)的光伏陣列數(shù)字孿生模型；通過預(yù)設(shè)的遷移學(xué)習(xí)算法將所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖同步至預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)，預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)用于模擬故障擴(kuò)散路徑生成預(yù)防性維護(hù)指令；所述預(yù)防性維護(hù)指令輸入至所述供電模塊中的時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化所述供電模塊生成的組件老化趨勢預(yù)測結(jié)果的置信度。[0007]進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，所述采集模塊包括：紅外熱成像傳感器，用于采集光伏組件的溫度場分布數(shù)據(jù)，并通過預(yù)設(shè)的改進(jìn)變分模態(tài)分解算法消除環(huán)境噪聲干擾生成去噪溫度場數(shù)據(jù)；電致發(fā)光檢測單元，用于基于預(yù)設(shè)的自適應(yīng)閾值分割算法處理光伏組件的電致發(fā)光圖像，結(jié)合所述光伏組件的電氣拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成缺陷空間映射圖；電流與電壓特性曲線采集模塊，用于通過對抗生成網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償線路阻抗誤差，生成補(bǔ)償后的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)；所述去噪溫度場數(shù)據(jù)、缺陷空間映射圖及補(bǔ)償后的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)輸入至預(yù)設(shè)雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，基于所述光伏組件的運(yùn)行時(shí)間戳進(jìn)行多源數(shù)據(jù)時(shí)序?qū)R，生成動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣。[0008]進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，自適應(yīng)濾波單元，用于接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的漏電流信號(hào)，動(dòng)態(tài)調(diào)整漏電流信號(hào)的小波基函數(shù)的小波包分解層數(shù)與閾值參數(shù)，輸出濾波后的漏電流信號(hào)；環(huán)境參數(shù)與濾波閾值映射表，用于結(jié)合溫濕度傳感器數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)模糊邏輯控制器修正所述自適應(yīng)濾波單元的濾波帶寬；隨機(jī)森林回歸模型，用于將所述濾波后的漏電流信號(hào)輸入至預(yù)訓(xùn)練的回歸模型，結(jié)合所述采集模塊生成的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級，計(jì)算絕緣電阻值并生成動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)。邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，用于采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架優(yōu)化時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的通信路徑選擇策略，7生成優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重；深度Q網(wǎng)絡(luò)算法單元，用于基于所述供電模塊輸出的異常熱斑分布熱力圖及電流電壓曲線異常分析結(jié)果生成的故障特征圖譜，動(dòng)態(tài)調(diào)整分閘控制指令與滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令的解析權(quán)重；動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元，用于根據(jù)所述優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重預(yù)測斷路器分閘動(dòng)作的最佳時(shí)間窗，并通過預(yù)充電電路吸收感性負(fù)載能量；模型預(yù)測控制單元，用于在滅弧室中匹配所述動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元預(yù)測的時(shí)間窗對應(yīng)的電弧阻抗變化曲線，抑制暫態(tài)過電壓及電弧重燃風(fēng)險(xiǎn)。[0010]進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，所述供電模塊包括：改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)，用于對所述采集模塊生成的紅外熱像圖進(jìn)行像素級分割，生成異常熱斑分布熱力圖；注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型，用于分析所述采集模塊生成的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)特征，識(shí)別PID效應(yīng)導(dǎo)致的功率衰減；時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)，用于將所述數(shù)字孿生模塊輸出的組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)與所述異常熱斑分布熱力圖進(jìn)行時(shí)空特征融合，建模絕緣劣化拐點(diǎn)并驅(qū)動(dòng)直流配電柜的過流保護(hù)閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整。知識(shí)蒸餾單元，用于將所述改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)在紅外熱像圖分割過程中提取的多尺度特征參數(shù)，與所述注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型在電流電壓曲線分析中生成的分類權(quán)重進(jìn)行知識(shí)蒸餾。[0012]進(jìn)一步地，本發(fā)明所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，所述數(shù)字孿生模塊包括：異構(gòu)算法聯(lián)邦引擎，用于并行運(yùn)行深度殘差網(wǎng)絡(luò)與VisionTransformer模型，通過Dempster-Shafer證據(jù)理論融合所述供電模塊生成的異常熱斑分布熱力圖和電流電壓異常分析結(jié)果中的沖突證據(jù)，輸出多模型聯(lián)合診斷結(jié)果；改進(jìn)A*算法單元，用于在通信異常時(shí)切換至所述采集模塊的本地緩存數(shù)據(jù)，基于所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖執(zhí)行快速保護(hù)邏輯，觸發(fā)逆變器降額運(yùn)行模式。遷移學(xué)習(xí)單元，用于將所述采集模塊生成的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖，溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖通過域適應(yīng)算法遷移至預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)，基于遷移后的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖模擬絕緣材料熱老化與缺陷擴(kuò)散路徑，生成針對所述供電模塊的預(yù)防性維護(hù)指令。[0014]第二方面，本發(fā)明提供一種光伏組件故障監(jiān)測方法，應(yīng)用于所述的光伏組件故障采集光伏組件數(shù)據(jù)，光伏組件數(shù)據(jù)包括紅外熱成像數(shù)據(jù)、電致發(fā)光缺陷數(shù)據(jù)及電流電壓特性曲線數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)多尺度特征對齊算法對光伏組件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R，生成動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣；接收漏電流信號(hào)，通過預(yù)設(shè)改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整漏電流信號(hào)的小波基函數(shù)的小波包分解層數(shù)與閾值參數(shù)，生成濾波后的漏電流信號(hào)，并結(jié)合預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級8計(jì)算絕緣電阻值，生成動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)，當(dāng)動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)告警信號(hào)，聯(lián)動(dòng)預(yù)設(shè)的直流斷路器執(zhí)行基于預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級計(jì)的梯度分閘策略；接收告警信號(hào)，基于預(yù)設(shè)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的通信路徑權(quán)重優(yōu)化由所述告警信號(hào)生成的分閘控制指令及滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令的解析優(yōu)先級，通過預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法匹配所述分閘控制指令對應(yīng)的斷路器分閘動(dòng)作時(shí)間窗與滅弧室阻抗變化曲線，調(diào)節(jié)滅弧室阻抗參數(shù)以抑制電弧重燃；接收紅外熱斑分布熱力圖、電流電壓曲線異常分析結(jié)果以及組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)，將紅外熱斑分布熱力圖、電流電壓曲線異常分析結(jié)果以及組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征級融合，生成供電回路絕緣劣化評估結(jié)果，供電回路絕緣劣化評估結(jié)果用于驅(qū)動(dòng)預(yù)設(shè)直流配電柜的過流保護(hù)閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整；接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，構(gòu)建包括溫度場分布與缺陷空間映射的光伏陣列數(shù)字孿生模型，通過預(yù)設(shè)遷移學(xué)習(xí)算法將所述供電模塊輸出的絕緣劣化評估結(jié)果同步至預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)，生成預(yù)防性維護(hù)指令并反饋至?xí)r空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型。本發(fā)明通過改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整小波基函數(shù)參數(shù)，結(jié)合模糊邏輯控制器基于溫濕度數(shù)據(jù)修正濾波帶寬，精準(zhǔn)分離潮濕或鹽霧環(huán)境下的漏電流噪聲分量與真實(shí)絕緣故障特征，生成動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)，降低絕緣電阻誤判風(fēng)險(xiǎn)；基于預(yù)設(shè)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架優(yōu)化通信路徑權(quán)重，結(jié)合動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法預(yù)測斷路器分閘時(shí)間窗，并通過模型預(yù)測控制實(shí)時(shí)調(diào)節(jié)滅弧室阻抗特性，實(shí)現(xiàn)保護(hù)動(dòng)作與故障演化的時(shí)空匹配，抑制電弧重燃及系統(tǒng)級連鎖風(fēng)險(xiǎn)；數(shù)字孿生模塊通過遷移學(xué)習(xí)同步多維度監(jiān)測數(shù)據(jù)與虛擬仿真結(jié)果，利用蒙特卡洛方法預(yù)演故障擴(kuò)散路徑生成預(yù)防性維護(hù)指令，并反饋至?xí)r空圖卷積網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化老化趨勢預(yù)測，形成閉環(huán)優(yōu)化的自進(jìn)化監(jiān)測體系；異構(gòu)算法聯(lián)邦引擎融合紅外熱斑分布與電流電壓異常的多模型診斷結(jié)果，結(jié)合改進(jìn)A*算法構(gòu)建在線監(jiān)測與離線容錯(cuò)雙模機(jī)制，提升復(fù)雜工況下故障診斷精度與系統(tǒng)可靠性。附圖說明[0016]為了更清楚地說明本發(fā)明的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見的，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而言，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)附圖獲得其他的附圖。[0017]圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種光伏組件故障監(jiān)測方法的流程圖。具體實(shí)施方式[0018]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明具體實(shí)施例及相應(yīng)的附圖對本發(fā)明技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述。顯然，所描述的實(shí)施例僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例。基于本發(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。以下結(jié)合附圖，詳細(xì)說明本發(fā)明各實(shí)施例提供的技術(shù)方案。為了更好地了解本發(fā)明的目的，下面對本發(fā)明做進(jìn)一步詳細(xì)地描述。[0019]第一方面，本發(fā)明提供的一種光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，包括：采集模塊、供電動(dòng)態(tài)9采集模塊通過分布式監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)與供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊連接，用于采集光伏組件數(shù)據(jù)，光伏組件數(shù)據(jù)包括紅外熱成像數(shù)據(jù)、電致發(fā)光缺陷數(shù)據(jù)及電流電壓特性曲線數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)多尺度特征對齊算法對光伏組件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R，生成動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣并傳輸至供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊；采集模塊通過分布式監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)與供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊連接，紅外熱成像傳感器以預(yù)設(shè)采樣頻率獲取光伏組件表面溫度場分布數(shù)據(jù)。改進(jìn)的變分模態(tài)分解算法對原始溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)分解，通過自適應(yīng)調(diào)整懲罰因子與模態(tài)數(shù)量，結(jié)合峭度-能量聯(lián)合判據(jù)篩選有效溫度特征模態(tài)，重構(gòu)去噪后的溫度梯度分布數(shù)據(jù)。重構(gòu)數(shù)據(jù)與光伏組件的散熱器布局參數(shù)進(jìn)行空間坐標(biāo)映射，生成具有物理位置關(guān)聯(lián)性的溫度場分布圖，為熱斑效應(yīng)分析提供基礎(chǔ)數(shù)[0020]電致發(fā)光檢測單元采集光伏組件的電致發(fā)光圖像后，基于自適應(yīng)閾值分割算法動(dòng)態(tài)調(diào)整圖像分割參數(shù)。算法根據(jù)電致發(fā)光強(qiáng)度分布特征，通過區(qū)域生長法擴(kuò)展缺陷邊界輪廓，結(jié)合組件的電池片電氣拓?fù)溥B接關(guān)系，建立缺陷區(qū)域與電路節(jié)點(diǎn)的空間映射模型。生成的缺陷空間映射圖標(biāo)注隱裂、斷柵缺陷的幾何形態(tài)及電氣隔離狀態(tài)，量化評估缺陷對組串輸出特性的影響權(quán)重，為絕緣劣化分析提供微觀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)。[0021]電流與電壓特性曲線采集模塊實(shí)時(shí)監(jiān)測光伏組件的電氣輸出特性，通過對抗生成網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建線路阻抗補(bǔ)償模型。生成器網(wǎng)絡(luò)模擬理想線路條件下的電流與電壓特性曲線，判別器網(wǎng)絡(luò)對比實(shí)測數(shù)據(jù)與生成數(shù)據(jù)的特征差異，動(dòng)態(tài)修正線路阻抗引起的測量偏差。補(bǔ)償后的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)采用滑動(dòng)窗口機(jī)制截取特性曲線的關(guān)鍵拐點(diǎn)，保留組件在陰影遮擋、旁路二極管動(dòng)作等瞬態(tài)過程的特征信息，形成高精度的電氣參數(shù)數(shù)據(jù)集。[0022]多尺度特征對齊算法對上述多源數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)R處理，通過動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整計(jì)算不同傳感器采樣率下的特征點(diǎn)匹配路徑，對齊溫度場分布、缺陷空間映射及電氣參數(shù)的時(shí)序基準(zhǔn)。雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的前向與后向循環(huán)單元分別提取不同時(shí)間尺度的特征向量，建立溫度梯度變化、缺陷擴(kuò)展速率與電流電壓波動(dòng)的時(shí)空關(guān)聯(lián)模型。特征融合層將多源數(shù)據(jù)的時(shí)空特征向量進(jìn)行維度拼接，結(jié)合光伏系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間戳建立統(tǒng)一時(shí)序基準(zhǔn)，生成包含熱-電耦合特征、缺陷演化趨勢及組件健康指數(shù)的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣。該矩陣通過分布式監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)傳輸至供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊，為絕緣狀態(tài)評估與保護(hù)策略生成提供多維度數(shù)據(jù)輸[0023]供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的漏電流信號(hào)，通過預(yù)設(shè)改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整漏電流信號(hào)的小波基函數(shù)的小波包分解層數(shù)與閾值參數(shù)，生成濾波后的漏電流信號(hào)，并結(jié)合所述采集模塊輸出的預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級計(jì)算絕緣電阻值，生成動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)；當(dāng)動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)告警信號(hào)，聯(lián)動(dòng)預(yù)設(shè)的直流斷路器執(zhí)行基于預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級計(jì)的梯度分閘策略；供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊接收動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的漏電流信號(hào)后，改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法通過引入動(dòng)態(tài)權(quán)重因子與模擬退火機(jī)制，自適應(yīng)調(diào)整小波基函數(shù)的尺度因子與位移參數(shù)。算法在迭代過程中平衡全局搜索與局部開發(fā)能力，根據(jù)漏電流信號(hào)的頻譜特性動(dòng)態(tài)優(yōu)化小波包分解層數(shù)，分離高頻暫態(tài)故障分量與低頻環(huán)境噪聲。優(yōu)化后的小波基函數(shù)參數(shù)隨信號(hào)動(dòng)態(tài)變化，提升信號(hào)分解精度，輸出濾波后的漏電流信號(hào)，為后續(xù)絕緣狀態(tài)分析提供高信噪比數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。[0024]環(huán)境參數(shù)與濾波閾值映射表實(shí)時(shí)接收溫濕度傳感器采集的環(huán)境數(shù)據(jù)，通過模糊邏輯控制器構(gòu)建溫度-濕度-濾波帶寬的關(guān)聯(lián)規(guī)則庫?？刂破鞲鶕?jù)環(huán)境濕度變化率與溫度梯度值，動(dòng)態(tài)調(diào)整隸屬度函數(shù)的邊界條件，計(jì)算濾波帶寬修正系數(shù)。高濕度工況下，模糊規(guī)則驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)濾波單元擴(kuò)大通帶范圍，抑制低頻漏電流波動(dòng)引起的誤判；干燥環(huán)境下則收縮帶寬以增強(qiáng)高頻故障分量的解析度。修正后的濾波參數(shù)同步更新至小波基函數(shù)調(diào)整模塊，形成環(huán)境自適應(yīng)的信號(hào)分解機(jī)制。[0025]隨機(jī)森林回歸模型提取濾波后漏電流信號(hào)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征與頻域能量分布特征，結(jié)合采集模塊輸出的光伏組串電壓等級參數(shù)，構(gòu)建多維特征向量。模型通過基尼系數(shù)動(dòng)態(tài)分配特征權(quán)重，優(yōu)先關(guān)聯(lián)電壓等級與漏電流幅值的非線性映射關(guān)系，計(jì)算絕緣電阻的等效阻值。當(dāng)檢測到絕緣電阻值低于動(dòng)態(tài)閾值時(shí)，模型根據(jù)電壓等級劃分故障風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，生成包含故障定位信息與嚴(yán)重程度的分級絕緣判據(jù)。判據(jù)數(shù)據(jù)輸入保護(hù)策略生成模塊，觸發(fā)對應(yīng)級別的告警信號(hào)并聯(lián)動(dòng)斷路器執(zhí)行梯度分閘動(dòng)作，優(yōu)先隔離高風(fēng)險(xiǎn)絕緣故障回路。[0026]梯度分閘策略基于光伏組串電壓等級劃分故障回路優(yōu)先級，高壓等級組串對應(yīng)高風(fēng)險(xiǎn)故障區(qū)域，觸發(fā)快速分閘指令；低壓等級組串采用延時(shí)分閘邏輯。直流斷路器接收分級告警信號(hào)后，按照預(yù)設(shè)的電壓-時(shí)間映射關(guān)系執(zhí)行分閘動(dòng)作，通過預(yù)充電電路吸收感性負(fù)載能量，降低分閘過程中的電弧重燃風(fēng)險(xiǎn)。分級保護(hù)機(jī)制避免單一閾值判據(jù)在復(fù)雜環(huán)境下的誤動(dòng)作，同時(shí)減少非故障回路的非必要斷電，維持系統(tǒng)供電連續(xù)性。[0027]控制優(yōu)化模塊接收所述供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊觸發(fā)的告警信號(hào)，基于預(yù)設(shè)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的通信路徑權(quán)重優(yōu)化由所述告警信號(hào)生成的分閘控制指令及滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令的解析優(yōu)先級；通過預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法匹配所述分閘控制指令對應(yīng)的斷路器分閘動(dòng)作時(shí)間窗與滅弧室阻抗變化曲線，調(diào)節(jié)滅弧室阻抗參數(shù)以抑制電弧重燃；控制優(yōu)化模塊通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下實(shí)現(xiàn)通信路徑權(quán)重的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架采用分布式邊緣設(shè)備本地模型訓(xùn)練與全局參數(shù)聚合機(jī)制，各邊緣節(jié)點(diǎn)根據(jù)本地網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錉顟B(tài)與數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)延特征構(gòu)建路徑質(zhì)量評估矩陣，通過加密梯度參數(shù)上傳至全局模型進(jìn)行加權(quán)平均融合，生成優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重。優(yōu)化權(quán)重同步至動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元，優(yōu)先分配高可靠性的通信鏈路傳輸分閘控制指令與滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令，降低關(guān)鍵保護(hù)指令的傳輸時(shí)延。[0028]深度Q網(wǎng)絡(luò)算法單元接收供電模塊輸出的異常熱斑分布熱力圖與電流電壓曲線異常分析結(jié)果，解析故障特征圖譜中的熱斑區(qū)域溫度梯度、電流失衡度及PID效應(yīng)分類概率參數(shù)。算法構(gòu)建以故障類型、位置坐標(biāo)及風(fēng)險(xiǎn)等級為維度的狀態(tài)空間，結(jié)合歷史故障處置案例庫中的保護(hù)動(dòng)作效果數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)基于動(dòng)作響應(yīng)速度與故障抑制效果的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。通過雙重網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡探索與利用策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整過流保護(hù)、孤島檢測及絕緣閉鎖指令的解析權(quán)重，優(yōu)先調(diào)度與當(dāng)前故障演化速率匹配的保護(hù)動(dòng)作序列。[0029]動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元基于優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重參數(shù)，匹配斷路器分閘機(jī)構(gòu)的機(jī)械響應(yīng)曲線與故障電流過零點(diǎn)時(shí)序。算法通過動(dòng)態(tài)彎曲路徑函數(shù)對齊斷路器觸頭運(yùn)動(dòng)軌跡與電弧能量衰減曲線，計(jì)算滿足電弧電流自然過零需求的分閘時(shí)間窗。預(yù)充電電路根據(jù)時(shí)間窗參數(shù)生成緩沖電容充放電控制脈沖序列，分階段吸收分閘瞬間感性負(fù)載釋放的磁能，降低觸頭分離過程中的電弧重燃概率。11[0030]模型預(yù)測控制單元實(shí)時(shí)監(jiān)測滅弧室內(nèi)的電弧電壓與離子濃度參數(shù)，構(gòu)建包含電弧阻抗動(dòng)態(tài)變化特性的多物理場耦合預(yù)測模型。控制單元基于動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法輸出的分閘時(shí)間窗參數(shù)，采用滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化策略計(jì)算滅弧室噴口開度、磁吹線圈電流及氣吹介質(zhì)流速的最優(yōu)控制量序列。執(zhí)行過程中通過高頻采樣電弧阻抗特性，動(dòng)態(tài)修正模型預(yù)測偏差，調(diào)節(jié)磁吹線圈的勵(lì)磁電流強(qiáng)度以匹配電弧運(yùn)動(dòng)軌跡，抑制暫態(tài)恢復(fù)電壓的上升速率。滅弧室壓力反饋信號(hào)同步輸入控制模型，優(yōu)化氣吹介質(zhì)的流量分配策略，阻斷電弧重燃所需的電離條件。[0031]供電模塊接收所述采集模塊生成的紅外熱斑分布熱力圖及電流電壓曲線異常分析結(jié)果，與數(shù)字孿生模塊輸出的組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征級融合，生成供電回路絕緣劣化評估結(jié)果，驅(qū)動(dòng)直流配電柜的過流保護(hù)閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整；供電模塊接收采集模塊生成的紅外熱斑分布熱力圖后，改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)通過編碼器的多層級卷積操作提取不同分辨率下的熱斑區(qū)域邊界特征，解碼器采用跳躍連接結(jié)構(gòu)融合淺層紋理特征與深層語義信息，生成像素級分割結(jié)果。分割后的熱力圖與電流與電壓特性曲線采集模塊獲取的組串電流失衡度參數(shù)進(jìn)行空間對齊，標(biāo)注熱斑區(qū)域的溫度梯度值與對應(yīng)電流偏差比例，形成量化評估熱斑嚴(yán)重程度的異常分布熱力圖，為絕緣劣化分析提供空間定位依據(jù)。[0032]注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型分析電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)時(shí)，采用多頭注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)分配不同區(qū)段曲線的特征權(quán)重，聚焦低輻照度下開路電壓異常跌落區(qū)段。模型通過核函數(shù)映射將高維特征投影至低維空間，結(jié)合軟間隔分類策略構(gòu)建PID效應(yīng)識(shí)別邊界，生成包含功率衰減速率與可逆性評估的診斷報(bào)告。診斷結(jié)果與逆變器最大功率點(diǎn)跟蹤日志數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，建立PID效應(yīng)與絕緣材料老化速率的關(guān)聯(lián)關(guān)系，為保護(hù)閾值調(diào)整提供電氣異常特征輸[0033]時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)接收數(shù)字孿生模塊輸出的組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)，構(gòu)建以光伏組串為節(jié)點(diǎn)、電氣連接關(guān)系為邊的時(shí)空拓?fù)鋱D。網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間軸卷積層提取絕緣材料電導(dǎo)率與介電常數(shù)的時(shí)序衰減特征，空間圖卷積層捕捉相鄰組串間的老化協(xié)同效應(yīng)。特征融合層將異常熱斑分布熱力圖的溫度梯度數(shù)據(jù)與老化趨勢預(yù)測結(jié)果進(jìn)行跨模態(tài)拼接，建立熱斑溫升速率與絕緣劣化的非線性映射模型。網(wǎng)絡(luò)輸出的絕緣劣化拐點(diǎn)預(yù)測數(shù)據(jù)輸入直流配電柜的保護(hù)閾值調(diào)整模塊，根據(jù)環(huán)境溫濕度參數(shù)動(dòng)態(tài)修正接地故障保護(hù)的動(dòng)作延時(shí)閾值，實(shí)現(xiàn)過流保護(hù)閾值與絕緣電阻衰減曲線的自適應(yīng)匹配。[0034]數(shù)字孿生模塊接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，構(gòu)建包括溫度場分布與缺陷空間映射的光伏陣列數(shù)字孿生模型，通過預(yù)設(shè)遷移學(xué)習(xí)算法將所述供電模塊輸出的絕緣劣化評估結(jié)果同步至預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)，生成預(yù)防性維護(hù)指令并反饋至供電模塊的時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模[0035]數(shù)字孿生模塊接收動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣后，提取矩陣中包含的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖。溫度場分布數(shù)據(jù)通過改進(jìn)的變分模態(tài)分解算法消除環(huán)境噪聲干擾，生成具有空間坐標(biāo)映射關(guān)系的溫度梯度分布數(shù)據(jù)；缺陷空間映射圖結(jié)合電氣拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，利用自適應(yīng)閾值分割算法標(biāo)注隱裂、斷柵缺陷的幾何形態(tài)與電氣隔離狀態(tài)。上述數(shù)據(jù)輸入光伏陣列數(shù)字孿生模型的構(gòu)建模塊，建立以組串為節(jié)點(diǎn)、電氣連接為邊的虛擬系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，同步映射真實(shí)系統(tǒng)的溫度場與缺陷分布特征。[0036]遷移學(xué)習(xí)算法通過域?qū)褂?xùn)練策略縮小真實(shí)系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)的特征分布差異。算法在特征提取層引入梯度反轉(zhuǎn)操作，迫使編碼器生成與數(shù)據(jù)來源無關(guān)的共享特征表示。真實(shí)系統(tǒng)的溫度場分布數(shù)據(jù)與虛擬系統(tǒng)的熱傳導(dǎo)仿真結(jié)果進(jìn)行跨域特征對齊，結(jié)合電致發(fā)光缺陷特征與虛擬組件的微觀結(jié)構(gòu)模型參數(shù)，生成具有物理一致性的缺陷演化圖譜。虛擬系統(tǒng)基于對齊后的數(shù)據(jù)集構(gòu)建熱-電耦合仿真模型，通過隱馬爾可夫鏈模擬絕緣材料熱老化與缺陷擴(kuò)散的協(xié)同演化路徑。[0037]預(yù)防性維護(hù)指令生成模塊根據(jù)故障演化仿真結(jié)果中的關(guān)鍵參數(shù)閾值觸發(fā)條件，采用隨機(jī)森林分類器評估各演化路徑的風(fēng)險(xiǎn)等級。分類器輸入?yún)?shù)包括虛擬系統(tǒng)中的絕緣電阻預(yù)測值、熱斑面積擴(kuò)展速率及組串電流失衡度，輸出包含組件更換優(yōu)先級、清潔周期建議及保護(hù)閾值調(diào)整參數(shù)的維護(hù)策略集合。生成的維護(hù)指令輸入供電模塊的時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，通過更新網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)屬性中的材料老化系數(shù)與環(huán)境應(yīng)力權(quán)重參數(shù)，優(yōu)化老化趨勢預(yù)測的時(shí)空關(guān)聯(lián)性。[0038]時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間維度上融合維護(hù)指令中的歷史修復(fù)記錄數(shù)據(jù)，建立組件性能恢復(fù)與后續(xù)老化速率的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)模型；在空間維度上結(jié)合組串電氣連接拓?fù)?，預(yù)測局部熱點(diǎn)對相鄰組件絕緣性能的跨區(qū)域影響。優(yōu)化后的預(yù)測結(jié)果反饋至數(shù)字孿生模型的參數(shù)修正模塊，調(diào)整虛擬組件材料屬性的退化方程系數(shù)，形成監(jiān)測數(shù)據(jù)與仿真預(yù)測的閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制。維護(hù)指令中保護(hù)閾值調(diào)整參數(shù)驅(qū)動(dòng)直流配電柜的動(dòng)態(tài)保護(hù)邏輯，根據(jù)環(huán)境溫濕度條件匹配絕緣電阻衰減曲線，實(shí)現(xiàn)過流保護(hù)動(dòng)作閾值的自適應(yīng)性調(diào)節(jié)。[0039]本發(fā)明提供的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)通過多模塊協(xié)同實(shí)現(xiàn)光伏陣列的故障監(jiān)測與保護(hù)控制。采集模塊通過分布式監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)獲取光伏組件的紅外熱成像數(shù)據(jù)、電致發(fā)光缺陷數(shù)據(jù)及電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)，采用多尺度特征對齊算法對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。多尺度特征對齊算法通過滑動(dòng)窗口機(jī)制截取各傳感器數(shù)據(jù)的時(shí)序片段，利用動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整計(jì)算不同傳感器采樣率下的特征點(diǎn)匹配路徑，對齊溫度場分布、缺陷空間映射及電氣參數(shù)的時(shí)序基準(zhǔn)。預(yù)處理后的數(shù)據(jù)輸入雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行跨模態(tài)特征融合，提取溫度梯度、缺陷擴(kuò)展速率及電流電壓波動(dòng)幅值的時(shí)空關(guān)聯(lián)特征，生成包含多維健康指標(biāo)的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣。[0040]供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊接收動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的漏電流信號(hào)，采用改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整小波基函數(shù)的尺度因子與位移參數(shù)。改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法在迭代過程中引入模擬退火機(jī)制，通過動(dòng)態(tài)權(quán)重因子平衡全局搜索與局部開發(fā)能力，自適應(yīng)優(yōu)化小波包分解的層數(shù)與頻帶劃分精度。優(yōu)化后的漏電流信號(hào)輸入隨機(jī)森林回歸模型，結(jié)合采集模塊輸出的光伏組串電壓等級數(shù)據(jù)，構(gòu)建基于電壓-漏電流非線性映射關(guān)系的絕緣電阻計(jì)算模型。模型通過基尼系數(shù)動(dòng)態(tài)分配特征權(quán)重，優(yōu)先關(guān)聯(lián)高電壓等級下的漏電流幅值特征，生成反映絕緣材料電導(dǎo)率變化的動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)。當(dāng)絕緣判據(jù)低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)，梯度分閘策略根據(jù)組串電壓等級劃分故障回路優(yōu)先級，觸發(fā)直流斷路器執(zhí)行分級分閘動(dòng)作。[0041]控制優(yōu)化模塊基于預(yù)設(shè)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)優(yōu)化分閘控制指令的傳輸路徑，采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架在邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)間進(jìn)行通信路徑權(quán)重參數(shù)的分布式訓(xùn)練與全局聚合。聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架通過差分隱私技術(shù)加密本地模型參數(shù)更新過程，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錉顟B(tài)動(dòng)態(tài)調(diào)整保護(hù)指令的解析優(yōu)先級。動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法接收優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重參數(shù)，匹配斷路器機(jī)械響應(yīng)曲線與故障電流過零點(diǎn)時(shí)序，預(yù)測滿足電弧能量抑制需求的分閘時(shí)間窗。滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令根據(jù)時(shí)間窗參數(shù)生成，模型預(yù)測控制單元實(shí)時(shí)監(jiān)測電弧阻抗變化曲線，通過滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化策略調(diào)整磁吹線圈電流與氣吹介質(zhì)流量參數(shù)，抑制暫態(tài)過電壓并阻斷電弧重燃條件。[0042]供電模塊接收采集模塊生成的紅外熱斑分布熱力圖與電流電壓曲線異常分析結(jié)果，采用改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)對熱像圖進(jìn)行像素級分割。網(wǎng)絡(luò)通過跳躍連接結(jié)構(gòu)融合淺層紋理特征與深層語義信息，結(jié)合組串電流失衡度參數(shù)標(biāo)注熱斑區(qū)域溫度梯度與功率損失比例，生成異常熱斑分布熱力圖。注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型聚焦電流電壓特性曲線的局部異常特征，通過核函數(shù)映射提取PID效應(yīng)引起的開路電壓跌落模式。時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)接收數(shù)字孿生模塊輸出的組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)，建立絕緣材料劣化與熱斑溫升速率的時(shí)空關(guān)聯(lián)模型，驅(qū)動(dòng)直流配電柜的過流保護(hù)閾值根據(jù)環(huán)境溫濕度參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整。[0043]數(shù)字孿生模塊構(gòu)建光伏陣列的數(shù)字孿生模型，通過遷移學(xué)習(xí)算法同步真實(shí)系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)的溫度場分布、缺陷空間映射及電氣參數(shù)數(shù)據(jù)。遷移學(xué)習(xí)算法采用域?qū)褂?xùn)練策略縮小真實(shí)數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)的特征分布差異，生成具有物理一致性的虛擬組件狀態(tài)數(shù)據(jù)集。數(shù)字孿生模型基于蒙特卡洛方法模擬不同環(huán)境應(yīng)力下的故障演化路徑，結(jié)合馬爾可夫鏈模型預(yù)演熱斑擴(kuò)散與絕緣劣化的協(xié)同效應(yīng)。預(yù)防性維護(hù)指令生成模塊根據(jù)仿真結(jié)果中的關(guān)鍵參數(shù)閾值觸發(fā)條件，輸出包含組件更換優(yōu)先級與保護(hù)閾值調(diào)整參數(shù)的維護(hù)策略。維護(hù)指令反饋至?xí)r空圖卷積網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化節(jié)點(diǎn)屬性中的材料老化系數(shù)，形成監(jiān)測數(shù)據(jù)與預(yù)測模型的閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制.接收所述采集模塊生成的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，構(gòu)建包括溫度場分布數(shù)據(jù)、缺陷空間映射圖及補(bǔ)償后電流與電壓曲線數(shù)據(jù)的光伏陣列數(shù)字孿生模型；通過預(yù)設(shè)的遷移學(xué)習(xí)算法將所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖同步至預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)，預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)用于模擬故障擴(kuò)散路徑生成預(yù)防性維護(hù)指令；所述預(yù)防性維護(hù)指令輸入至所述供電模塊中的時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，優(yōu)化所述供電模塊生成的組件老化趨勢預(yù)測結(jié)果的置信度。[0044]數(shù)字孿生模塊接收采集模塊生成的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，提取矩陣中包含的溫度場分布數(shù)據(jù)、缺陷空間映射圖及補(bǔ)償后的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)。溫度場分布數(shù)據(jù)通過改進(jìn)的變分模態(tài)分解算法消除環(huán)境噪聲干擾，生成具有物理坐標(biāo)映射關(guān)系的溫度梯度分布圖；缺陷空間映射圖結(jié)合電氣拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，利用自適應(yīng)閾值分割算法標(biāo)注隱裂、斷柵缺陷的幾何形態(tài)與電氣隔離狀態(tài)；補(bǔ)償后的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)通過對抗生成網(wǎng)絡(luò)修正線路阻抗誤差，保留組件瞬態(tài)輸出特性。上述數(shù)據(jù)通過時(shí)間戳對齊機(jī)制輸入數(shù)字孿生模型的構(gòu)建模塊，建立以光伏組串為節(jié)點(diǎn)、電氣連接關(guān)系為邊的虛擬系統(tǒng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，同步映射真實(shí)系統(tǒng)的溫度場、缺陷分布及電氣參數(shù)特征。[0045]遷移學(xué)習(xí)算法通過域?qū)褂?xùn)練策略縮小真實(shí)系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)的特征分布差異。算法在特征提取層引入梯度反轉(zhuǎn)層，迫使特征編碼器生成與數(shù)據(jù)來源無關(guān)的共享特征表示。真實(shí)系統(tǒng)的溫度場分布數(shù)據(jù)與虛擬系統(tǒng)的熱傳導(dǎo)仿真結(jié)果進(jìn)行跨域特征對齊，結(jié)合電致發(fā)光缺陷特征與虛擬組件的微觀結(jié)構(gòu)模型參數(shù)，生成具有物理一致性的缺陷演化圖譜。虛擬系統(tǒng)基于對齊后的數(shù)據(jù)集構(gòu)建馬爾可夫鏈模型，模擬不同鹽霧濃度、溫濕度環(huán)境應(yīng)力下的故障擴(kuò)散路徑。蒙特卡洛方法生成多組故障演化軌跡，結(jié)合熱斑區(qū)域溫升速率與絕緣材料勢預(yù)測的時(shí)空關(guān)聯(lián)性。時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間維度上融合維護(hù)指令中的歷史修復(fù)記錄數(shù)型的閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制.特征向量，建立溫度場變化、缺陷擴(kuò)展與電氣參數(shù)衰減的時(shí)序關(guān)聯(lián)模型。特征融合層將多源數(shù)據(jù)的時(shí)空特征向量進(jìn)行維度拼接，結(jié)合光伏系統(tǒng)的運(yùn)行時(shí)間戳建立統(tǒng)一時(shí)序基準(zhǔn)，生成包含熱-電耦合特征、缺陷演化趨勢及組件健康指數(shù)的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣。該矩陣通過分布式監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)傳輸至后續(xù)模塊，為絕緣狀態(tài)評估與保護(hù)策略生成提供多維度數(shù)據(jù)輸入.具體而言，本發(fā)明所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，所述供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊包括：自適應(yīng)濾波單元，用于接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的漏電流信號(hào)，動(dòng)態(tài)調(diào)整漏電流信號(hào)的小波基函數(shù)的小波包分解層數(shù)與閾值參數(shù)，輸出濾波后的漏電流信號(hào)；環(huán)境參數(shù)與濾波閾值映射表，用于結(jié)合溫濕度傳感器數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)模糊邏輯控制器修正所述自適應(yīng)濾波單元的濾波帶寬；隨機(jī)森林回歸模型，用于將所述濾波后的漏電流信號(hào)輸入至預(yù)訓(xùn)練的回歸模型，結(jié)合所述采集模塊生成的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)中的預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級，計(jì)算絕緣電阻值并生成動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)。[0051]供電動(dòng)態(tài)補(bǔ)償模塊接收動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的漏電流信號(hào)，通過自適應(yīng)濾波單元進(jìn)行信號(hào)分解與特征提取。自適應(yīng)濾波單元采用改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整小波基函數(shù)的尺度因子與位移參數(shù)，優(yōu)化小波包分解的頻帶劃分精度。改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法在迭代過程中引入動(dòng)態(tài)權(quán)重因子與模擬退火機(jī)制，平衡全局搜索與局部開發(fā)能力，自適應(yīng)匹配漏電流信號(hào)的頻譜特性變化。優(yōu)化后的小波基函數(shù)參數(shù)隨信號(hào)動(dòng)態(tài)調(diào)整，提升高頻暫態(tài)分量與低頻波動(dòng)噪聲的分離精度，輸出濾波后的漏電流信號(hào)。[0052]環(huán)境參數(shù)與濾波閾值映射表結(jié)合溫濕度傳感器采集的實(shí)時(shí)環(huán)境數(shù)據(jù)，通過模糊邏輯控制器構(gòu)建溫度-濕度-濾波帶寬的關(guān)聯(lián)規(guī)則庫。模糊邏輯控制器根據(jù)環(huán)境濕度變化率與溫度梯度值，動(dòng)態(tài)調(diào)整隸屬度函數(shù)的邊界條件，計(jì)算濾波帶寬修正系數(shù)。高濕度工況下，模糊規(guī)則驅(qū)動(dòng)自適應(yīng)濾波單元擴(kuò)大通帶范圍，抑制低頻漏電流波動(dòng)引起的誤判；干燥環(huán)境下則收縮帶寬以增強(qiáng)高頻故障分量的解析度。修正后的濾波參數(shù)同步更新至小波基函數(shù)調(diào)整模塊，形成環(huán)境自適應(yīng)的信號(hào)分解機(jī)制。[0053]隨機(jī)森林回歸模型接收濾波后的漏電流信號(hào)，提取信號(hào)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征與頻域能量分布特征，結(jié)合采集模塊生成的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)中的光伏組串電壓等級參數(shù)，構(gòu)建多維特征向量。模型通過基尼系數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整特征權(quán)重分配，優(yōu)先關(guān)聯(lián)電壓等級與漏電流幅值的非線性映射關(guān)系，計(jì)算絕緣電阻的等效阻值。當(dāng)檢測到絕緣電阻值低于動(dòng)態(tài)閾值時(shí)，模型根據(jù)電壓等級劃分故障風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域，生成包含故障定位信息與嚴(yán)重程度的分級絕緣判據(jù)。判據(jù)數(shù)據(jù)輸入保護(hù)策略生成模塊，觸發(fā)對應(yīng)級別的告警信號(hào)并聯(lián)動(dòng)斷路器執(zhí)行梯度分閘動(dòng)作，優(yōu)先隔離高風(fēng)險(xiǎn)絕緣故障回路.具體而言，本發(fā)明所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，所述控制優(yōu)化模塊包括：邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)，用于采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架優(yōu)化時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的通信路徑選擇策略，生成優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重；深度Q網(wǎng)絡(luò)算法單元，用于基于所述供電模塊輸出的異常熱斑分布熱力圖及電流電壓曲線異常分析結(jié)果生成的故障特征圖譜，動(dòng)態(tài)調(diào)整分閘控制指令與滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令的解析權(quán)重；動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元，用于根據(jù)所述優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重預(yù)測斷路器分閘動(dòng)作的最佳時(shí)間窗，并通過預(yù)充電電路吸收感性負(fù)載能量；模型預(yù)測控制單元，用于在滅弧室中匹配所述動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元預(yù)測的時(shí)間窗對應(yīng)的電弧阻抗變化曲線，抑制暫態(tài)過電壓及電弧重燃風(fēng)險(xiǎn)。[0054]控制優(yōu)化模塊通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)部署聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架，在時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下實(shí)現(xiàn)通信路徑權(quán)重的動(dòng)態(tài)優(yōu)化。聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架采用分布式邊緣設(shè)備本地模型訓(xùn)練與全局參數(shù)聚合機(jī)制，各邊緣節(jié)點(diǎn)根據(jù)本地網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錉顟B(tài)與數(shù)據(jù)包傳輸時(shí)延特征構(gòu)建路徑質(zhì)量評估矩陣，通過加密梯度參數(shù)上傳至全局模型進(jìn)行加權(quán)平均融合，生成優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重。優(yōu)化權(quán)重同步至動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元，優(yōu)先分配高可靠性的通信鏈路傳輸分閘控制指令與滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令，降低關(guān)鍵保護(hù)指令的傳輸時(shí)延。[0055]深度Q網(wǎng)絡(luò)算法單元接收供電模塊輸出的異常熱斑分布熱力圖與電流電壓曲線異常分析結(jié)果，解析故障特征圖譜中的熱斑區(qū)域溫度梯度、電流失衡度及PID效應(yīng)分類概率參數(shù)。算法構(gòu)建以故障類型、位置坐標(biāo)及風(fēng)險(xiǎn)等級為維度的狀態(tài)空間，結(jié)合歷史故障處置案例庫中的保護(hù)動(dòng)作效果數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)基于動(dòng)作響應(yīng)速度與故障抑制效果的獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)。通過雙重網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)平衡探索與利用策略，動(dòng)態(tài)調(diào)整過流保護(hù)、孤島檢測及絕緣閉鎖指令的解析權(quán)重，優(yōu)先調(diào)度與當(dāng)前故障演化速率匹配的保護(hù)動(dòng)作序列。[0056]動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法單元基于優(yōu)化后的通信路徑權(quán)重參數(shù)，匹配斷路器分閘機(jī)構(gòu)的機(jī)械響應(yīng)曲線與故障電流過零點(diǎn)時(shí)序。算法通過動(dòng)態(tài)彎曲路徑函數(shù)對齊斷路器觸頭運(yùn)動(dòng)軌跡與電弧能量衰減曲線，計(jì)算滿足電弧電流自然過零需求的分閘時(shí)間窗。預(yù)充電電路根據(jù)時(shí)間窗參數(shù)生成緩沖電容充放電控制脈沖序列，分階段吸收分閘瞬間感性負(fù)載釋放的磁能，降低觸頭分離過程中的電弧重燃概率。[0057]模型預(yù)測控制單元實(shí)時(shí)監(jiān)測滅弧室內(nèi)的電弧電壓與離子濃度參數(shù)，構(gòu)建包含電弧阻抗動(dòng)態(tài)變化特性的多物理場耦合預(yù)測模型?？刂茊卧趧?dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法輸出的分閘時(shí)間窗參數(shù)，采用滾動(dòng)時(shí)域優(yōu)化策略計(jì)算滅弧室噴口開度、磁吹線圈電流及氣吹介質(zhì)流速的最優(yōu)控制量序列。執(zhí)行過程中通過高頻采樣電弧阻抗特性，動(dòng)態(tài)修正模型預(yù)測偏差，調(diào)節(jié)磁吹線圈的勵(lì)磁電流強(qiáng)度以匹配電弧運(yùn)動(dòng)軌跡，抑制暫態(tài)恢復(fù)電壓的上升速率。滅弧室壓力反饋信號(hào)同步輸入控制模型，優(yōu)化氣吹介質(zhì)的流量分配策略，阻斷電弧重燃所需的電離條件.具體而言，本發(fā)明所述的光伏組件故障監(jiān)測系統(tǒng)，所述供電模塊包括：改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)，用于對所述采集模塊生成的紅外熱像圖進(jìn)行像素級分割，生成異常熱斑分布熱力圖；注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型，用于分析所述采集模塊生成的電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)特征，識(shí)別PID效應(yīng)導(dǎo)致的功率衰減；時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)，用于將所述數(shù)字孿生模塊輸出的組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)與所述異常熱斑分布熱力圖進(jìn)行時(shí)空特征融合，建模絕緣劣化拐點(diǎn)并驅(qū)動(dòng)直流配電柜的過流保護(hù)閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整。[0058]供電模塊通過改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)對采集模塊生成的紅外熱像圖進(jìn)行像素級分割。改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)采用跳躍連接結(jié)構(gòu)融合淺層紋理特征與深層語義信息，通過空間金字塔池化模塊提取多尺度熱斑區(qū)域特征。分割結(jié)果與電流與電壓特性曲線采集模塊獲取的組串電流失衡度參數(shù)進(jìn)行空間對齊，生成標(biāo)注有熱斑位置、溫度梯度及對應(yīng)電流偏差值的異常熱斑分布熱力圖。熱力圖中疊加光伏組件的電氣拓?fù)溥B接關(guān)系，量化評估熱斑對組串輸出功率的影響權(quán)重，為后續(xù)絕緣劣化分析提供空間定位數(shù)據(jù)。[0059]注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型分析電流與電壓特性曲線數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)特征，采用多頭注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)分配不同區(qū)段曲線的特征權(quán)重。模型聚焦特性曲線中表征PID效應(yīng)的低輻照度下開路電壓異常跌落特征，通過核函數(shù)映射將高維特征空間中非線性可分的數(shù)據(jù)投影至低維空間，結(jié)合軟間隔分類策略構(gòu)建PID效應(yīng)識(shí)別邊界。分類結(jié)果與逆變器最大功率點(diǎn)跟蹤日志數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，生成包含功率衰減速率、可逆性評估及修復(fù)建議的PID效應(yīng)診斷報(bào)告，為保護(hù)閾值調(diào)整提供電氣異常特征依據(jù)。[0060]時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)接收數(shù)字孿生模塊輸出的組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)與異常熱斑分布熱力圖，構(gòu)建以光伏組串為節(jié)點(diǎn)、電氣連接關(guān)系為邊的時(shí)空拓?fù)鋱D。網(wǎng)絡(luò)通過時(shí)間軸卷積層提取絕緣材料電導(dǎo)率、介電常數(shù)等參數(shù)的時(shí)序衰減特征，結(jié)合空間圖卷積層捕捉相鄰組串間的老化協(xié)同效應(yīng)。特征融合層將熱斑區(qū)域的溫度梯度數(shù)據(jù)與老化趨勢預(yù)測結(jié)果進(jìn)行跨模態(tài)拼接，建立熱斑溫升速率與絕緣材料劣化的非線性映射模型。網(wǎng)絡(luò)輸出的絕緣劣化拐點(diǎn)預(yù)測數(shù)據(jù)輸入直流配電柜的過流保護(hù)閾值調(diào)整模塊，根據(jù)絕緣電阻歷史衰減曲線動(dòng)態(tài)修正接地故障保護(hù)的動(dòng)作延時(shí)參數(shù)，實(shí)現(xiàn)保護(hù)閾值與環(huán)境溫濕度條件的動(dòng)態(tài)匹配。知識(shí)蒸餾單元，用于將所述改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)在紅外熱像圖分割過程中提取的多尺度特征參數(shù)，與所述注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型在電流電壓曲線分析中生成的分類權(quán)重進(jìn)行知識(shí)蒸餾。[0062]供電模塊中的知識(shí)蒸餾單元提取改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)在紅外熱像圖分割過程中生成的多尺度特征參數(shù)，包括淺層紋理特征與深層語義特征。改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)通過編碼器的多層級卷積操作捕獲不同分辨率下的熱斑區(qū)域邊界信息與溫度梯度分布特征，同時(shí)解碼器通過跳躍連接結(jié)構(gòu)融合跨層特征圖，生成像素級分割結(jié)果。知識(shí)蒸餾單元同步提取注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型在電流電壓曲線分析過程中生成的分類權(quán)重矩陣，量化不同區(qū)段電氣特征對PID效應(yīng)分類決策的影響強(qiáng)度。[0063]知識(shí)蒸餾單元通過通道注意力機(jī)制對多尺度熱斑特征與分類權(quán)重進(jìn)行模態(tài)對齊，生成具有跨域關(guān)聯(lián)性的聯(lián)合特征向量。通道注意力機(jī)制根據(jù)熱斑區(qū)域的溫度梯度幅值與電流異常波動(dòng)幅值的相關(guān)性，動(dòng)態(tài)調(diào)整特征通道的權(quán)重分配比例。對齊后的特征向量輸入知識(shí)蒸餾單元的特征融合層，采用門控循環(huán)單元構(gòu)建時(shí)序依賴關(guān)系，捕捉熱斑溫升速率與電流特性曲線異常波動(dòng)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)律。[0064]蒸餾損失函數(shù)約束學(xué)生網(wǎng)絡(luò)在特征重構(gòu)過程中繼承教師網(wǎng)絡(luò)的特征提取能力，使學(xué)生網(wǎng)絡(luò)的輕量化分類器能夠基于聯(lián)合特征向量直接輸出復(fù)合故障類型診斷結(jié)果。學(xué)生網(wǎng)絡(luò)通過最小化特征重構(gòu)誤差與分類誤差的加權(quán)損失函數(shù)，學(xué)習(xí)改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)的多尺度空間特征表示與SVM模型的電氣異常分類邏輯之間的跨模態(tài)映射關(guān)系。優(yōu)化后的聯(lián)合特征向量輸入時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)屬性更新模塊，將熱斑溫度梯度與電流異常特征映射至組件老化趨勢預(yù)測模型的時(shí)空拓?fù)鋱D中。[0065]時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)通過圖注意力機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整多模態(tài)特征在節(jié)點(diǎn)狀態(tài)更新中的權(quán)重分配，建立熱斑區(qū)域溫度異常與絕緣材料電導(dǎo)率衰減的物理關(guān)聯(lián)模型。預(yù)測結(jié)果反饋至知識(shí)蒸餾單元的特征對齊模塊，驅(qū)動(dòng)學(xué)生網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化特征融合過程中的權(quán)重分配策略，形成跨模態(tài)特征優(yōu)化與老化趨勢預(yù)測的閉環(huán)學(xué)習(xí)機(jī)制。知識(shí)蒸餾單元輸出的復(fù)合故障診斷結(jié)果同步輸入直流配電柜的保護(hù)閾值調(diào)整模塊，結(jié)合當(dāng)前環(huán)境濕度參數(shù)生成動(dòng)態(tài)過流保護(hù)動(dòng)作閾值，形成監(jiān)測數(shù)據(jù)與保護(hù)參數(shù)的自適應(yīng)匹配機(jī)制。異構(gòu)算法聯(lián)邦引擎，用于并行運(yùn)行深度殘差網(wǎng)絡(luò)與VisionTransformer模型，通過Dempster-Shafer證據(jù)理論融合所述供電模塊生成的異常熱斑分布熱力圖和電流電壓異常分析結(jié)果中的沖突證據(jù)，輸出多模型聯(lián)合診斷結(jié)果；改進(jìn)A*算法單元，用于在通信異常時(shí)切換至所述采集模塊的本地緩存數(shù)據(jù)，基于所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖執(zhí)行快速保護(hù)邏輯，觸發(fā)逆變器降額運(yùn)行模式。[0067]數(shù)字孿生模塊通過異構(gòu)算法聯(lián)邦引擎并行運(yùn)行深度殘差網(wǎng)絡(luò)與VisionTransformer模型，構(gòu)建多模態(tài)故障診斷框架。深度殘差網(wǎng)絡(luò)提取紅外熱斑分布熱力圖的局部紋理特征與空間上下文信息，通過殘差跳躍連接保留熱斑邊界的細(xì)節(jié)特征；VisionTransformer模型基于自注意力機(jī)制分析電流電壓異常數(shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)聯(lián)特性，捕捉PID效應(yīng)與絕緣劣化在時(shí)間維度上的演化規(guī)律。兩種模型的中間層特征圖輸入Dempster-Shafer證據(jù)理論融合模塊，通過計(jì)算各模型輸出結(jié)果的基本概率分配函數(shù)，結(jié)合沖突因子動(dòng)態(tài)調(diào)整證據(jù)合成規(guī)則，消除異常熱斑分布與電流電壓分析結(jié)果間的證據(jù)沖突，生成多模型聯(lián)合診斷結(jié)果。融合結(jié)果標(biāo)注故障類型置信度與空間定位坐標(biāo)，為保護(hù)策略提供多維決策依據(jù)。[0068]改進(jìn)A*算法單元在檢測到通信鏈路異常時(shí)，切換至采集模塊存儲(chǔ)的本地緩存數(shù)據(jù)，調(diào)用動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的歷史溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖。算法構(gòu)建以光伏組串健康指數(shù)為節(jié)點(diǎn)、電氣連接關(guān)系為邊的拓?fù)渌阉骶W(wǎng)絡(luò)，基于故障擴(kuò)散路徑的空間約束條件動(dòng)態(tài)調(diào)整啟發(fā)函數(shù)權(quán)重。搜索過程中優(yōu)先匹配當(dāng)前環(huán)境溫濕度參數(shù)下的歷史保護(hù)案例庫，結(jié)合溫度梯度閾值與缺陷擴(kuò)展速率生成故障風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，計(jì)算滿足最小能量損耗與最低故障傳播風(fēng)險(xiǎn)的最優(yōu)保護(hù)路徑。生成的快速保護(hù)指令集通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)直接驅(qū)動(dòng)逆變器調(diào)整最大功率點(diǎn)跟蹤參數(shù)，觸發(fā)組串級降額運(yùn)行模式，降低局部過熱與絕緣擊穿風(fēng)險(xiǎn)。[0069]數(shù)字孿生模塊在通信恢復(fù)后，將本地生成的保護(hù)指令日志回傳至異構(gòu)算法聯(lián)邦引擎的證據(jù)理論融合模塊，更新深度殘差網(wǎng)絡(luò)與VisionTransformer模型的置信度分配函數(shù)先驗(yàn)參數(shù)。同時(shí)，本地保護(hù)執(zhí)行效果數(shù)據(jù)輸入數(shù)字孿生模型的參數(shù)修正模塊，通過遷移學(xué)習(xí)算法調(diào)整虛擬系統(tǒng)中組件的等效老化速率方程系數(shù)，優(yōu)化后續(xù)故障演化仿真的邊界條件。保護(hù)指令執(zhí)行效果與數(shù)字孿生預(yù)測結(jié)果的偏差值輸入聯(lián)邦引擎的在線微調(diào)模塊，驅(qū)動(dòng)深度殘差網(wǎng)絡(luò)的特征提取層與VisionTransformer的自注意力層參數(shù)更新，形成診斷精度提升與容錯(cuò)機(jī)制優(yōu)化的閉環(huán)反饋鏈路。遷移學(xué)習(xí)單元，用于將所述采集模塊生成的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣中的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖，溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖通過域適應(yīng)算法遷移至預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)，基于遷移后的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖模擬絕緣材料熱老化與缺陷擴(kuò)散路徑，生成針對所述供電模塊的預(yù)防性維護(hù)指令。[0071]數(shù)字孿生模塊中的遷移學(xué)習(xí)單元接收采集模塊生成的動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，提取矩陣中的溫度場分布數(shù)據(jù)與缺陷空間映射圖。溫度場分布數(shù)據(jù)通過改進(jìn)的變分模態(tài)分解算法消除環(huán)境噪聲干擾，生成具有空間坐標(biāo)映射關(guān)系的溫度梯度分布數(shù)據(jù)；缺陷空間映射圖結(jié)合光伏組件的電氣拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，利用自適應(yīng)閾值分割算法標(biāo)注隱裂、斷柵缺陷的幾何形態(tài)及電氣隔離狀態(tài)。上述數(shù)據(jù)通過域適應(yīng)算法中的梯度反轉(zhuǎn)層進(jìn)行特征對齊，縮小真實(shí)系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)的特征分布差異，生成具有物理一致性的虛擬組件狀態(tài)數(shù)據(jù)集。[0072]遷移學(xué)習(xí)單元采用域?qū)褂?xùn)練策略，在特征提取層引入梯度反轉(zhuǎn)操作，迫使編碼器生成與數(shù)據(jù)來源無關(guān)的共享特征表示。真實(shí)系統(tǒng)的溫度場分布數(shù)據(jù)與虛擬系統(tǒng)的熱傳導(dǎo)仿真結(jié)果進(jìn)行跨域?qū)R，結(jié)合電致發(fā)光缺陷特征與虛擬組件的微觀結(jié)構(gòu)模型參數(shù)，建立缺陷演化圖譜的時(shí)空映射關(guān)系。虛擬系統(tǒng)基于對齊后的數(shù)據(jù)集構(gòu)建熱-電耦合仿真模型，通過隱馬爾可夫鏈模擬絕緣材料熱老化與缺陷擴(kuò)散的協(xié)同演化路徑。蒙特卡洛方法生成多組故障演化軌跡，結(jié)合熱斑區(qū)域溫升速率與絕緣材料電導(dǎo)率衰減的物理方程，預(yù)測局部過熱對相鄰組件絕緣性能的跨區(qū)域影響。[0073]預(yù)防性維護(hù)指令生成模塊根據(jù)故障演化仿真結(jié)果中的關(guān)鍵參數(shù)閾值觸發(fā)條件，采用隨機(jī)森林分類器評估各演化路徑的風(fēng)險(xiǎn)等級。分類器輸入?yún)?shù)包括虛擬系統(tǒng)中的絕緣電阻預(yù)測值、熱斑面積擴(kuò)展速率及組串電流失衡度，輸出包含組件更換優(yōu)先級、清潔周期建議及保護(hù)閾值調(diào)整參數(shù)的維護(hù)策略集合。生成的維護(hù)指令輸入供電模塊的時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型，通過更新網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)屬性中的材料老化系數(shù)與環(huán)境應(yīng)力權(quán)重參數(shù)，優(yōu)化老化趨勢預(yù)測的時(shí)空關(guān)聯(lián)性。時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)在時(shí)間維度上融合維護(hù)指令中的歷史修復(fù)記錄數(shù)據(jù)，建立組件性能恢復(fù)與后續(xù)老化速率的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)模型；在空間維度上結(jié)合組串電氣連接拓?fù)?，預(yù)測局部熱點(diǎn)對相鄰組件絕緣性能的跨區(qū)域影響。[0074]遷移學(xué)習(xí)單元同步更新數(shù)字孿生模型與時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)映射關(guān)系，當(dāng)監(jiān)測到實(shí)際組件的老化速率偏離預(yù)測值時(shí)，觸發(fā)模型參數(shù)在線微調(diào)機(jī)制。微調(diào)過程中采用彈性權(quán)重固化技術(shù)，保留已有知識(shí)的同時(shí)適應(yīng)新的老化模式特征，避免模型因參數(shù)劇烈調(diào)整導(dǎo)致的預(yù)測震蕩。更新后的維護(hù)策略數(shù)據(jù)同步反饋至數(shù)字孿生模塊的仿真邊界條件設(shè)置模塊，優(yōu)化后續(xù)故障演化路徑預(yù)測的物理方程系數(shù)，形成真實(shí)系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)與虛擬仿真模型的閉環(huán)優(yōu)化鏈路。維護(hù)指令中保護(hù)閾值調(diào)整參數(shù)驅(qū)動(dòng)直流配電柜的動(dòng)態(tài)保護(hù)邏輯，根據(jù)環(huán)境溫濕度條件匹配絕緣電阻衰減曲線，實(shí)現(xiàn)過流保護(hù)動(dòng)作閾值的自適應(yīng)性調(diào)節(jié)。[0075]第二方面，請參閱圖1,本發(fā)明提供一種光伏組件故障監(jiān)測方法，應(yīng)用于所述的光步驟S101,采集光伏組件數(shù)據(jù)，光伏組件數(shù)據(jù)包括紅外熱成像數(shù)據(jù)、電致發(fā)光缺陷數(shù)據(jù)及電流電壓特性曲線數(shù)據(jù)，通過預(yù)設(shè)多尺度特征對齊算法對光伏組件數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序?qū)Σ襟ES102,接收漏電流信號(hào)，通過預(yù)設(shè)改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整漏電流信號(hào)的小波基函數(shù)的小波包分解層數(shù)與閾值參數(shù)，生成濾波后的漏電流信號(hào)，并結(jié)合預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級計(jì)算絕緣電阻值，生成動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)，當(dāng)動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)低于預(yù)設(shè)閾值時(shí)觸發(fā)告警信號(hào)，聯(lián)動(dòng)預(yù)設(shè)的直流斷路器執(zhí)行基于預(yù)設(shè)光伏組串電壓等級計(jì)的梯度分閘策略；步驟S103,接收告警信號(hào)，基于預(yù)設(shè)時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)的通信路徑權(quán)重優(yōu)化由所述告警信號(hào)生成的分閘控制指令及滅弧室阻抗調(diào)節(jié)指令的解析優(yōu)先級，通過預(yù)設(shè)的動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法匹配所述分閘控制指令對應(yīng)的斷路器分閘動(dòng)作時(shí)間窗與滅弧室阻抗變化曲線，調(diào)節(jié)滅弧室阻抗參數(shù)以抑制電弧重燃；步驟S104,接收紅外熱斑分布熱力圖、電流電壓曲線異常分析結(jié)果以及組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)，將紅外熱斑分布熱力圖、電流電壓曲線異常分析結(jié)果以及組件老化趨勢預(yù)測數(shù)據(jù)進(jìn)行特征級融合，生成供電回路絕緣劣化評估結(jié)果，供電回路絕緣劣化評估結(jié)果用于驅(qū)動(dòng)預(yù)設(shè)直流配電柜的過流保護(hù)閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整；步驟S105,接收所述動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣，構(gòu)建包括溫度場分布與缺陷空間映射的光伏陣列數(shù)字孿生模型，通過預(yù)設(shè)遷移學(xué)習(xí)算法將所述供電模塊輸出的絕緣劣化評估結(jié)果同步至預(yù)設(shè)的虛擬系統(tǒng)，生成預(yù)防性維護(hù)指令并反饋至?xí)r空圖卷積網(wǎng)絡(luò)模型。[0076]本發(fā)明提供的光伏組件故障監(jiān)測方法通過多步驟協(xié)同實(shí)現(xiàn)光伏系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測與保護(hù)優(yōu)化。步驟S101中，紅外熱成像傳感器以預(yù)設(shè)采樣頻率采集光伏組件表面溫度場分布數(shù)據(jù)，采用改進(jìn)的變分模態(tài)分解算法對原始溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行模態(tài)分解，通過峭度-能量聯(lián)合判據(jù)篩選有效溫度特征模態(tài)，重構(gòu)去噪后的溫度場分布數(shù)據(jù)。電致發(fā)光檢測單元結(jié)合電氣拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，利用自適應(yīng)閾值分割算法處理電致發(fā)光圖像，生成標(biāo)注隱裂缺陷幾何形態(tài)及電氣隔離狀態(tài)的缺陷空間映射圖。電流與電壓特性曲線采集模塊通過對抗生成網(wǎng)絡(luò)補(bǔ)償線路阻抗誤差，生成高精度電氣參數(shù)數(shù)據(jù)。多源數(shù)據(jù)輸入雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行時(shí)序?qū)R，通過前向與后向循環(huán)單元提取不同時(shí)間尺度的特征向量，融合溫度梯度、缺陷擴(kuò)展速率及電流電壓波動(dòng)特征，生成動(dòng)態(tài)健康狀態(tài)矩陣。[0077]步驟S102中，改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法動(dòng)態(tài)調(diào)整小波基函數(shù)的尺度因子與位移參數(shù)，通過引入模擬退火機(jī)制優(yōu)化小波包分解的頻帶劃分精度，分離漏電流信號(hào)中的環(huán)境噪聲與真實(shí)絕緣故障特征。模糊邏輯控制器結(jié)合溫濕度傳感器數(shù)據(jù)修正濾波帶寬，抑制高濕度工況下的低頻干擾。隨機(jī)森林回歸模型提取濾波后漏電流信號(hào)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征與頻域能量分布特征，關(guān)聯(lián)采集模塊輸出的光伏組串電壓等級參數(shù)，構(gòu)建電壓-漏電流非線性映射模型，生成動(dòng)態(tài)絕緣判據(jù)。當(dāng)檢測到絕緣電阻值低于動(dòng)態(tài)閾值時(shí)，梯度分閘策略根據(jù)電壓等級劃分故障回路優(yōu)先級，觸發(fā)直流斷路器執(zhí)行分級分閘動(dòng)作。[0078]步驟S103通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架在時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下優(yōu)化通信路徑權(quán)重，邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)根據(jù)本地網(wǎng)絡(luò)拓?fù)錉顟B(tài)與傳輸時(shí)延特征構(gòu)建路徑質(zhì)量評估矩陣，全局模型聚合多節(jié)點(diǎn)訓(xùn)練結(jié)果生成優(yōu)化權(quán)重。動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法匹配斷路器機(jī)械響應(yīng)曲線與故障電流過零點(diǎn)時(shí)序，預(yù)測分閘時(shí)間窗并生成預(yù)充電電路控制脈沖序列，分階段吸收感性負(fù)載能量。模型預(yù)測控制單元基于電弧阻抗變化曲線滾動(dòng)優(yōu)化滅弧室噴口開度與磁吹線圈電流參數(shù)，抑制暫態(tài)過電壓并阻斷電弧重燃條件。[0079]步驟S104中，改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)通過跳躍連接結(jié)構(gòu)對紅外熱像圖進(jìn)行像素級分割，結(jié)合組串電流失衡度參數(shù)生成異常熱斑分布熱力圖。注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型聚焦電流電壓特性曲線中的開路電壓異常跌落特征，識(shí)別PID效應(yīng)導(dǎo)致的功率衰減模式。時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)融合數(shù)字孿生模塊輸出的老化趨勢數(shù)據(jù)與熱斑分布特征，建立熱斑溫升速率與絕緣材料劣化的時(shí)空關(guān)聯(lián)模型，驅(qū)動(dòng)直流配電柜根據(jù)環(huán)境溫濕度參數(shù)動(dòng)態(tài)調(diào)整過流保護(hù)閾值。[0080]步驟S105構(gòu)建光伏陣列數(shù)字孿生模型，通過遷移學(xué)習(xí)算法同步真實(shí)系統(tǒng)與虛擬系統(tǒng)的溫度場分布及缺陷空間映射數(shù)據(jù)。域?qū)褂?xùn)練策略縮小真實(shí)與仿真數(shù)據(jù)的特征分布差異，生成具有物理一致性的虛擬組件狀態(tài)數(shù)據(jù)集。數(shù)字孿生模型基于蒙特卡洛方法模擬不同環(huán)境應(yīng)力下的故障擴(kuò)散路徑，結(jié)合隱馬爾可夫鏈預(yù)演絕緣材料熱老化與缺陷擴(kuò)展的協(xié)同演化過程。預(yù)防性維護(hù)指令生成模塊根據(jù)仿真結(jié)果觸發(fā)閾值條件，輸出組件更換優(yōu)先級與保護(hù)參數(shù)調(diào)整策略，反饋至?xí)r空圖卷積網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化老化趨勢預(yù)測模型，形成監(jiān)測數(shù)據(jù)與仿真預(yù)測的閉環(huán)優(yōu)化機(jī)制。[0081]本發(fā)明技術(shù)方案中各技術(shù)特征名詞的解釋說明如下：紅外熱成像傳感器：用于采集光伏組件表面溫度場分布數(shù)據(jù)的裝置，通過非接觸式熱輻射探測技術(shù)獲取組件各區(qū)域的溫度信息，結(jié)合改進(jìn)的變分模態(tài)分解算法消除環(huán)境輻射噪聲，生成去噪后的溫度梯度分布數(shù)據(jù)。[0082]電致發(fā)光檢測單元：基于電致發(fā)光原理檢測光伏組件內(nèi)部缺陷的裝置，通過施加電壓激發(fā)電池片產(chǎn)生熒光，利用自適應(yīng)閾值分割算法分析發(fā)光圖像中的明暗差異，結(jié)合電氣拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)生成標(biāo)注隱裂、斷柵缺陷的幾何形態(tài)與電氣隔離狀態(tài)的映射圖。[0083]對抗生成網(wǎng)絡(luò)(GAN):一種用于補(bǔ)償線路阻抗誤差的深度學(xué)習(xí)模型，由生成器與判別器組成。生成器模擬理想線路條件下的電流與電壓特性曲線，判別器對比實(shí)測數(shù)據(jù)與生成數(shù)據(jù)的特征差異，動(dòng)態(tài)修正測量偏差，提升電氣參數(shù)采集精度。[0084]改進(jìn)鯨魚優(yōu)化算法：一種優(yōu)化小波基函數(shù)參數(shù)的智能算法，通過引入動(dòng)態(tài)權(quán)重因子與模擬退火機(jī)制平衡全局搜索與局部開發(fā)能力，自適應(yīng)調(diào)整小波包分解的層數(shù)與頻帶劃分精度，分離漏電流信號(hào)中的高頻故障分量與低頻環(huán)境噪聲。[0085]模糊邏輯控制器：基于模糊規(guī)則的環(huán)境自適應(yīng)控制模塊，通過構(gòu)建溫度-濕度-濾波帶寬的三維隸屬度函數(shù)，動(dòng)態(tài)調(diào)整濾波帶寬范圍，抑制高濕度環(huán)境下漏電流信號(hào)的低頻波動(dòng)干擾。[0086]隨機(jī)森林回歸模型：用于計(jì)算絕緣電阻值的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，提取濾波后漏電流信號(hào)的時(shí)域統(tǒng)計(jì)特征與頻域能量分布特征，關(guān)聯(lián)光伏組串電壓等級參數(shù)構(gòu)建非線性映射關(guān)系，生成反映絕緣材料電導(dǎo)率變化的動(dòng)態(tài)判據(jù)。[0087]聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架：一種分布式機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)，部署于時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)中，通過邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)本地訓(xùn)練與全局模型參數(shù)聚合，優(yōu)化通信路徑權(quán)重分配，降低關(guān)鍵保護(hù)指令的傳輸時(shí)[0088]動(dòng)態(tài)時(shí)間規(guī)整算法(DTW):用于預(yù)測斷路器分閘時(shí)間窗的時(shí)序匹配算法，通過動(dòng)態(tài)彎曲路徑函數(shù)對齊斷路器機(jī)械響應(yīng)曲線與故障電流過零點(diǎn)時(shí)序，結(jié)合預(yù)充電電路控制脈沖序列分階段吸收感性負(fù)載能量。[0089]改進(jìn)U-Net網(wǎng)絡(luò)：一種用于紅外熱像圖像素級分割的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用跳躍連接結(jié)構(gòu)融合淺層紋理特征與深層語義信息，結(jié)合空間金字塔池化模塊提取多尺度熱斑區(qū)域特征，生成標(biāo)注溫度梯度與電流失衡度的熱斑分布熱力圖。[0090]注意力機(jī)制增強(qiáng)的SVM模型：支持向量機(jī)(SVM)與多頭注意力機(jī)制結(jié)合的分類模型，聚焦電流電壓特性曲線中表征PID效應(yīng)的開路電壓異常跌落區(qū)段，通過核函數(shù)映射與軟間隔分類策略識(shí)別功率衰減模式。[0091]時(shí)空圖卷積網(wǎng)絡(luò)(ST-GCN):融合時(shí)空特征的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以光伏組串為節(jié)點(diǎn)、電氣連接為邊構(gòu)建拓?fù)鋱D，通過時(shí)間軸卷積提取絕緣參數(shù)時(shí)序衰減特征，結(jié)合空間圖卷積捕捉相鄰組串老化協(xié)同效應(yīng)，驅(qū)動(dòng)保護(hù)閾值動(dòng)態(tài)調(diào)整。[0092]異構(gòu)算法聯(lián)邦引擎：并行運(yùn)行深度殘差網(wǎng)絡(luò)與VisionTransformer的多模型融合模塊，通過D-S證據(jù)理論整合熱斑分布與