光伏電站的智能分析決策，主要是通過數據驅動實現運維優化，其流程包含多個環節，數據采集與傳輸以及數據處理與分析、智能決策與優化等。其中數據的采集、傳輸處理與分析，主要是通過傳感器部署以及通信網絡來進行數據采集傳輸；然后經過一定的處理技術，對數據進行清洗與存儲、提取復合特征，并基于機器學習以及深度學習算法，進行模型建設協同分析，從而實現趨勢預測。

最重要的內容體現是在于智能決策與優化，這主要涉及故障預警與處理，設定閾值并觸發實時報警，通過AI模型定位故障位置并自動生成維修工單；運維策略優化便是結合天氣預測與設備狀態，動態調整清洗周期、儲能系統充放電策略等。

光伏電站智能分析決策的目的在于通過進一步融合多能互補技術，實現全生命周期資產優化，這就需依賴關鍵技術工具來達成，通過系統化的工具鏈，實現智能分析決策。主要包含數據采集與傳輸工具、數據分析與處理平臺以及智能決策系統等?；诮K端設備（如傳感器、監測裝置等）對數據的采集與傳輸，通過數據分析與處理平臺，實時展示發電效率、設備狀態。并據此通過智能決策系統的規則引擎、優化算法以及數字孿生等技術應用，實現對光伏電站運行管理的智能分析與輔助決策。

此外結合硬件基礎設施，如邊緣計算節點（服務器等）、無人機/機器人等，實現自動巡檢，通過AI算法自動識別組件缺陷，診斷組件故障的同時，有效縮短故障響應時間，顯著提高運維效率。

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