CN114157237A - 一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，包括智能运管平台，所述智能运管平台设置有诊断告警模块模块与车辆告警模块，所述智能运管平台通过实时消费分析、研判物联网流转过来的各类设备的相电流、相电压、线电流、发电量等信息，根据设备故障后发送的数据的异常特征和运维专家的知识经验判断形成诊断告警模块知识库。通过采集组串、关口表、逆变器、箱变、汇流箱的运行数据，通过光伏电站告警系统计算分析和知识库的基础数据最终获得告警设备原因、维护维修策略，并将这些数据通过前台界面展示出来，进而指导运维人员进行相关设备的维护维修，保障电站设备安全可靠的运行，降低电站设备的故障率，达到了较好的经济效益。

Description

一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法

技术领域

本发明涉及适用光伏发电故障诊断领域，具体涉及一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法。

背景技术

光伏电站一般占地面积大，分布广，工况复杂，所以能实时获取设备运行信息并提取告警、异常数据，进行分析给出决策，对于高效运维来说就显的格外重要。

光伏电站的种类繁多，地域分布日益广泛，单站占地面积大，依赖于传统的运行方式，光伏电站管理难度大，巡检管理容易缺失、效率低、人力成本高。光伏发电具有很强的时效性，中午发电量高，早晚发电量低，夜间不发电，如果故障发现晚、维修不及时，轻则使电站发电量下降，重则导致光伏电站整体运行瘫痪，严重影响投资回报。基于上述问题，如果我们通过构建智能化的大数据运营平台，实现运营管理的信息化、网络化、数字化，可以将设备出现故障时再进行处理的被动模式转变为提前发现隐患、提前处理的主动模式，将会减少站端值班人员的劳动强度，提高设备运行管理水平，降低了运营成本，保证电站运行的安全可靠性，减少发电量的损失，达到提高能效降低能耗的目的。

如何通过智能传感器分布、准确采集光伏电站各设备的运行数据，并进行分析、处理，最终给出设备正常运行的策略是当前光伏发电、电气运维、机电设备故障诊断领域迫切解决的问题。

发明内容

本发明针对现有技术存在的问题，提供一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，其应用时针对光伏电站常见告警和异常的数据进行采集、计算、分析，最终通过智能运维管理系统给出相应决策，实时远程报告给运维人员，指导运维人员能及时的进行故障处理。

本发明通过以下技术方案实现：

一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，包括智能运管平台，所述智能运管平台设置有诊断告警模块模块与车辆告警模块，所述智能运管平台通过实时消费分析、研判物联网流转过来的各类设备的相电流、相电压、线电流、发电量等信息，根据设备故障后发送的数据的异常特征和运维专家的知识经验判断形成诊断告警模块知识库。

进一步的，一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，所述诊断告警模块的分步骤包括：

第一步：收集处理数据：

步骤1、采集组串、逆变器、关口表、逆变器、箱变、汇流箱的型号、品牌、安装时间、容量、额定功率、安装角度、设备使用寿命等基础信息并存入数据库；

步骤2、收集国家气象局发布的电站所在地当天的云量、温度、湿度、辐照度作为标准值；

步骤3、记录设备每次光伏组件的清洁时间；

步骤4、收集设备发生故障后各类设备的相电压、相电流、发电量等信息的异常特征；

步骤5、通过步骤1中得到设备设备使用时间和安装时间得到设备的衰减系数；

步骤6、获取设备的开机关机时间；

步骤7、获取设备开机前半小时内和关机前半小时的电压电流发电量情况并作为开关机标准值；

步骤8、通过主成分分析法，将上述步骤1、步骤2、步骤3、步骤5的值进行分析，得到设备当天的发电量预测值；

步骤9、通过步骤4得到诊断告警模块的知识库；

第二步：实现步骤：

步骤1、智能运管平台通过RabbitMQ消费组实时获取物联网平台传过来的设备的相电流、相电压、线电流的数据并存入数据库；

步骤2、每分钟定时查询组串、逆变器、关口表、箱变、汇流箱的最近3分钟内的电流、电压、发电量数据；

步骤3、对查询到的数据根据设备ID进行分组，每组并按创建时间的倒叙排序；

步骤4、分组内同一字段的值累加除以分组条数获取分组的均值数据；

步骤5、对第二步实现步骤中的步骤4获得的数据，去除支路为0的值，获得该条数据的电流、电压、发电量的均值；

步骤6、通过对第二步实现步骤中的步骤4的获得的数据的电流、电压、发电量与第二步实现步骤中的步骤5获得的均值比较，获得偏小、偏大、0值，并存入HashMap，key为支路数，value为比较结果值；

步骤7、对每组的第一条数据，即该设备的最新数据，去除支路为0的值，获得该条数据所有支路的电流、电压、发电量的均值；

步骤8、通过对第二步实现步骤中的步骤5获得的电流、电压、发电量的均值与第二步实现步骤中的步骤7获得的电流、电压、发电量的均值比较，如果比较结果相等一样，则第二步实现步骤中的步骤4的每组计算获得的均值数据与每组的最新一条数据的每个支路数据分别比较，若一致，则任务数据出现异常，数据死值，结合数据库抛出告警，不在进行后面的步骤，如果不一致，则继续以下步骤；

步骤9、每组的第一条数据的电流、电压、发电量分别和第二步实现步骤中的步骤7获得的均值比较，获得偏小，偏大、0值并并存入HashMap，key为支路数，value为比较结果值；

步骤10、比较第二步实现步骤中的步骤6和第二步实现步骤中的步骤9的两个hashMap，如果存在相同的key和value值，则认为数据异常，设备出现故障的可能性较大；

步骤11、判断当前时间是否为设备开机的后半小时或者设备关机的前半小时，如果是，则比较第二步实现步骤中的步骤9的异常数据是否在开关机标准值的范围内，如果是不抛出告警，如果不是则结合数据库抛出告警；

步骤12、每日夜间12点定时判断当天的发电量与预测发电量的差别是否在合理的范围内，如果偏小超出合理范围，并结合专家知识库抛出告警；

步骤13、运维人员根据告警提示的原因和修复建议进行任务消缺。

进一步的，一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，所述车辆告警模块的分步骤包括：

(1)光伏电站的运维管理的车辆全部装上GPS设备终端；

(2)高德地图进行二次开发，在运维车辆经常跑的区域的高速公路及经常停放的车库上建立电子围栏，以type字段区分是车库还是高速公路并将数据存入数据库；

(3)运维人员消缺时关联消缺车辆；

(4)定时任务通过GPS系统云平台每20秒获取GPS数据信息：时速、经度、纬度、维持当前状态的时间，并存入数据库；

(5)判断非静止的车辆是否关联消缺任务，若没有关联任务，则判断经纬度是否在车库的电子围栏范围内，如果是不告警，不是则向运维人员终端设备抛出非法用车的告警；

(6)判断时速是否超过70KM/H，如果超过70KM/H，则判断它的经度纬度是否在高速公路电子围栏的范围内，如果是则不进行如下步骤，不是则继续以下步骤；

(7)查询最近2分钟内的6条数据是否有超过一半的时速超过70KM/H，如果是向运维人员的移动终端抛出超速告警，语音播报提醒；

(8)若GPS再次传回的时速小于70KM/H，告警取消，语音播报结束，否则一直语音播报；

(9)运维人员再次执行消缺任务时，查询上一次的任务是否存在告警且告警2分钟内没有恢复正常时速，若是则需要勾选承诺不超速行驶的承诺书。

综上所述，本发明的以下有益效果：

本发明一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，本发明的目的在于通过采集组串、关口表、逆变器、箱变、汇流箱的运行数据，通过光伏电站告警系统计算分析和专家知识库的基础数据最终获得告警设备原因、维护维修策略，并将这些数据通过前台界面展示出来。进而指导运维人员有前瞻性的进行相关设备的维护维修，保障电站设备安全可靠的运行，降低电站设备的故障率，达到了较好的经济效益。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，构成本申请的一部分，并不构成对本发明实施例的限定。在附图中：

图1为本发明流程示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明作进一步的详细说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为对本发明的限定。

实施例

如图1所示，一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，包括智能运管平台，所述智能运管平台设置有诊断告警模块模块与车辆告警模块，所述智能运管平台通过实时消费分析、研判物联网流转过来的各类设备的相电流、相电压、线电流、发电量等信息，根据设备故障后发送的数据的异常特征和运维专家的知识经验判断形成诊断告警模块知识库。

具体的，一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，所述诊断告警模块的分步骤包括：

第一步：收集处理数据：采集组串、逆变器、关口表、逆变器、箱变、汇流箱的型号、品牌、安装时间、容量、额定功率、安装角度、设备使用寿命等基础信息并存入数据库；收集国家气象局发布的电站所在地当天的云量、温度、湿度、辐照度作为标准值；记录设备每次光伏组件的清洁时间；收集设备发生故障后各类设备的相电压、相电流、发电量等信息的异常特征；通过上述中得到设备设备使用时间和安装时间得到设备的衰减系数；获取设备的开机关机时间；获取设备开机前半小时内和关机前半小时的电压电流发电量情况并作为开关机标准值；通过主成分分析法，将上述的值进行分析，得到设备当天的发电量预测值；通过上述得到诊断告警模块的知识库；

实现步骤：智能运管平台通过RabbitMQ消费组实时获取物联网平台传过来的设备的相电流、相电压、线电流的数据并存入数据库；每分钟定时查询组串、逆变器、关口表、箱变、汇流箱的最近3分钟内的电流、电压、发电量数据；对查询到的数据根据设备ID进行分组，每组并按创建时间的倒叙排序；分组内同一字段的值累加除以分组条数获取分组的均值数据；对上述获得的数据，去除支路为0的值，获得该条数据的电流、电压、发电量的均值；通过对上述的获得的数据的电流、电压、发电量与上述获得的均值比较，获得偏小、偏大、0值，并存入HashMap，key为支路数，value为比较结果值；对每组的第一条数据，即该设备的最新数据，去除支路为0的值，获得该条数据所有支路的电流、电压、发电量的均值；通过对上述获得的电流、电压、发电量的均值与上述获得的电流、电压、发电量的均值比较，如果比较结果相等一样，则上述的每组计算获得的均值数据与每组的最新一条数据的每个支路数据分别比较，若一致，则任务数据出现异常，数据死值，结合数据库抛出告警，不在进行后面的步骤，如果不一致，则继续以下步骤；每组的第一条数据的电流、电压、发电量分别和上述获得的均值比较，获得偏小，偏大、0值并并存入HashMap，key为支路数，value为比较结果值；比较上述的两个hashMap，如果存在相同的key和value值，则认为数据异常，设备出现故障的可能性较大；判断当前时间是否为设备开机的后半小时或者设备关机的前半小时，如果是，则比较上述的异常数据是否在开关机标准值的范围内，如果是不抛出告警，如果不是则结合数据库抛出告警；每日夜间12点定时判断当天的发电量与预测发电量的差别是否在合理的范围内，如果偏小超出合理范围，并结合专家知识库抛出告警；运维人员根据告警提示的原因和修复建议进行任务消缺。

具体的，一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，所述车辆告警模块的分步骤包括：光伏电站的运维管理的车辆全部装上GPS设备终端；高德地图进行二次开发，在运维车辆经常跑的区域的高速公路及经常停放的车库上建立电子围栏，以type字段区分是车库还是高速公路并将数据存入数据库；运维人员消缺时关联消缺车辆；定时任务通过GPS系统云平台每20秒获取GPS数据信息：时速、经度、纬度、维持当前状态的时间，并存入数据库；判断非静止的车辆是否关联消缺任务，若没有关联任务，则判断经纬度是否在车库的电子围栏范围内，如果是不告警，不是则向运维人员终端设备抛出非法用车的告警；判断时速是否超过70KM/H，如果超过70KM/H，则判断它的经度纬度是否在高速公路电子围栏的范围内，如果是则不进行如下步骤，不是则继续以下步骤；查询最近2分钟内的6条数据是否有超过一半的时速超过70KM/H，如果是向运维人员的移动终端抛出超速告警，语音播报提醒；若GPS再次传回的时速小于70KM/H，告警取消，语音播报结束，否则一直语音播报；运维人员再次执行消缺任务时，查询上一次的任务是否存在告警且告警2分钟内没有恢复正常时速，若是则需要勾选承诺不超速行驶的承诺书。

以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，其特征在于，包括智能运管平台，所述智能运管平台设置有诊断告警模块模块与车辆告警模块，所述智能运管平台通过实时消费分析、研判物联网流转过来的各类设备的相电流、相电压、线电流、发电量等信息，根据设备故障后发送的数据的异常特征判断形成诊断告警模块知识库。

2.根据权利要求1所述的一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，其特征在于，所述诊断告警模块的分步骤包括：

第一步：收集处理数据：

步骤1、采集组串、逆变器、关口表、逆变器、箱变、汇流箱的型号、品牌、安装时间、容量、额定功率、安装角度、设备使用寿命等基础信息并存入数据库；

步骤2、收集国家气象局发布的电站所在地当天的云量、温度、湿度、辐照度作为标准值；

步骤3、记录设备每次光伏组件的清洁时间；

步骤4、收集设备发生故障后各类设备的相电压、相电流、发电量等信息的异常特征；

步骤5、通过步骤1中得到设备设备使用时间和安装时间得到设备的衰减系数；

步骤6、获取设备的开机关机时间；

步骤7、获取设备开机前半小时内和关机前半小时的电压电流发电量情况并作为开关机标准值；

步骤8、通过主成分分析法，将上述步骤1、步骤2、步骤3、步骤5的值进行分析，得到设备当天的发电量预测值；

步骤9、通过步骤4得到诊断告警模块的知识库；

第二步：实现步骤：

步骤1、智能运管平台通过RabbitMQ消费组实时获取物联网平台传过来的设备的相电流、相电压、线电流的数据并存入数据库；

步骤2、每分钟定时查询组串、逆变器、关口表、箱变、汇流箱的最近3分钟内的电流、电压、发电量数据；

步骤3、对查询到的数据根据设备ID进行分组，每组并按创建时间的倒叙排序；

步骤4、分组内同一字段的值累加除以分组条数获取分组的均值数据；

步骤5、对第二步实现步骤中的步骤4获得的数据，去除支路为0的值，获得该条数据的电流、电压、发电量的均值；

步骤6、通过对第二步实现步骤中的步骤4的获得的数据的电流、电压、发电量与第二步实现步骤中的步骤5获得的均值比较，获得偏小、偏大、0值，并存入HashMap，key为支路数，value为比较结果值；

步骤7、对每组的第一条数据，即该设备的最新数据，去除支路为0的值，获得该条数据所有支路的电流、电压、发电量的均值；

步骤8、通过对第二步实现步骤中的步骤5获得的电流、电压、发电量的均值与第二步实现步骤中的步骤7获得的电流、电压、发电量的均值比较，如果比较结果相等一样，则第二步实现步骤中的步骤4的每组计算获得的均值数据与每组的最新一条数据的每个支路数据分别比较，若一致，则任务数据出现异常，数据死值，结合数据库抛出告警，不在进行后面的步骤，如果不一致，则继续以下步骤；

步骤9、每组的第一条数据的电流、电压、发电量分别和第二步实现步骤中的步骤7获得的均值比较，获得偏小，偏大、0值并并存入HashMap，key为支路数，value为比较结果值；

步骤10、比较第二步实现步骤中的步骤6和第二步实现步骤中的步骤9的两个hashMap，如果存在相同的key和value值，则认为数据异常，设备出现故障的可能性较大；

步骤11、判断当前时间是否为设备开机的后半小时或者设备关机的前半小时，如果是，则比较第二步实现步骤中的步骤9的异常数据是否在开关机标准值的范围内，如果是不抛出告警，如果不是则结合数据库抛出告警；

步骤12、每日夜间12点定时判断当天的发电量与预测发电量的差别是否在合理的范围内，如果偏小超出合理范围，并结合专家知识库抛出告警；

步骤13、运维人员根据告警提示的原因和修复建议进行任务消缺。

3.根据权利要求1所述的一种适用于光伏电站的告警和异常的分析处理方法，其特征在于，所述车辆告警模块的分步骤包括：

(1)光伏电站的运维管理的车辆全部装上GPS设备终端；

(2)高德地图进行二次开发，在运维车辆经常跑的区域的高速公路及经常停放的车库上建立电子围栏，以type字段区分是车库还是高速公路并将数据存入数据库；

(3)运维人员消缺时关联消缺车辆；

(4)定时任务通过GPS系统云平台每20秒获取GPS数据信息：时速、经度、纬度、维持当前状态的时间，并存入数据库；

(5)判断非静止的车辆是否关联消缺任务，若没有关联任务，则判断经纬度是否在车库的电子围栏范围内，如果是不告警，不是则向运维人员终端设备抛出非法用车的告警；

(6)判断时速是否超过70KM/H，如果超过70KM/H，则判断它的经度纬度是否在高速公路电子围栏的范围内，如果是则不进行如下步骤，不是则继续以下步骤；

(7)查询最近2分钟内的6条数据是否有超过一半的时速超过70KM/H，如果是向运维人员的移动终端抛出超速告警，语音播报提醒；

(8)若GPS再次传回的时速小于70KM/H，告警取消，语音播报结束，否则一直语音播报；

(9)运维人员再次执行消缺任务时，查询上一次的任务是否存在告警且告警2分钟内没有恢复正常时速，若是则需要勾选承诺不超速行驶的承诺书。

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