CN114336612B - 电站及其故障设备的电量损失计算方法、相关应用设备 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种电站及其故障设备的电量损失计算方法、相关应用设备,该电站中故障设备的电量损失计算方法首先分别确定出电站的故障设备以及故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻,然后依据故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数进行计算,得到故障设备的电量损失,由于该理想发电设备是按照预设发电量要求或者预设相关性要求,在电站中确定出用于计算故障设备损失电量的设备,因此本申请提供的电量损失计算方法无需依赖电站样板机及其提供的其他辅助信息,解决了现有相关方案通过样板机计算电站电量损失仅考虑逆变器未考虑其电站其他设备,导致计算精度低,以及配置、维护成本高的问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种电站及其故障设备的电量损失计算方法、相关应用设备。
背景技术
智能运维作为新能源数字化发展升级的重要组成一环,电站各层级光伏设备的运维告警正在迅速智能化发展,而对告警设备损失电量的量化一直是智慧运维的一大难点。
目前,电站中故障设备损失电量主要通过计算各个样板机在故障时间段内的应发电量,然后将应发电量减去实际发电量得到。通常用于计算的样板机仅选取电站中能够作为电站理想发电水平的部分逆变器,未考虑电站其他设备,故障设备的损失发电量计算精度低;并且,样板机及其信息需要提前配置并持续维护,配置、维护成本高。
发明内容
对此,本申请提供一种电站及其故障设备的电量损失计算方法、相关应用设备,以解决相关方案通过样板机计算故障设备的电量损失仅考虑逆变器未考虑其电站其他设备,导致计算精度低,以及配置、维护成本高的问题。
为实现上述目的,本发明实施例提供如下技术方案:
本发明第一方面公开了一种电站中故障设备的电量损失计算方法,包括:
分别确定出所述电站的故障设备以及所述故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻;
依据所述故障发生时刻、所述故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及所述故障设备的相关参数进行计算,得到所述故障设备的电量损失;其中,所述理想发电设备是按照预设发电量要求或者预设相关性要求,在所述电站中确定出用于计算所述故障设备损失电量的设备。
可选地,在上述的电站中故障设备的电量损失计算方法中,确定出所述电站的故障设备,包括:
获取所述电站中各个设备的运行状态数据;
将每个设备的运行状态数据的特征与相应的预设运行特征进行比对,得到各个设备的设备跟踪结果;
将设备跟踪结果为异常的设备,作为所述故障设备。
可选地,在上述的电站中故障设备的电量损失计算方法中,确定出所述故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻,包括:
基于所述故障设备的设备跟踪结果,分别将所述设备跟踪结果由正常转变为异常时刻作为所述故障设备的故障发生时刻,以及将所述设备跟踪结果由异常转变至正常的时刻作为所述故障设备的故障恢复时刻。
可选地,在上述的电站中故障设备的电量损失计算方法中,按照所述预设发电量要求确定出所述理想发电设备的具体过程为:
确定出用于计算所述故障设备损失电量的理想发电设备所属的目标设备类型;
分别确定出所述电站设备类型同于所述目标设备类型的各个设备在典型日的发电量;
将发电量大于预设发电量的设备,作为所述理想发电设备。
可选地,在上述的电站中故障设备的电量损失计算方法中,按照所述预设相关性要求确定出所述理想发电设备的具体过程为:
确定出用于计算所述故障设备损失电量的理想发电设备所属的目标设备类型;
分别确定出电站类型同于所述目标设备类型中各个设备之间在典型日的相关系数;
在所述相关系数大于预设相关性阈值对应的设备组别中,将发电量最大的设备作为所述理想发电设备。
可选地,在上述的电站中故障设备的电量损失计算方法中,依据所述故障发生时刻、所述故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及所述故障设备的相关参数进行计算,得到所述故障设备的电量损失,包括:
确定出所述故障设备的预设电量损失计算公式;
将所述故障发生时刻、所述故障恢复时刻、所述理想发电设备的运行参数及所述故障设备的相关参数代入所述预设电量损失计算公式,得到所述故障设备的电量损失。
可选地,在上述的电站中故障设备的电量损失计算方法中,所述预设电量损失计算公式为:
;其中,/>表示故障设备在故障时段内的电量损失,/>表示故障恢复时刻理想发电设备的发电量,/>表示故障发生时刻理想发电设备的发电量,/>表示理想发电设备容量,k表示理想发电设备数量,/>表示故障设备装机容量,/>表示故障设备在故障恢复时刻日发电量累计值,/>表示故障设备在故障发生时刻日发电量累计值。
可选地,在上述的电站中故障设备的电量损失计算方法中,在依据所述故障发生时刻、所述故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及所述故障设备的相关参数进行计算,得到所述故障设备的电量损失之后,还包括:
对所述故障设备的电量损失进行分析,得到所述故障设备的每项电量损失值;
基于所述故障设备的每项电量损失值,对所述故障设备进行设备评价得到设备评价结果。
本发明第二方面公开了一种电站的电量损失计算方法,包括:
确定出所述电站的各个故障设备;
计算出各个所述故障设备的电量损失;其中,针对每一所述故障设备,利用如第一方面公开的任一项所述的电站中故障设备的电量损失计算方法计算出相应故障设备的电量损失;
将各个所述故障设备的电量损失进行累计,得到所述电站的电量损失。
本发明第三方面公开了一种电站中故障设备的电量损失计算装置,包括:
第一确定单元,用于分别确定出所述电站的故障设备以及所述故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻;
第一计算单元,用于依据所述故障发生时刻、所述故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及所述故障设备的相关参数进行计算,得到所述故障设备的电量损失;其中,所述理想发电设备是按照预设发电量要求或者预设相关性要求,在所述电站中确定出用于计算所述故障设备损失电量的设备。
本发明第四方面公开了一种电站的电量损失计算装置,包括:
第二确定单元,用于确定出所述电站的各个故障设备;
第二计算单元,用于计算出各个所述故障设备的电量损失;其中,针对每一所述故障设备,利用如第一方面公开的任一项所述的电站中故障设备的电量损失计算方法计算出相应故障设备的电量损失;
累计单元,用于将各个所述故障设备的电量损失进行累计,得到所述电站的电量损失。
本发明第五方面公开了一种电子设备,包括:处理器和存储器,其中:
所述存储器用于存储计算机指令;
所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机指令,具体执行如第一方面公开的中任一所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,或者,如第二方面公开的所述的电站的电量损失计算方法。
本发明第六方面公开了一种存储介质,用于存储程序,所述程序被执行时,用于实现如第一方面公开的任一所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,或者,如第二方面公开的所述的电站的电量损失计算方法。
本发明提供的电站中故障设备的电量损失计算方法,该方法首先分别确定出电站的故障设备以及故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻,然后依据故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数进行计算,得到故障设备的电量损失,由于该理想发电设备是按照预设发电量要求或者预设相关性要求,在电站中确定出用于计算故障设备损失电量的设备,因此本申请提供的电站中故障设备的电量损失计算方法无需依赖电站样板机及其提供的其他辅助信息,解决了现有相关方案通过样板机计算电站电量损失仅考虑逆变器未考虑其电站其他设备,导致计算精度低,以及配置、维护成本高的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种电站中故障设备的电量损失计算方法的流程图;
图2为本申请实施例提供的一种按照预设发电量要求确定出理想发电设备的流程图;
图3为本申请实施例提供的一种按照预设相关性要求确定出理想发电设备的流程图;
图4为本申请实施例提供的另一种电站中故障设备的电量损失计算方法的流程图;
图5为本申请实施例提供的一种逆变器电量损失的分布图;
图6为本申请实施例提供的一种确定出电站的故障设备的流程图;
图7为本申请实施例提供的一种电站的电量损失计算方法的流程图;
图8为本申请实施例提供的一种电站中故障设备的电量损失计算装置的结构示意图;
图9为本申请实施例提供的一种电站的电量损失计算装置的结构示意图;
图10为本申请实施例提供的又一种电站中故障设备的电量损失计算方法的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
本申请实施例提供一种电站中故障设备的电量损失计算方法,以解决相关方案通过样板机计算故障设备的电量损失仅考虑逆变器未考虑其电站其他设备,导致计算精度低,以及配置、维护成本高的问题。
请参见图1,该电站中故障设备的电量损失计算方法可以包括如下步骤:
S100、分别确定出电站的故障设备以及故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻。
实际应用中,确定出电站的故障设备的具体过程可以如图6所示,可以包括如下步骤:
S600、获取电站中各个设备的运行状态数据。
其中,设备的运行状态数据可以是设备运行过程中产生的数据。比如,逆变器的有功功率、直流电压、日发电量等等;汇流箱的电流、母线电压等等;光伏组串的电流等;当然,并不仅限于上述,还可以根据具体应用环境和用户需求确定,只要能获取到的设备运行状态数据均在本申请的保护范围内。
实际应用中,可以通过读取电站中各个设备的运行状态,得到每个设备的运行状态数据;也可以与电站中的上位机或控制器进行通信,通过电站中的上位机或者控制器读取到各个设备的运行状态数据;本申请对获取电站中各个设备的运行状态数据的具体过程不作具体限定,均在本申请的保护范围内。
S602、将每个设备的运行状态数据的特征相应的预设运行特征进行比对,得到各个设备的设备跟踪结果。
其中,可以对各个设备的运行状态数据进行特征提取,得到每个设备的运行状态数据的特征。
由于设备在正常运行状态和异常运行状态下的特征不同,因此可以将每个设备的运行状态数据的特征与相应的预设运行特征进行比对,得到各个设备的设备跟踪结果。其中,预设运行特征可以设备在正常运行状态下的特征,也可以是设备在异常运行状态下的特征,不同设备对应的预设运行特征一般不同。
具体的,假设预设运行特征为异常运行状态特征,若设备的运行状态数据特征与相应的预设运行特征相同,则设备跟踪结果为异常;反之,设备跟踪结果为正常。
同理,假设预设运行特征为正常运行状态特征,若设备的运行状态数据特征与相应的预设运行特征相同,则设备跟踪结果为正常;反之,设备跟踪结果为异常。
S604、将设备跟踪结果为异常的设备,作为故障设备。
实际应用中,可以将设备跟踪结果为异常的设备作为故障设备。
需要说明的是,实际应用中可以实时获取电站中各个设备的运行状态数据,以通过上述方式得到各个设备的设备跟踪结果。
还需要说明的是,在得到各个设备跟踪结果后,还可以基于故障设备的设备跟踪结果,将设备跟踪结果由正常转变至异常对应的时刻作为故障设备的故障发生时刻,将设备跟踪结果由异常转变至正常的时刻作为故障设备的故障发生时刻。
S102、依据故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数进行计算,得到故障设备的电量损失。
其中,理想发电设备是按照预设发电量要求或者预设相关性要求,在电站中确定出用于计算故障设备损失电量的设备。
实际应用中,按照预设发电量要求确定出理想发电设备的具体过程可如图2所示,可以包括步骤S200至S204:
S200、确定出用于计算故障设备损失电量的理想发电设备所属的目标设备类型。
其中,可以根据实际应用情况和用户需求,确定出用于计算故障设备损失电量的理想发电设备所属的目标设备类型,本申请对其不作具体限定,均在本申请的保护范围内。
具体的,该目标设备类型可以是逆变器,也可以是光伏组串;当然,还可以为电站中其他类型设备。
S202、分别确定出电站设备类型同于目标设备类型的各个设备在典型日的发电量。
实际应用中,假设目标设备类型为逆变器,则可以通过获取电站中各个逆变器在典型日的输出,确定出各个逆变器在典型日的发电量。
需要说明的是,典型日可以是电站中故障设备的电量损失计算前任一个晴天,优选地,选择电站中故障设备的电量损失计算前一个晴天作为典型日,得到的理想发电设备更接近于电站理想发电状态。
S204、将发电量大于预设发电量的设备,作为理想发电设备。
其中,预设发电量的具体取值可视具体应用环境和用户需求确定,例如,可以将预设发电量取值为各个设备发电量排名前10%处对应的发电量。当然,并不仅限于发电量排名前10%,还可以取小于前10%的任意值。
然而,除上述按照预设发电量要求确定出理想发电设备外,实际应用中还可以采用相关性分析方法将电站中所有设备强相关无故障设备作为理想发电设备,也即按照预设相关性要求确定出理想发电设备。具体的,按照预设相关性要求确定出理想发电设备的过程可如图3所示,可以包括步骤S300至S304:
S300、确定出用于计算故障设备损失电量的理想发电设备所属的目标设备类型。
实际应用中,步骤S300的执行原理与步骤S200相同,相互参见即可,此处不再赘述。
S302、分别确定出电站类型同于目标设备类型中各个设备之间在典型日的相关系数。
以逆变器为例,假设一个电站下有n台逆变器,第i台逆变器历史晴天典型日有功功率值组成向量Pi,如公式(1)所示,则n台逆变器历史晴天典型日有功功率值构成矩阵P,如公式(2)所示。
——(1);
——(2);其中,j为选取的有功功率历史典型日值个数。
首先可以对每台逆变器的有功功率P进行归一化处理,将归一化处理后的矩阵采用Pearson相关系数(Pearson Correlation Coefficient)对矩阵P进行相关性分析,该相关系数反映逆变器之间关系密切程度,取值区间[-1,1],数据越接近于1说明逆变器之间相关性越强。假设第i台逆变器和第i+1台逆变器对应的变量分别为X,Y,其相关系数计算公式可如公式(3)所示。
——(3);
其中,表示第i台逆变器和i+1台逆变器对应变量X和Y的协方差,表示X的标准差,/>表示Y的标准差。
设定相关性阈值为,当相关系数满足公式(4)时,判定对应的逆变器具有强相关性。
——(4)。
S304、在相关系数大于预设相关性阈值对应的设备组别中,将发电量最大的设备作为理想发电设备。
实际应用中,通过公式(4)可以筛选出具有强相关性的逆变器组别,以强相关性中发电量最大的逆变器作为该类各逆变器间的理想发电设备。
同理,当故障设备为光伏组串时,可选取光伏组串晴天典型日中发电电流进行相关性分析从而找出该类光伏组串间的理想发电设备。
需要说明的是,若故障设备为光伏组串,则在计算故障设备的电量损失时,需要先将光伏组串的电流转换为逆变器的输出,再进行故障设备的电量损失计算。
实际应用中,执行步骤S102、依据故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数进行计算,得到故障设备的电量损失的具体过程可以如下:
S700、确定出故障设备的预设电量损失计算公式。
实际应用中,可以根据故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备在故障发生时刻的发电量、理想发电设备在故障恢复时刻的发电量、理想设备容量、理想设备数量、故障设备装机容量、故障设备在故障恢复时刻日发电量累计值及故障设备在故障发生时刻日发电量累计值,确定出故障设备的预设电量损失计算公式。
实际应用中,该预设电量损失计算公式可以为:
;其中,/>表示故障设备在故障时段内的电量损失,/>表示故障恢复时刻理想发电设备的发电量,/>表示故障发生时刻理想发电设备的发电量,/>表示理想发电设备容量,k表示理想发电设备数量,/>表示故障设备装机容量,/>表示故障设备在故障恢复时刻日发电量累计值,/>表示故障设备在故障发生时刻日发电量累计值。
需要说明的是,若设备故障的故障类型为设备停止工作,例如,逆变器停机、逆变器启机失败、汇流箱终端等,此时=/>,/>。
S700、将故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数代入预设电量损失计算公式,得到故障设备的电量损失。
实际应用中,将故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数代入预设电量损失计算公式进行计算,即可得到故障设备的电量损失。
需要说明的是,实际应用中,可以设置设备运行状态数据采集周期,按照采集周期对各个设备的运行状态数据进行采集,然后根据每个采集周期内采集到的设备运行状态数据实时诊断电站是否出现设备故障;进而根据每个采集周期的运行状态数据采集结果,依次计算得到出现设备故障的故障设备在每个故障周期内的损失电量,直至故障设备恢复故障时将每个故障周期内的损失电量进行累计,得到故障设备在故障时段内的电量损失,以实现实时计算故障设备的电量损失。
假设设备运行状态采集周期为5min,则针对每个出现设备故障周期,公式中的各参数具有如下释义:/>表示故障设备在故障周期内的电量损失,/>表示故障周期结束时刻理想发电设备的发电量,/>表示故障周期开始时刻理想发电设备的发电量,/>表示理想发电设备容量,k表示理想发电设备数量,/>表示故障设备装机容量,/>表示故障设备在故障周期结束时刻日发电量累计值,/>表示故障设备在故障周期开始时刻日发电量累计值。
若假设故障设备恢复时刻为t,设备故障发生时间为t0,则在该故障时段内故障设备的电量损失为。
基于上述原理,在本实施例中提供的电站中故障设备的电量损失计算方法,该方法首先分别确定出电站的故障设备以及故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻,然后依据故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数进行计算,得到故障设备的电量损失,由于该理想发电设备是按照预设发电量要求或者预设相关性要求,在电站中确定出且用于计算故障设备损失电量的设备,因此本申请提供的电站中故障设备的电量损失计算方法无需依赖电站样板机及其提供的其他辅助信息,解决了现有相关方案通过样板机计算电站电量损失仅考虑逆变器未考虑其电站其他设备,导致计算精度低,以及配置、维护成本高的问题;同时还避免了实际计算中常常采集不到样板机信息,导致计算延时且误差大的问题。并且,本申请提供的方法可以通过设定设备运行状态数据采集周期,实时跟踪设备状态,动态计算故障设备的发电量损失,只需确定出故障设备即可不限制故障设备类型,可以全方位对电站各层级设备量化电量损失。
此外,由于现有采用样板机计算电量损失的方法在不同类型电站样板机代表水平差异较大,测得的电量损失与故障设备的实际电量损失误差大,而本申请提供的方法可以不受同一电站不同容量设备发电差异的影响,精准高效地对故障设备进行电量损失计算。
可选地,在本申请提供的另一实施例中,在执行步骤S102、依据故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数进行计算,得到故障设备的电量损失之后,请参见图4,该电站中故障设备的电量损失计算方法还包括:
S400、对故障设备的电量损失进行分析,得到故障设备的每项电量损失值。
实际应用中,可以对故障设备的电量损失进行分析,得到故障设备的每项电量损失值。其中,故障设备的每项电量损失值可以通过电量损失详情表直观表示,如图5所示。
S402、基于故障设备的每项电量损失值,对故障设备进行设备评价得到设备评价结果。
实际应用中,可以依据故障设备的每项电量损失值对故障设备进行设备评价,定位设备发电量损失的主要原因,得到设备评价结果。
假设故障设备为逆变器,逆变器的每项电量损失值的详情表可如图5所示,由图可知,停机造成逆变器的电量损失最为严重,低效造成的发电量损失次为严重。通过该图可以最直观准确的量化数据有效清晰地指导运维工作难点,后续可基于设备的电量损失及其他多维综合指标对设备进行设备画像。
假设以光伏组串为例,当低效组串的损失电量在同月晴天典型日中逐渐增加,可初步判断组串被树木遮挡,建议进行除草运维;当低效组串全年典型日的损失电量水平较为稳定,可初步判定未固定物遮挡等,这类低效一般难以甚至无法解决。当低效组串全年低效且冬天电量损失明显加剧,可初步判定未鸟粪遮挡,建议进行鸟粪清洗工作。
基于上述原理,对故障设备的损失电量进行量化评估,可提高了电量损失评估精度,同时也可以结合其他维度对设备进行评估画像,有效指导运维,实现产能最大化,为后续优化提供了有效的数据支撑。
基于上述实施例提供的电站中故障设备的电量损失计算方法,针对上述实施例内容提供对应的实施例,结合图10,本发明具体有如下实施过程:
1:获取设备实时数据。其中,该数据可以是上述的设备运行状态数据。
2:依据设备实时数据,实时诊断设备是否故障;若诊断出设备故障,则执行步骤3。
3:实时计算故障设备的发电量。
4:实时诊断设备故障是否恢复;若诊断出设备故障未恢复,则执行步骤5;若诊断出设备故障恢复,则返回执行步骤1。
5:告警故障设备并实时更新故障设备的发电量损失。
需要说明的是,在得到故障设备的发电量损失之后,还可以对设备的发电量损失进行统计分析及多维评价分析,生成设备画像,以得到设备评价结果。
可选地,本申请另一实施例还提供了一种电站的电量损失计算方法,请参见图7,该方法主要包括如下步骤:
S500、确定出电站的各个故障设备。
实际应用中,确定出电站中各个故障设备的原理与上述步骤S100相同,可相互参见,此处不再赘述。当然,并不仅限于上述,实际应用中还可以采用现有其他方式确定出电站的各个故障设备,本申请对其不作具体限定,均在本申请的保护范围内。
S502、计算出各个故障设备的电量损失。
其中,针对每一故障设备,利用如上述任一实施例所述的电站中故障设备的电量损失计算方法计算出相应故障设备的电量损失。
需要说明的是,利用电站中故障设备的电量损失计算方法计算出各个故障设备的电量损失的具体过程可参见图1至6对应的实施例,此处不再赘述。
S504、将各个故障设备的电量损失进行累计,得到电站的电量损失。
实际应用中,可以将各个故障设备的电量损失相加,得到电站的电量损失。
基于上述,在本实施例提供的电站的电量损失计算方法同样可以实时跟踪电站中设备状态,动态计算电站中各个出现故障的故障设备的电量损失,然后将电站中所有出现故障的故障设备电量损失进行累计,实现对电站电量损失的量化。
可选地,本申请另一实施例还提供了一种电站中故障设备的电量损失计算装置,请参见图8,该电站中故障设备的电量损失计算装置可以包括:
第一确定单元701,用于分别确定出电站的故障设备以及故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻。
第一计算单元702,用于依据故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数进行计算,得到故障设备的电量损失;其中,理想发电设备是按照预设发电量要求或者预设相关性要求,在电站中确定出且用于计算故障设备损失电量的设备。
可选地,第一确定单元701在确定出电站的故障设备过程中,具体用于:
获取电站中各个设备的运行状态数据。
将每个设备的运行状态数据的特征与相应的预设运行特征进行比对,得到各个设备的设备跟踪结果。
将设备跟踪结果为异常的设备,作为故障设备。
可选地,第一确定单元701在确定出故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻过程中,具体用于:
基于故障设备的设备跟踪结果,分别将设备跟踪结果由正常转变为异常时刻作为故障设备的故障发生时刻,以及将设备跟踪结果由异常转变至正常的时刻作为故障设备的故障恢复时刻。
可选地,按照预设发电量要求确定出理想发电设备的具体过程为:
确定出用于计算故障设备损失电量的理想发电设备所属的目标设备类型。
分别确定出电站设备类型同于目标设备类型的各个设备在典型日的发电量。
将发电量大于预设发电量的设备,作为理想发电设备。
可选地,按照预设相关性要求确定出理想发电设备的具体过程为:
确定出用于计算故障设备损失电量的理想发电设备所属的目标设备类型。
分别确定出电站类型同于目标设备类型中各个设备之间在典型日的相关系数。
在相关系数大于预设相关性阈值对应的设备组别中,将发电量最大的设备作为理想发电设备。
可选地,第一计算单元702具体用于:
确定出故障设备的预设电量损失计算公式。
将故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数代入预设电量损失计算公式,得到故障设备的电量损失。
可选地,所述预设电量损失计算公式为:
;其中,/>表示故障设备在故障时段内的电量损失,/>表示故障恢复时刻理想发电设备的发电量,/>表示故障发生时刻理想发电设备的发电量,/>表示理想发电设备容量,k表示理想发电设备数量,/>表示故障设备装机容量,/>表示故障设备在故障恢复时刻日发电量累计值,/>表示故障设备在故障发生时刻日发电量累计值。
可选地,该电站中故障设备的电量损失计算装置还包括:
分析单元,用于对故障设备的电量损失进行分析,得到故障设备的每项电量损失值。
评价单元,用于基于故障设备的每项电量损失值,对故障设备进行设备评价得到设备评价结果。
基于上述,本实施例提供的电站中故障设备的电量损失计算装置包括:第一确定单元701,用于分别确定出电站的故障设备以及故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻;第一计算单元702,用于依据故障发生时刻、故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及故障设备的相关参数进行计算,得到故障设备的电量损失;由于该理想发电设备是按照预设发电量要求或者预设相关性要求,在电站中确定出且用于计算故障设备损失电量的设备,因此本实施例提供的电站中故障设备的电量损失装置方法无需依赖电站样板机及其提供的其他辅助信息,解决了现有相关方案通过样板机计算电站电量损失仅考虑逆变器未考虑其电站其他设备,导致计算精度低,以及配置、维护成本高的问题。
需要说明的是,关于电站中故障设备的电量损失计算装置的相关说明可参见图1至图6对应实施例,此处不再赘述。
可选地,本申请另一实施例还提供了一种电站的电量损失计算装置,请参见图9,该电站的电量损失计算装置主要包括:
第二确定单元801,用于确定出电站的各个故障设备;
第二计算单元802,用于计算出各个故障设备的电量损失;其中,针对每一故障设备,利用如上述任一实施例所述的电站中故障设备的电量损失计算方法计算出相应故障设备的电量损失;
累计单元803,用于将各个故障设备的电量损失进行累计,得到电站的电量损失。
基于上述原理,在本实施例提供的电站的电量损失计算装置同样可以实时跟踪电站中设备状态,动态计算电站中各个出现故障的故障设备的电量损失,然后将电站中所有出现故障的故障设备电量损失进行累计,实现对电站电量损失的量化。
需要说明的是,关于电站的电量损失计算装置的相关说明可参见图7对应实施例,此处不再赘述。
可选地,本申请另一实施例还提供了一种电子设备,包括:处理器和存储器,其中:
所述存储器用于存储计算机指令;
所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机指令,具体执行如上述任一实施例所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,或者,如上述任一实施例所述的电站的电量损失计算方法。
需要说明的是,关于电站中故障设备的电量损失计算方法的相关说明可参见图1至图6对应实施例,关于电站的电量损失计算方法的相关说明可参见图7对应实施例,此处不再赘述。
可选地,本申请另一实施例还提供了一种存储介质,用于存储程序,所述程序被执行时,用于实现如上述任一实施例所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,或者,如上述任一实施例所述的电站的电量损失计算方法。
需要说明的是,关于电站中故障设备的电量损失计算方法的相关说明可参见图1至图6对应实施例,关于电站的电量损失计算方法的相关说明可参见图7对应实施例,此处不再赘述。
本说明书中的各个实施例中记载的特征可以相互替换或者组合,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于系统或系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的系统及系统实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
专业人员还可以进一步意识到,结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现,为了清楚地说明硬件和软件的可互换性,在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
对所公开的实施例的上述说明,使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的,本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下,在其它实施例中实现。因此,本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例,而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
还需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (10)
1.一种电站中故障设备的电量损失计算方法,其特征在于,包括:
分别确定出所述电站的故障设备以及所述故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻;
依据所述故障发生时刻、所述故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及所述故障设备的相关参数进行计算,得到所述故障设备的电量损失;其中,所述理想发电设备是按照预设发电量要求以及预设相关性要求,在所述电站中确定出用于计算所述故障设备损失电量的设备,其中,理想发电设备的获取过程包括:确定出用于计算所述故障设备损失电量的理想发电设备所属的目标设备类型;分别确定出电站类型同于所述目标设备类型中各个设备之间在典型日的相关系数;在所述相关系数大于预设相关性阈值对应的设备组别中,将发电量最大的设备作为所述理想发电设备;或者,确定出用于计算所述故障设备损失电量的理想发电设备所属的目标设备类型;分别确定出所述电站设备类型同于所述目标设备类型的各个设备在典型日的发电量;将发电量大于预设发电量的设备,作为所述理想发电设备;
故障设备损失电量的具体计算过程包括:确定出所述故障设备的预设电量损失计算公式;将所述故障发生时刻、所述故障恢复时刻、所述理想发电设备的运行参数及所述故障设备的相关参数代入所述预设电量损失计算公式,得到所述故障设备的电量损失。
2.根据权利要求1所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,其特征在于,确定出所述电站的故障设备,包括:
获取所述电站中各个设备的运行状态数据;
将每个设备的运行状态数据的特征与相应的预设运行特征进行比对,得到各个设备的设备跟踪结果;
将设备跟踪结果为异常的设备,作为所述故障设备。
3.根据权利要求2所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,其特征在于,确定出所述故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻,包括:
基于所述故障设备的设备跟踪结果,分别将所述设备跟踪结果由正常转变为异常时刻作为所述故障设备的故障发生时刻,以及将所述设备跟踪结果由异常转变至正常的时刻作为所述故障设备的故障恢复时刻。
4.根据权利要求1所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,其特征在于,所述预设电量损失计算公式为:
;其中,/>表示故障设备在故障时段内的电量损失,/>表示故障恢复时刻理想发电设备的发电量,/>表示故障发生时刻理想发电设备的发电量,/>表示理想发电设备容量,k表示理想发电设备数量,表示故障设备装机容量,/>表示故障设备在故障恢复时刻日发电量累计值,/>表示故障设备在故障发生时刻日发电量累计值。
5.根据权利要求1-4任一项所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,其特征在于,在依据所述故障发生时刻、所述故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及所述故障设备的相关参数进行计算,得到所述故障设备的电量损失之后,还包括:
对所述故障设备的电量损失进行分析,得到所述故障设备的每项电量损失值;
基于所述故障设备的每项电量损失值,对所述故障设备进行设备评价得到设备评价结果。
6.一种电站的电量损失计算方法,其特征在于,包括:
确定出所述电站的各个故障设备;
计算出各个所述故障设备的电量损失;其中,针对每一所述故障设备,利用如权利要求1-5任一项所述的电站中故障设备的电量损失计算方法计算出相应故障设备的电量损失;
将各个所述故障设备的电量损失进行累计,得到所述电站的电量损失。
7.一种应用如权利要求1-5任一项所述方法的电站中故障设备的电量损失计算装置,其特征在于,包括:
第一确定单元,用于分别确定出所述电站的故障设备以及所述故障设备的故障发生时刻和故障恢复时刻;
第一计算单元,用于依据所述故障发生时刻、所述故障恢复时刻、理想发电设备的运行参数及所述故障设备的相关参数进行计算,得到所述故障设备的电量损失;其中,所述理想发电设备是按照预设发电量要求或者预设相关性要求,在所述电站中确定出用于计算所述故障设备损失电量的设备。
8.一种电站的电量损失计算装置,其特征在于,包括:
第二确定单元,用于确定出所述电站的各个故障设备;
第二计算单元,用于计算出各个所述故障设备的电量损失;其中,针对每一所述故障设备,利用如权利要求1-5任一项所述的电站中故障设备的电量损失计算方法计算出相应故障设备的电量损失;
累计单元,用于将各个所述故障设备的电量损失进行累计,得到所述电站的电量损失。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器和存储器,其中:
所述存储器用于存储计算机指令;
所述处理器用于执行所述存储器存储的计算机指令,具体执行如权利要求1-5中任一所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,或者,如权利要求6所述的电站的电量损失计算方法。
10.一种存储介质,其特征在于,用于存储程序,所述程序被执行时,用于实现如权利要求1-5中任一所述的电站中故障设备的电量损失计算方法,或者,如权利要求6所述的电站的电量损失计算方法。
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---|---|---|---|---|
CN104680243A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-06-03 | 清华大学 | 计及转供能力的海上风电场主变压器容量优化方法 |
CN110309603A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-10-08 | 华北电力大学(保定) | 一种基于风速特性的短期风速预测方法及系统 |
CN110838821A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-25 | 协鑫能源工程有限公司 | 光伏电站故障控制方法以及系统 |
CN112541546A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-23 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法 |
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Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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CN104680243A (zh) * | 2014-12-22 | 2015-06-03 | 清华大学 | 计及转供能力的海上风电场主变压器容量优化方法 |
CN110309603A (zh) * | 2019-07-05 | 2019-10-08 | 华北电力大学(保定) | 一种基于风速特性的短期风速预测方法及系统 |
CN110838821A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-25 | 协鑫能源工程有限公司 | 光伏电站故障控制方法以及系统 |
CN112541546A (zh) * | 2020-12-14 | 2021-03-23 | 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 | 一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法 |
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