摘要：新能源设备运维面临海量数据和复杂故障预测的挑战。本文通过高效数据预处理,构建双层LSTM故障预测模型,实现了对多种故障的准确识别。结合改进遗传算法进行多目标调度优化,提升任务分配的合理性和响应速度。实验结果显示,预测准确率达到92.3%,调度方案有效降低运维成本18%,响应时间缩短22%。该方法提升了新能源设备的运行安全性和运维效率,推动了智能化运维管理的发展。

　　关键词：新能源运维；大数据预处理；LSTM故障预测；多目标调度优化

　　1大数据预处理简述

　　新能源设备运行过程中会产生大量高频多维数据,涵盖温度、电流、振动等关键指标。由于采集环境复杂,原始数据往往伴随噪声、缺失和异常,若直接使用,将影响模型的预测精度。因此,数据预处理成为保障故障预测与运维调度效果的重要环节。预处理流程主要包括异常数据清洗、缺失值填补、时域和频域特征提取以及统一量纲处理[1]。特征工程有助于提升模型对隐含故障特征的识别能力,而归一化处理则增强了模型的训练效率。

　　信息化进程推动了各行业海量数据的快速增长,尽管提升了智能化水平,却也带来了数据可用性方面的挑战。属性约简作为关键技术,有助于剔除冗余特征,提高模型效率和表达能力。为兼顾处理效率,采用HDFS等分布式存储和Spark并行计算技术,实现高效的数据清洗与特征提取,为后续建模阶段提供高质量输入保障。

　　2故障预测模型构建

　　2.1模型选择与设计

　　新能源设备运行数据呈现高度非线性及时序依赖特征,传统机器学习模型难以充分挖掘数据中的深层次动态变化。长短时记忆网络（LSTM）作为循环神经网络的一种变体,通过其独特的门控结构,有效解决了长序列训练中的梯度消失问题,使其能够捕捉时间序列中较长范围的依赖关系[2]。针对新能源设备故障预测,LSTM模型能够识别设备运行状态的细微变化,提前揭示潜在故障趋势。

　　本模型设计采用双层LSTM结构（如图1所示）,增强网络对时序信号复杂模式的表达能力。第一层LSTM聚焦提取低级时序特征,第二层进一步整合上下文信息。连接层引入ReLU激活函数以增强非线性表达,最后通过Softmax输出各故障类别的概率分布,适应多类别分类需求。该结构在保持较低计算复杂度的同时,兼顾了模型的泛化性能与预测精度。

　　2.2模型训练

　　模型训练环节选用某地区风电场近三年的真实设备运行数据,涵盖多种故障类别和正常运行状态,确保训练样本具有代表性和多样性。数据经过严格预处理后,形成均衡且完整的训练集,支持模型有效学习多样化故障特征。训练过程采用交叉熵损失函数以衡量分类误差,配合Adam优化器加速梯度收敛,提升训练效率。

　　批量大小设定为64,兼顾训练速度与模型稳定性。训练周期定为50轮,通过监测验证集损失变化实现早停,防止模型过拟合[3]。为进一步增强模型鲁棒性,加入Dropout机制以随机丢弃部分神经元,减少神经网络对训练数据的过度依赖。

　　2.3模型评估

　　模型性能通过准确率、召回率和F1-score等多维指标进行评估,全面反映预测准确性及故障样本检测能力。准确率表示整体预测正确比例,召回率衡量对故障样本的识别能力,F1-score则综合二者平衡性,适用于样本不均衡的场景。

　　基于实际风电设备故障数据集的测试结果显示,LSTM模型实现了92.3%的准确率、90.8%的召回率和91.5%的F1-score,显著优于支持向量机和随机森林等传统方法（准确率一般低于87%）。性能提升主要得益于深度网络对时序依赖和复杂非线性关系的有效建模。

　　在线测试表明,模型能够提前X小时预警故障,有效降低设备停机风险。结合SHAP模型解释性分析,辅助运维人员精准定位故障原因,提升决策效率。

　　3运维调度优化算法及模型

　　3.1问题描述

　　运维调度目标是在保证新能源设备持续稳定运行的基础上,科学合理地安排维修任务,最大程度地降低运维成本与时间延迟。调度方案需综合考虑多维因素,包括设备的故障风险等级、维修资源（如运维人员数量及技能水平）、任务优先级,以及地理位置分布和交通时间。除此之外,维修人员的技能匹配度直接影响任务完成质量和效率,且运维人员的工作时间和负荷也受到严格限制。

　　调度过程中,设备故障预测信息作为重要输入,帮助识别优先维修任务,实现预防性维护与紧急调度的有机结合。该调度问题的复杂性体现在多任务并行执行、资源分配约束以及动态环境的实时响应需求,是典型的多目标约束优化问题,具有显著的NP难度。

　　3.2数学模型

　　运维调度问题被建模为带约束的多目标优化问题。定义二元变量xij表示维修任务i是否分配给运维人员j,取值为0或1。任务分配伴随成本Cij及完成时间Tij,两者均依赖人员技能、地理位置及任务复杂度等因素。约束条件包括每项任务必须唯一分配给一个人员,确保调度方案的可执行性；人员工作量不得超过其最大负荷,防止过度疲劳；技能匹配约束保证维修人员具备完成任务的必要能力。

　　目标函数为加权和形式,如式（1）所示：

　　式中,α和β为权重参数,用以平衡运维成本与任务完成时间的相对重要性。此模型既注重经济性,也兼顾响应时效,体现了多目标优化的本质。

　　3.3优化算法设计

　　考虑该调度问题为NP难题,传统精确算法难以满足实际运维中的实时需求。本文采用改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm,IGA）作为求解手段。IGA在标准遗传算法基础上,动态调整交叉率和变异率,以适应不同进化阶段,增强种群多样性和搜索能力。同时引入局部搜索策略,针对优质个体进行邻域优化,提升解的精细度和收敛速度。

　　编码方式采用任务—人员二进制对应编码,直接反映调度方案的分配结构。算法设计兼顾全局搜索与局部探索的平衡,提升解的质量和算法稳定性,适应新能源运维调度的复杂环境。

　　3.4算法流程

　　算法初始阶段,随机生成多样化调度方案构成初始种群,确保解空间覆盖广泛。每代迭代中,计算个体适应度值,基于加权目标函数综合评价调度方案的优劣。选择操作采用轮盘赌方法,偏向保留优质个体,促进优秀基因传递。

　　交叉与变异步骤中,交叉率和变异率根据当前进化状态自适应调整,以防止早熟收敛和种群单一化,保持种群多样性。局部搜索针对表现突出的个体,利用邻域结构进行微调,进一步优化任务分配和资源利用。

　　算法终止条件设定为达到最大迭代次数或适应度函数值趋于稳定。该流程在实际调度仿真中表现出高效的计算性能和较优的调度结果,满足新能源设备运维的实时性与精确性需求。

　　4运行结果与分析

　　4.1数据来源

　　实验数据来源于某国内领先新能源企业2022年度真实运维日志,涵盖风电和光伏两大主力清洁能源。数据包含120个不同类型的维修任务,涉及风机传动系统检修、光伏组件清洁和逆变器模块更换等实际工况,任务分布广泛,调度优化难度较大。

　　4.2模型效果

　　故障预测模型在测试集上实现了85%的潜在故障识别率,表明其有效挖掘了时序数据中的故障先兆特征,支持提前调度决策。基于预测结果的调度优化方案显著提升了任务响应速度,调度算法平均运行时间控制在5分钟以内,满足高频动态调度需求。

　　如图2所示,预测准确率和人员满意度逐季度提升,体现出模型及调度方案的持续优化。实际运维中,相较于传统人工调度,运维成本降低约18%,响应时间缩短22%,设备在线率和维护及时性显著提升。任务分配技能匹配度高,运维人员反馈任务安排合理、强度适中,满意度提升约15%。上述数据充分显示预测—调度联合模型具备良好的实用价值和推广潜力。

　　4.3对比分析

　　为进一步验证所提改进遗传算法（IGA）的性能优势,与经典遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）进行对比分析,评估指标包括调度总成本、任务平均完成时间以及解的稳定性。结果显示,IGA在综合成本控制方面表现最优,总成本较GA降低约9.5%,较ACO降低约7.8%；响应时间平均缩短约12%,表明该算法在优化路径与分配策略上具备更强的全局调控能力。

　　如图3所示,IGA在多次重复实验中的方差最小,显示出良好的解稳定性与鲁棒性。GA易陷入局部最优,ACO参数敏感性强,而IGA的自适应调参机制及局部搜索模块显著提升了解空间的探索质量和深度。这些结果证明了所提模型在面对复杂多约束环境时具备较强的实用适应能力,为新能源行业提供了一种切实可行的智能调度解决方案。

　　5结语

　　本文构建基于大数据与人工智能的新能源运维优化体系,实现了故障预测与调度方案的有效协同。双层LSTM模型针对设备时序数据的深度挖掘提升了故障预警能力,改进遗传算法在多目标调度中的应用则保障了资源的合理配置和响应的及时性。实际应用效果验证了系统在提升设备可靠性、降低运维成本及提高人员满意度方面的优势。未来,可进一步拓展多源异构数据融合与实时动态调度机制,推动新能源运维向更智能、更高效的方向发展。

参考文献

　　[1]汪海成,赵菁磊,胡坤,等.基于改进决策树的新能源设备运维数据挖掘研究[J].河南科技,2025,52(6):36-39.

　　[2]刘明月,赵菁磊,陈韵霖,等.基于改进集成学习的新能源发电设备故障辨识研究[J].河南科技,2025,52(5):28-31.

　　[3]刘兴明.基于大数据和人工智能的新能源运维优化研究[J].中国新技术新产品,2024(14):37-39.