光伏能源在国内能源结构占比持续提升，光伏电站智能高效运维成为行业热点。依托物联网与机器学习，机器人与算法逐步替代人工运维；现有运维方案存在清洁效率低、功率预测算法复杂耗时、热斑检测漏检率高，难以区分热斑与虚警等问题。本文结合行业需求与现存缺陷，设计光伏电站远程运维系统，集成智能清洁、功率预测、热斑检测、设备远程更新功能。硬件采用ARM Cortex‑M3内核控制板与通信板，控制板完成机器人清洁控制与数据采集，通信板负责边缘终端与云端的数据交互；依靠霍尔传感器与控制板实现单排机器人智能清洁；后端基于微服务架构，实现功率预测、热斑检测、远程更新、数据分析等业务能力。功率预测有助于保障电网稳定，反映光伏系统健康状态。利用控制板采集环境数据构建数据集，提出基于区间划分的KNN短期光伏功率预测算法，计算实时与历史数据欧式距离确定输出区间，取区间内前K个值加权平均得到预测结果。该方法实现简单、响应速度快，平均绝对百分比误差7.83%，均方根误差0.5053。
作者：徐志杰
指导老师：陈科明
企业导师：曾佳
发布时间：2022年5月