CN115173550A - 一种分布式光伏发电实时监控方法和系统 - Google Patents

一种分布式光伏发电实时监控方法和系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种分布式光伏发电实时监控方法，其方法如下：通过分布式光伏发电实时监控与信息采集系统对主要监控参量进行采集，以及通过光伏云端监控服务器进行监控；结合虚拟现实技术，通过三维引擎生成实时动态的三维立体仿真图像，将三维智能模型与生产、运营、经营业务融合；本发明中，研究和设计家用分布式光伏发电监控装置硬件系统，完成系统各部分软件设计，重点实现光伏发电系统底层数据采集与传输、数据无线传输与手机端APP的设计与开发三大关键技术，以满足电力系统自动化总体规划要求，实现对光伏电站的高效、实时监控，满足光伏发电入网的需求，提高电网运行的可靠性和电网调度的灵活性，使得电网运行的故障可以及时进行反馈操作，减少故障带来的经济损失，提升效率的同时可延伸设备使用的使用寿命，进一步减少成本消耗。

Description

一种分布式光伏发电实时监控方法和系统
技术领域
本发明涉及光伏发电实时监控技术领域，尤其涉及一种分布式光伏发电实时监控方法和系统。
背景技术
随着大数据与人工智能的发展，光伏电站运维系统逐步走向智能化。智能化的发展呈现要素多、范围广和质量高的趋势。通过建设感知、传输、存储、计算和处理一体化的智能信息基础设施，打造天地一体化的信息覆盖网络，在任何复杂气候和任何地理位置条件下，均可以对信息进行快速高效的处理。目前，国内学者对光伏电站运维系统的主要涉及监测和及时报警等方面。
目前光伏发电监控、光伏电站故障诊断、光伏电站功率预测以及光伏系统综合能效评估系统仍有待完善和优化，从光伏电站设备到数据采集器，再到云端服务器，最后到客户端的数字一体化光伏运营中心管控平台仍存在一定不足，目前本地监控软件系统大多安装在嵌入式设备或PC上，远程监控的实现大多依赖于Web服务器。基于嵌入式设备的本地监控软件功能简单，一般不具备数据库存储功能与联网功能。基于PC的本地监控软件则成本较高，浪费硬件资源。依赖于Web服务器的远程监控系统，数据分析和挖掘能力较弱，功能相对单一，可扩展性不强，同时故障检测效率缓慢，为此我们提出一种分布式光伏发电实时监控方法和系统，来解决以上问题。
发明内容
本发明的目的是为了解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种分布式光伏发电实时监控方法和系统。
为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：
一种分布式光伏发电实时监控方法，其方法如下：
通过分布式光伏发电实时监控与信息采集系统对主要监控参量进行采集，以及通过光伏云端监控服务器进行监控；
结合虚拟现实技术，通过三维引擎生成实时动态的三维立体仿真图像，将三维智能模型与生产、运营、经营业务融合；
监控过程中，通过通信信道采集并处理维电保护的状态信息、动作报告、故障录波等相关信息；
通过光伏电站设备故障智能诊断与智能运维系统分析光伏电站主要设备的常见故障类型及影响因素；
根据分布式光伏发电系统，建立光伏输出功率概率模型和三种计及随机性的光功率区间预测模型，对分布式光伏输出功率的动态预测。
优选地，所述通过分布式光伏发电实时监控与信息采集系统对主要监控参量进行采集，以及通过光伏云端监控服务器进行监控，其方法如下：
电气结构监视：通过对电站内电气结构的监控，了解电站内各电气设备的运行情况及状态，各开关刀闸的实时位置，并对电站的并网状态、有/无功功率流向情况等进行实时监控；
运行信息监视：对光伏电站配电电气结构、光伏组件分布、逆变器等运行信息的实时监控以及关键运行数据展示；
环境信息监视：自动采集电站的环境信息并实时展示，对环境的远程监视，主要信息包括：环境温度、环境湿度、露点温度、风速、风向、气压、水平面辐射量、倾斜面辐射量和辐照度等多项指标数据；
自动预警：对光伏电站的告警信息集中监视，掌握运行异常情况。
优选地，所述结合虚拟现实技术，通过三维引擎生成实时动态的三维立体仿真图像，将三维智能模型与生产、运营、经营业务融合，其方法如下：
三维图像结合生产情况：展示电站总体生产经营信息，包括发电计划、发电量、售电量、机组运行容量、负荷率、发电设备平均月利用小时等指标，进行趋势图及比较分析展示；
三维图像结合计划执行情况：实时动态获取电站发电量数据，集中每日实时负荷、昨日发电量、本月累计发电量、月考核计划、本年累计发电量等信息，展示电站全厂实时负荷对比曲线图；
三维图像结合实时运行情况：实时监测电站各机组的实际运行状况，动态掌握全厂各机组的运行效率等技术经济指标，若有异常，自动实时预警；
三维图像结合设备启停记录：展示电站运行小时、检修小时及周期内发电量情况，用甘特图展示机组的停备、运行情况，实现周期运行小时及检修小时预警，重点颜色标示指标异常。
优选地，所述通过光伏电站设备故障智能诊断与智能运维系统分析光伏电站主要设备的常见故障类型及影响因素，其方法如下：
分别从设备和电站两个层面开展光伏电站设备故障智能诊断方法研究：
在设备层面，分别针对变压器和逆变器的运行特性提出相应的智能故障诊断方法；
在电站层面，结合变压器、逆变器和光伏阵列的故障分析提出完整的智能故障诊断流程，最后，通过仿真算例对部分诊断方法进行验证；
通过优化监控分析系统的故障告警模型，完善故障专家库、工作流管理以及备品备件管理功能；
提供基于告警模型的分级数据传输，实现告警实时响应及告警全周期跟踪，建立合理的工作流程管理，提供故障定位与智能告警功能；
建立完整的电站设备发电性能评价方法，精确评估各关键设备的发电损耗，使设备本身特性与各种时间空间分析对比；
基于可扩展的分布式数据库存储架构，海量存储电站设备的实时运行数据与环境数据，通过这些数据的分析与挖掘，寻找出改善设备性能的方法。
优选地，所述根据分布式光伏发电系统，建立光伏输出功率概率模型和三种计及随机性的光功率区间预测模型，对分布式光伏输出功率的动态预测，其方法如下：
保证稳定性的粒子群优化模型，加快计算速度的增强学习模型，动态处理批次数据的在线序贯模型；
基于k-means的层次聚类算法，依照各类气象因素对光伏发电运行场景进行分类，缩小传统方法中根据天气种类直接划分而产生的模型误差；
利用极限学习机计算，直接给出分布式光伏输出功率的预测区间，并通过粒子群算法对极限学习机模型的输出权重进行优化；
以极限学习机作为基学习器，利用增强学习中的Adaboost算法更新样本权值和学习器权重的特点，建立集成极限学习机光伏输出功率区间预测模型；
引入相关系数矩阵法，对影响光伏输出功率的众多气象因素进行筛选，保留相关度高的因素作为输入变量，在简化模型的同时提高预测精度；
利用在线序贯学习机批次处理数据，滚动更新输出权重的特点，建立光伏在线区间预测模型，实现分布式光伏输出功率的动态预测。
一种分布式光伏发电实时监控系统，包括：
分布式光伏发电实时监控与信息采集系统：用于对主要监控参量进行采集，以及通过光伏云端监控服务器进行监控；
三维模拟仿真单元：用于通过三维引擎生成实时动态的三维立体仿真图像，将三维智能模型与生产、运营、经营业务融合；
信道传输单元：用于通过通信信道采集并处理维电保护的状态信息、动作报告、故障录波等相关信息；
故障诊断分析单元：用于通过光伏电站设备故障智能诊断与智能运维系统分析光伏电站主要设备的常见故障类型及影响因素；
动态预测单元：用于根据分布式光伏发电系统，建立光伏输出功率概率模型和三种计及随机性的光功率区间预测模型，对分布式光伏输出功率的动态预测；
光伏分布式发电监控软件平台：用于对光伏电站进行远程控制。
优选地，所述光伏分布式发电监控软件平台包括云端监控模块、本地监控APP、远程监控APP；
云端监控模块作为光伏储能分布式电站的远程监控中心和数据中心，通过云端监控软件对光伏电站进行数据监测和智能控制，通过云端数据库存储光伏电站发电状态数据，云端监控服务器通过部署能量管理策略，实现对光伏发电能量的智能管理；
本地监控APP作为本地监控中心和数据中心，实现对光伏电站的本地监控，同时提供人机界面方便管理人员对光伏电站进行监测；
远程监控APP作为辅助监控端，运行于移动智能手机中，通过与云端监控服务器通信，对光伏电站的远程监控，最终实现软-硬件数据交互，进行数据处理，实现计算机监控系统自动监视和控制。
相比现有技术，本发明的有益效果为：
1、本发明中，研究和设计家用分布式光伏发电监控装置硬件系统，完成系统各部分软件设计，重点实现光伏发电系统底层数据采集与传输、数据无线传输与手机端APP的设计与开发三大关键技术，以满足电力系统自动化总体规划要求，实现对光伏电站的高效、实时监控，满足光伏发电入网的需求，提高电网运行的可靠性和电网调度的灵活性，使得电网运行的故障可以及时进行反馈操作，减少故障带来的经济损失，提升效率的同时可延伸设备使用的使用寿命，进一步减少成本消耗。
2、将重点研究计及不确定性的分布式光伏功率预测技术，结合人工智能算法和优化技术，建立光伏在线区间预测模型，实现分布式光伏输出功率的动态预测，开发光伏电站设备故障智能诊断与智能运维系统，实现光伏电站中长期发电性能评估；建成分布式光伏电站数字一体化管控平台，实现从光伏电站设备到数据采集器，再到云端服务器，最后到客户端的数字一体化管控；自动采集和存储必要的发电数据和气象信息提供给用户查阅，免去人工监测，节省人力物力，减少安全隐患，提高经济效益；光伏发电功率的预测结果，为电力调度和管理提供参考，缓解电网压力，有利于提高区域电力系统的稳定性和安全性；基于光伏发电功率的预测结果，结合电网负载情况，通过控制光伏电能并网和储能电池充放电过程，尽可能实现光伏电能的就地消纳，降低弃光率，防止对公共电网产生冲击和危害。
附图说明
图1为本发明提出的一种分布式光伏发电实时监控方法和系统的技术线路图。
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。
参照图1，一种分布式光伏发电实时监控方法，其方法如下：
S1：通过分布式光伏发电实时监控与信息采集系统对主要监控参量进行采集，以及通过光伏云端监控服务器进行监控，其方法如下：
电气结构监视：通过对电站内电气结构的监控，了解电站内各电气设备的运行情况及状态，各开关刀闸的实时位置，并对电站的并网状态、有/无功功率流向情况等进行实时监控；
运行信息监视：对光伏电站配电电气结构、光伏组件分布、逆变器等运行信息的实时监控以及关键运行数据展示；
环境信息监视：自动采集电站的环境信息并实时展示，对环境的远程监视，主要信息包括：环境温度、环境湿度、露点温度、风速、风向、气压、水平面辐射量、倾斜面辐射量和辐照度等多项指标数据；
自动预警：对光伏电站的告警信息集中监视，掌握运行异常情况；
构建分布式光伏发电实时监控与信息采集系统：
综合考虑分布式光伏发电系统的成本和效率，构建具备数据采集与处理功能、数据无线传输功能、数据显示和存储功能、历史数据查询功能、用户管理功能的监控系统。
主要监控参量及监控方法如下：系统工作环境气象参数，如温度、太阳辐射强度、风速及灾害性天气预测等，可通过相应的传感器将上述物理量形成标准4-20mA或1-5V的电信号；太阳能电池板工作电压和电流，可利用直流电量采集模块采集，从而达到对这两个量实时跟踪，使系统始终运行于最大输出功率；蓄电池工作状态和负载实时负荷量监测，可由实时剩余电量、工作电压和电流监控。上述参量基于传感器或智能模块进行采集，完成硬件系统的搭建。
基于对光伏云端监控服务器的需求分析，光伏分布式发电监控软件平台由云端监控模块、本地监控APP、远程监控APP三部分构成。云端监控模块作为光伏储能分布式电站的远程监控中心和数据中心，通过云端监控软件对光伏电站进行数据监测和智能控制，通过云端数据库存储光伏电站发电状态数据。云端监控服务器通过部署能量管理策略，可实现对光伏发电能量的智能管理。本地监控APP作为本地监控中心和数据中心，实现对光伏电站的本地监控，同时提供人机界面方便管理人员对光伏电站进行监测。远程监控APP作为辅助监控端，运行于移动智能手机中，通过与云端监控服务器通信，实现对光伏电站的远程监控。最终实现软-硬件数据交互，进行数据处理，实现计算机监控系统自动监视和控制。
光伏发电站的断路器、隔离开关、接地刀闸、变压器、电容器、交直流站用电及其辅助设备、保护信号和各种装置状态信号也都归入计算机监控系统的监视范围。对所有的断路器、电动隔离开关、电动接地刀闸、主变有载调压开关等实现远程控制。主站通过通信信道采集并处理维电保护的状态信息、动作报告、故障录波等相关信息；
S2：结合虚拟现实技术，通过三维引擎生成实时动态的三维立体仿真图像，将三维智能模型与生产、运营、经营业务融合，其方法如下：
三维图像结合生产情况：展示电站总体生产经营信息，包括发电计划、发电量、售电量、机组运行容量、负荷率、发电设备平均月利用小时等指标，进行趋势图及比较分析展示；
三维图像结合计划执行情况：实时动态获取电站发电量数据，集中每日实时负荷、昨日发电量、本月累计发电量、月考核计划、本年累计发电量等信息，展示电站全厂实时负荷对比曲线图；
三维图像结合实时运行情况：实时监测电站各机组的实际运行状况，动态掌握全厂各机组的运行效率等技术经济指标，若有异常，自动实时预警；
三维图像结合设备启停记录：展示电站运行小时、检修小时及周期内发电量情况，用甘特图展示机组的停备、运行情况，实现周期运行小时及检修小时预警，重点颜色标示指标异常；
S3：监控过程中，通过通信信道采集并处理维电保护的状态信息、动作报告、故障录波等相关信息；
S4：通过光伏电站设备故障智能诊断与智能运维系统分析光伏电站主要设备的常见故障类型及影响因素，其方法如下：
分别从设备和电站两个层面开展光伏电站设备故障智能诊断方法研究：
在设备层面，分别针对变压器和逆变器的运行特性提出相应的智能故障诊断方法；
在电站层面，结合变压器、逆变器和光伏阵列的故障分析提出完整的智能故障诊断流程，最后，通过仿真算例对部分诊断方法进行验证；
通过优化监控分析系统的故障告警模型，完善故障专家库、工作流管理以及备品备件管理功能；
提供基于告警模型的分级数据传输，实现告警实时响应及告警全周期跟踪，建立合理的工作流程管理，提供故障定位与智能告警功能；
建立完整的电站设备发电性能评价方法，精确评估各关键设备的发电损耗，使设备本身特性与各种时间空间分析对比；
基于可扩展的分布式数据库存储架构，海量存储电站设备的实时运行数据与环境数据，通过这些数据的分析与挖掘，寻找出改善设备性能的方法；
其中，设备历史分析：通过逆变器的历史数据，从损耗等效时、设备利用率、逆变器等效时、设备告警四个方面对逆变器进行全面的分析，定位发电水平较差的逆变器；进一步通过逆变器单元分析，确定隐含的缺陷，进行预防性维护，并建立缺陷单与联络单，完成消缺工作的闭环管理；
电站性能分析：从综合效率、计划完成率、弃光电量、损耗等价时、太阳能资源、逆变器性能逐级进行分析，确定影响电站性能的具体因素，并及时处理，从而保证电站整体运行的稳定、高效；
能耗分析：通过对厂用电量、购网电量、综合厂用电量、集电线路能耗进行综合分析，优化电站人员的生活用电以及设备能耗，从而降低电站的运营成本，提高电站效益；
太阳能资源分析：通过对实测辐射量、可研辐射量、资源分布图的综合分析，掌握区域能源真实情况，为投资、设计、设备选型提供可靠的依据；
逆变器能量分布分析：支持对全站逆变器进行功率曲线、直流电流的对比分析；
S5：根据分布式光伏发电系统，建立光伏输出功率概率模型和三种计及随机性的光功率区间预测模型，对分布式光伏输出功率的动态预测，根据分布式光伏发电系统，建立光伏输出功率概率模型和三种计及随机性的光功率区间预测模型，对分布式光伏输出功率的动态预测，其方法如下：
保证稳定性的粒子群优化模型，加快计算速度的增强学习模型，动态处理批次数据的在线序贯模型；
基于k-means的层次聚类算法，依照各类气象因素对光伏发电运行场景进行分类，缩小传统方法中根据天气种类直接划分而产生的模型误差；
利用极限学习机计算，直接给出分布式光伏输出功率的预测区间，并通过粒子群算法对极限学习机模型的输出权重进行优化；
以极限学习机作为基学习器，利用增强学习中的Adaboost算法更新样本权值和学习器权重的特点，建立集成极限学习机光伏输出功率区间预测模型；
引入相关系数矩阵法，对影响光伏输出功率的众多气象因素进行筛选，保留相关度高的因素作为输入变量，在简化模型的同时提高预测精度；
利用在线序贯学习机批次处理数据，滚动更新输出权重的特点，建立光伏在线区间预测模型，实现分布式光伏输出功率的动态预测。
一种分布式光伏发电实时监控系统，其特征在于，包括：
分布式光伏发电实时监控与信息采集系统：用于对主要监控参量进行采集，以及通过光伏云端监控服务器进行监控；
三维模拟仿真单元：用于通过三维引擎生成实时动态的三维立体仿真图像，将三维智能模型与生产、运营、经营业务融合；
信道传输单元：用于通过通信信道采集并处理维电保护的状态信息、动作报告、故障录波等相关信息；
故障诊断分析单元：用于通过光伏电站设备故障智能诊断与智能运维系统分析光伏电站主要设备的常见故障类型及影响因素；
动态预测单元：用于根据分布式光伏发电系统，建立光伏输出功率概率模型和三种计及随机性的光功率区间预测模型，对分布式光伏输出功率的动态预测；
光伏分布式发电监控软件平台：用于对光伏电站进行远程控制；
光伏分布式发电监控软件平台包括云端监控模块、本地监控APP、远程监控APP；
云端监控模块作为光伏储能分布式电站的远程监控中心和数据中心，通过云端监控软件对光伏电站进行数据监测和智能控制，通过云端数据库存储光伏电站发电状态数据，云端监控服务器通过部署能量管理策略，实现对光伏发电能量的智能管理；
本地监控APP作为本地监控中心和数据中心，实现对光伏电站的本地监控，同时提供人机界面方便管理人员对光伏电站进行监测；
远程监控APP作为辅助监控端，运行于移动智能手机中，通过与云端监控服务器通信，对光伏电站的远程监控，最终实现软-硬件数据交互，进行数据处理，实现计算机监控系统自动监视和控制；
一种智能终端，包括存储器和处理器，存储器中存储有终端可读指令，处理器执行终端可读指令时实现如权利要求1至5中任一项的分布式光伏发电实时监控方法的步骤。
一种终端可读存储介质，终端可读存储介质上存储有终端可读指令，终端可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项的分布式光伏发电实时监控方法的步骤。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，根据本发明的技术方案及其发明构思加以等同替换或改变，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种分布式光伏发电实时监控方法，其特征在于，其方法如下：
通过分布式光伏发电实时监控与信息采集系统对主要监控参量进行采集，以及通过光伏云端监控服务器进行监控；
结合虚拟现实技术，通过三维引擎生成实时动态的三维立体仿真图像，将三维智能模型与生产、运营、经营业务融合；
监控过程中，通过通信信道采集并处理维电保护的状态信息、动作报告、故障录波等相关信息；
通过光伏电站设备故障智能诊断与智能运维系统分析光伏电站主要设备的常见故障类型及影响因素；
根据分布式光伏发电系统，建立光伏输出功率概率模型和三种计及随机性的光功率区间预测模型，对分布式光伏输出功率的动态预测。
2.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电实时监控方法，其特征在于，所述通过分布式光伏发电实时监控与信息采集系统对主要监控参量进行采集，以及通过光伏云端监控服务器进行监控，其方法如下：
电气结构监视：通过对电站内电气结构的监控，了解电站内各电气设备的运行情况及状态，各开关刀闸的实时位置，并对电站的并网状态、有/无功功率流向情况等进行实时监控；
运行信息监视：对光伏电站配电电气结构、光伏组件分布、逆变器等运行信息的实时监控以及关键运行数据展示；
环境信息监视：自动采集电站的环境信息并实时展示，对环境的远程监视，主要信息包括：环境温度、环境湿度、露点温度、风速、风向、气压、水平面辐射量、倾斜面辐射量和辐照度等多项指标数据；
自动预警：对光伏电站的告警信息集中监视，掌握运行异常情况。
3.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电实时监控方法，其特征在于，所述结合虚拟现实技术，通过三维引擎生成实时动态的三维立体仿真图像，将三维智能模型与生产、运营、经营业务融合，其方法如下：
三维图像结合生产情况：展示电站总体生产经营信息，包括发电计划、发电量、售电量、机组运行容量、负荷率、发电设备平均月利用小时等指标，进行趋势图及比较分析展示；
三维图像结合计划执行情况：实时动态获取电站发电量数据，集中每日实时负荷、昨日发电量、本月累计发电量、月考核计划、本年累计发电量等信息，展示电站全厂实时负荷对比曲线图；
三维图像结合实时运行情况：实时监测电站各机组的实际运行状况，动态掌握全厂各机组的运行效率等技术经济指标，若有异常，自动实时预警；
三维图像结合设备启停记录：展示电站运行小时、检修小时及周期内发电量情况，用甘特图展示机组的停备、运行情况，实现周期运行小时及检修小时预警，重点颜色标示指标异常。
4.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电实时监控方法，其特征在于，所述通过光伏电站设备故障智能诊断与智能运维系统分析光伏电站主要设备的常见故障类型及影响因素，其方法如下：
分别从设备和电站两个层面开展光伏电站设备故障智能诊断方法研究：
在设备层面，分别针对变压器和逆变器的运行特性提出相应的智能故障诊断方法；
在电站层面，结合变压器、逆变器和光伏阵列的故障分析提出完整的智能故障诊断流程，最后，通过仿真算例对部分诊断方法进行验证；
通过优化监控分析系统的故障告警模型，完善故障专家库、工作流管理以及备品备件管理功能；
提供基于告警模型的分级数据传输，实现告警实时响应及告警全周期跟踪，建立合理的工作流程管理，提供故障定位与智能告警功能；
建立完整的电站设备发电性能评价方法，精确评估各关键设备的发电损耗，使设备本身特性与各种时间空间分析对比；
基于可扩展的分布式数据库存储架构，海量存储电站设备的实时运行数据与环境数据，通过这些数据的分析与挖掘，寻找出改善设备性能的方法。
5.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电实时监控方法，其特征在于，所述根据分布式光伏发电系统，建立光伏输出功率概率模型和三种计及随机性的光功率区间预测模型，对分布式光伏输出功率的动态预测，其方法如下：
保证稳定性的粒子群优化模型，加快计算速度的增强学习模型，动态处理批次数据的在线序贯模型；
基于k-means的层次聚类算法，依照各类气象因素对光伏发电运行场景进行分类，缩小传统方法中根据天气种类直接划分而产生的模型误差；
利用极限学习机计算，直接给出分布式光伏输出功率的预测区间，并通过粒子群算法对极限学习机模型的输出权重进行优化；
以极限学习机作为基学习器，利用增强学习中的Adaboost算法更新样本权值和学习器权重的特点，建立集成极限学习机光伏输出功率区间预测模型；
引入相关系数矩阵法，对影响光伏输出功率的众多气象因素进行筛选，保留相关度高的因素作为输入变量，在简化模型的同时提高预测精度；
利用在线序贯学习机批次处理数据，滚动更新输出权重的特点，建立光伏在线区间预测模型，实现分布式光伏输出功率的动态预测。
6.一种分布式光伏发电实时监控系统，其特征在于，包括：
分布式光伏发电实时监控与信息采集系统：用于对主要监控参量进行采集，以及通过光伏云端监控服务器进行监控；
三维模拟仿真单元：用于通过三维引擎生成实时动态的三维立体仿真图像，将三维智能模型与生产、运营、经营业务融合；
信道传输单元：用于通过通信信道采集并处理维电保护的状态信息、动作报告、故障录波等相关信息；
故障诊断分析单元：用于通过光伏电站设备故障智能诊断与智能运维系统分析光伏电站主要设备的常见故障类型及影响因素；
动态预测单元：用于根据分布式光伏发电系统，建立光伏输出功率概率模型和三种计及随机性的光功率区间预测模型，对分布式光伏输出功率的动态预测；
光伏分布式发电监控软件平台：用于对光伏电站进行远程控制。
7.根据权利要求1所述的一种分布式光伏发电实时监控系统，其特征在于，所述光伏分布式发电监控软件平台包括云端监控模块、本地监控APP、远程监控APP；
云端监控模块作为光伏储能分布式电站的远程监控中心和数据中心，通过云端监控软件对光伏电站进行数据监测和智能控制，通过云端数据库存储光伏电站发电状态数据，云端监控服务器通过部署能量管理策略，实现对光伏发电能量的智能管理；
本地监控APP作为本地监控中心和数据中心，实现对光伏电站的本地监控，同时提供人机界面方便管理人员对光伏电站进行监测；
远程监控APP作为辅助监控端，运行于移动智能手机中，通过与云端监控服务器通信，对光伏电站的远程监控，最终实现软-硬件数据交互，进行数据处理，实现计算机监控系统自动监视和控制。
8.一种智能终端，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有终端可读指令，所述处理器执行所述终端可读指令时实现如权利要求1至5中任一项所述的分布式光伏发电实时监控方法的步骤。
9.一种终端可读存储介质，其特征在于，所述终端可读存储介质上存储有终端可读指令，所述终端可读指令被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的分布式光伏发电实时监控方法的步骤。
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