CN115980493B - 多电感的光伏逆变器测试方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本本发明涉及电感测试的技术领域，尤其是涉及一种多电感的光伏逆变器测试方法、装置、设备以及存储介质，多电感的光伏逆变器测试方法包括：获取各供电场景数据，从每个所述供电场景数据中获取用电设备信息和设备运行数据；根据各供电场景数据的用电设备信息和设备运行数据计算对应的用电功率数据，从每个所述用电功率数据中分别获取对应的功率峰值数据；根据功率峰值数据获取多电感组合数据，根据多电感组合数据生成逆变器组装生产指令；当获取到与逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据。本申请具有能够测试光伏逆变器是否满足不同应用场景的供电功率需求的效果。

Description

多电感的光伏逆变器测试方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本发明涉及电感测试的技术领域，尤其是涉及一种多电感的光伏逆变器测试方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

目前，光伏逆变器用于太阳能发电，能够将太阳能板产生的直流电转换成交流电的逆变器，光伏逆变器在这个过程中，能够起到系统平衡的作用，是太阳能发电的设备中重要的设备之一。

现有的太阳能发电的设备，会应用于各个不同的场景中，为对应场景中的用电设备进行输电，然而，在不同的场景中，会设置有不同的用电设备，不同的用电设备对用电量和用电需求也会产生不同，因此在太阳能发电的设备中的光伏逆变器，需要满足不同场景的功率需求。

发明内容

为了能够测试光伏逆变器是否满足不同应用场景的供电功率需求，本申请提供一种多电感的光伏逆变器测试方法、装置、设备以及存储介质。

本申请的上述发明目的一是通过以下技术方案得以实现的：

一种多电感的光伏逆变器测试方法，所述多电感的光伏逆变器测试方法包括：

获取各供电场景数据，从每个所述供电场景数据中获取用电设备信息和设备运行数据；

根据个所述供电场景数据的所述用电设备信息和所述设备运行数据计算对应的用电功率数据，从每个所述用电功率数据中分别获取对应的功率峰值数据；

根据所述功率峰值数据获取多电感组合数据，根据所述多电感组合数据生成逆变器组装生产指令；

当获取到与所述逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据。

通过采用上述技术方案，通过获取各个不同的供电场景数据，并从供电场景数据中获取对应的用电设备信息和设备运行数据，能够根据每一个供电场景的实际情况预测出对应的用电情况，从而计算出所需要的用电功率峰值数据，即所需要的最大功率值；进一步地，为了提升光伏逆变器的功率，采用多个电感组合的方式，从而能够让多个电感之间相互作用，从而提升了光伏逆变器将太阳能板产生的直流电转换成交流电的功率，进而能够使得该太阳能板能够适应更大功率的用电场景；进一步地，在获取到生产响应消息，根据供电场景数据对生产好的光伏逆变器进行测试，使得该多电感组的光伏逆变器能够适应对应的供电场景。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述获取各供电场景数据，从每个所述供电场景数据中获取用电设备信息和设备运行数据，具体包括：

获取区别于所述供电场景数据的历史供电场景数据，从每个所述历史供电场景数据中获取历史用电设备信息和所述历史设备运行数据；

获取每个所述历史供电场景数据获取对应的场景特征数据，根据所述场景特征数据构建场景匹配模型；

从所述供电场景数据中提取待匹配特征数据，将所述待匹配特征数据输入至所述场景匹配模型，获取对应的所述用电设备信息和所述设备运行数据。

通过采用上述技术方案，通过分析各个不同的历史供电场景数据，进而根据历史供电场景的各个场景特征数据构建出场景匹配模型，从而能够根据各个供电场景数据中的待匹配特征数据预测出对应的用电设备信息和对应的设备运行数据。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述从所述供电场景数据中提取待匹配特征数据，将所述待匹配特征数据输入至所述场景匹配模型，获取对应的所述用电设备信息和所述设备运行数据，具体包括：

根据所述待匹配特征数据获取与每个所述供电场景数据相似度最高的所述历史供电场景数据，作为目标场景数据；

计算所述供电场景数据和对应的所述目标场景数据之间的场景规模比，根据所述场景规模比以及所述目标场景数据的所述历史用电设备信息和所述历史设备运行数据，计算得到所述用电设备信息和所述设备运行数据。

通过采用上述技术方案，通过匹配得到对应的目标场景数据，从而能够模拟出各个供电场景数据未来一段时间内的用电类型，进而根据该场景规模比，计算出供电场景数据对应的实际用电情况，进而能够提升得出的用电设备信息和设备运行数据的精确度。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述根据所述功率峰值数据获取多电感组合数据，根据所述多电感组合数据生成逆变器组装生产指令，具体包括：

获取待组装电感型号数据，根据所述待组装电感型号数据获取对应的电感功率提升量；

根据所述功率峰值数据和每个所述待组装电感型号数据对应的所述电感功率提升量生成逆变器组装方案，根据所述逆变器组装方案生成所述逆变器组装生产指令。

通过采用上述技术方案，根据不同的待组装电感对应的电感功率提升量，从而能够生成适用于各个场景的逆变器组装方案，在获取到该逆变器组装方案后，触发该逆变器组装生产指令，已通知响应的人员对逆变器进行设计组装生产。

本申请在一较佳示例中可以进一步配置为：所述当获取到与所述逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据，具体包括：

根据所述供电场景数据获取功率变化曲线，从所述功率变化曲线中获取功率变化拐点和相邻的所述功率变化拐点之间的功率变化时间；

根据所述功率变化拐点和所述功率变化时间生成逆变器测试指令，并将对应的功率测试数据输入至所述场景匹配模型，得到所述测试结果数据。

通过采用上述技术方案，通过获取功率变化拐点，以及对应的功率变化时间，能够在对逆变器进行测试时，不仅最大功率能够符合实际供电场景的情况，其功率调整的能力也能够符合供电场景在不同的用电变化的情况，提升了逆变器使用的适用性。

本申请的上述发明目的二是通过以下技术方案得以实现的：

一种多电感的光伏逆变器测试装置，所述多电感的光伏逆变器测试装置包括：

场景获取模块，用于获取各供电场景数据，从每个所述供电场景数据中获取用电设备信息和设备运行数据；

功率数据获取模块，用于根据个所述供电场景数据的所述用电设备信息和所述设备运行数据计算对应的用电功率数据，从每个所述用电功率数据中分别获取对应的功率峰值数据；

逆变器组装模块，用于根据所述功率峰值数据获取多电感组合数据，根据所述多电感组合数据生成逆变器组装生产指令；

逆变器测试模块，用于当获取到与所述逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据。

通过采用上述技术方案，通过获取各个不同的供电场景数据，并从供电场景数据中获取对应的用电设备信息和设备运行数据，能够根据每一个供电场景的实际情况预测出对应的用电情况，从而计算出所需要的用电功率峰值数据，即所需要的最大功率值；进一步地，为了提升光伏逆变器的功率，采用多个电感组合的方式，从而能够让多个电感之间相互作用，从而提升了光伏逆变器将太阳能板产生的直流电转换成交流电的功率，进而能够使得该太阳能板能够适应更大功率的用电场景；进一步地，在获取到生产响应消息，根据供电场景数据对生产好的光伏逆变器进行测试，使得该多电感组的光伏逆变器能够适应对应的供电场景。

本申请的上述目的三是通过以下技术方案得以实现的：

一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述多电感的光伏逆变器测试方法的步骤。

本申请的上述目的四是通过以下技术方案得以实现的：

一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述多电感的光伏逆变器测试方法的步骤。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1、通过获取各个不同的供电场景数据，并从供电场景数据中获取对应的用电设备信息和设备运行数据，能够根据每一个供电场景的实际情况预测出对应的用电情况，从而计算出所需要的用电功率峰值数据，即所需要的最大功率值；进一步地，为了提升光伏逆变器的功率，采用多个电感组合的方式，从而能够让多个电感之间相互作用，从而提升了光伏逆变器将太阳能板产生的直流电转换成交流电的功率，进而能够使得该太阳能板能够适应更大功率的用电场景；进一步地，在获取到生产响应消息，根据供电场景数据对生产好的光伏逆变器进行测试，使得该多电感组的光伏逆变器能够适应对应的供电场景；

2、通过匹配得到对应的目标场景数据，从而能够模拟出各个供电场景数据未来一段时间内的用电类型，进而根据该场景规模比，计算出供电场景数据对应的实际用电情况，进而能够提升得出的用电设备信息和设备运行数据的精确度；

3、通过获取功率变化拐点，以及对应的功率变化时间，能够在对逆变器进行测试时，不仅最大功率能够符合实际供电场景的情况，其功率调整的能力也能够符合供电场景在不同的用电变化的情况，提升了逆变器使用的适用性。

附图说明

图1是本申请一实施例中多电感的光伏逆变器测试方法的一流程图；

图2是本申请一实施例中多电感的光伏逆变器测试方法中步骤S10的实现流程图；

图3是本申请一实施例中多电感的光伏逆变器测试方法中步骤S13的实现流程图；

图4是本申请一实施例中多电感的光伏逆变器测试方法中步骤S30的实现流程图；

图5是本申请一实施例中多电感的光伏逆变器测试方法中步骤S40的实现流程图；

图6是本申请一实施例中多电感的光伏逆变器测试装置的一原理框图；

图7是本申请一实施例中的设备示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请作进一步详细说明。

在一实施例中，如图1所示，本申请公开了一种多电感的光伏逆变器测试方法，具体包括如下步骤：

S10：获取各供电场景数据，从每个供电场景数据中获取用电设备信息和设备运行数据。

在本实施例中，供电场景数据是指需要安装太阳能供电的场景的数据。用电设备信息数据是指在每个供电场景数据中，规划投入使用的的设备的种类。设备运行数据是指在每个对应的供电场景中，所采用的设备的使用周期和使用频率等信息。

具体地，在某个区域在建设的过程中，将各个区域作为供电场景，进一步地，根据该场景的功能用途，例如住宅区、商业园区以及工业园区等，预测出在该场景中所使用的用电设备信息，以及每个设备所使用的周期和频率等数据，作为设备运行数据。

S20：根据各供电场景数据的用电设备信息和设备运行数据计算对应的用电功率数据，从每个用电功率数据中分别获取对应的功率峰值数据。

在本实施例中，用电功率数据是指在每一个供电场景中，各个设备在运行时，光伏逆变器所对应的运行功率。功率峰值数据是指在对应的供电场景中，各个设备同时运行时，光伏逆变器所需要的最大输出功率。

具体地，根据预测得到的每一个供电场景中多有的用电设备，以及每一个用电设备的平均耗电量，并根据每个供电场景的用途，预测出每一个用电设备的用电频率和用电周期，得到用电功率数据。同时，为了使得安装于该供电区域的太阳能板能够满足该区域所有的用电设备的用电情况，则根据每一个用电设备的用电功率数据计算得到功率峰值数据，即所有用电设备同时运行时，该太阳能板中的光伏逆变器所需要的总功率。

S30：根据功率峰值数据获取多电感组合数据，根据多电感组合数据生成逆变器组装生产指令。

在本实施例中，多电感组合数据是指在同一个光伏逆变器中，组合安装的电感的种类和数量。逆变器组装生产指令是指供相关人员进行设计生产的多电感的逆变器的指令。

具体地，根据计算得到的每个供电场景对应的功率峰值数据，并根据每一个供电场景对应的功率峰值数据生成对应的多电感组合数据，即通过组合不同型号以及数量的电感，组合安装于该光伏逆变器上，得到多电感组合的光伏逆变器。

进一步地，当得到多电感组合数据后，生成对应的逆变器组装生产指令，以通知相应的人员根据该多电感组合数据设计并组装生产出对应的光伏逆变器。

S40：当获取到与逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据。

在本实施例中，生产响应消息是指完成对应的多电感逆变器的测试产品时触发的消息。

具体地，在相关人员完成其中一个供电场景数据对应的光伏逆变器的测试产品后，触发该与该逆变器对应的逆变器组装生产指令的生产相应消息，并生成逆变器测试指令，获取对应的测试结果数据，以测试该光伏逆变器是否满足该供电场景的用电需求。

在本实施例中，通过获取各个不同的供电场景数据，并从供电场景数据中获取对应的用电设备信息和设备运行数据，能够根据每一个供电场景的实际情况预测出对应的用电情况，从而计算出所需要的用电功率峰值数据，即所需要的最大功率值；进一步地，为了提升光伏逆变器的功率，采用多个电感组合的方式，从而能够让多个电感之间相互作用，从而提升了光伏逆变器将太阳能板产生的直流电转换成交流电的功率，进而能够使得该太阳能板能够适应更大功率的用电场景；进一步地，在获取到生产响应消息，根据供电场景数据对生产好的光伏逆变器进行测试，使得该多电感组的光伏逆变器能够适应对应的供电场景。

在一实施例中，如图2所示，在步骤S10中，即获取各供电场景数据，从每个供电场景数据中获取用电设备信息和设备运行数据，具体包括：

S11：获取区别于供电场景数据的历史供电场景数据，从每个历史供电场景数据中获取历史用电设备信息和历史设备运行数据。

在本实施例中，历史供电场景数据是指已经安装有太阳能供电设备的场景的数据。历史用电设备信息是指在已经安装有太阳能供电设备的场景中，所采用的用电设备的信息。历史设备运行数据是指在每一个历史供电场景数据中，每个用电设备的使用情况的数据。

具体地，获取已经安装有太阳能供电设备的区域中，运行的用电设备，从而得到历史用电设备信息，并根据过去一段使用的运行数据中，统计得到该历史设备运行数据。

S12：获取每个历史供电场景数据获取对应的场景特征数据，根据场景特征数据构建场景匹配模型。

在本实施例中场景匹配模型是指用于匹配与当前供电场景相似的历史供电场景的模型。

具体地，通过提取每一个历史供电场景数据对应的使用环境、区域功能等特征数据，作为该场景特征数据，并结合该历史设备运行数据和历史用电设备信息进行训练，从而得到该场景匹配模型。

S13：从供电场景数据中提取待匹配特征数据，将待匹配特征数据输入至场景匹配模型，获取对应的用电设备信息和设备运行数据。

具体地，通过提取每个供电场景所规划的使用环境以及区域功能等待匹配特征数据，并将该特征待匹配特征数据输入值该场景匹配模型中，从而匹配得到与该供电场景最接近的历史供电场景，并根据其对应的历史用电设备信息和历史设备运行数据，生成该供电场景的用电设备信息和设备运行数据。

在一实施例中，如图3所示，在步骤S13中，即从供电场景数据中提取待匹配特征数据，将待匹配特征数据输入至场景匹配模型，获取对应的用电设备信息和设备运行数据，具体包括：

S131：根据待匹配特征数据获取与每个供电场景数据相似度最高的历史供电场景数据，作为目标场景数据。

在本实施例中，目标场景数据是指与供电场景对应的历史供电场景。

具体地，在场景匹配模型获取每个供电场景对应的历史供电场景数据时，采用相应的相似度算法，计算供电场景的待匹配特征数据与每一个历史供电场景中的场景特征数据的相似度，并选择与供电场景相似度最高的历史供电场景数据，作为对应的目标场景数据。

S132：计算供电场景数据和对应的目标场景数据之间的场景规模比，根据场景规模比以及目标场景数据的历史用电设备信息和历史设备运行数据，计算得到用电设备信息和设备运行数据。

具体地，根据供电场景数据和目标场景数据用电设备的种类，分别对供电场景和目标场景进行功能区域划分，分别计算每一个功能区域中，供电场景和目标场景之间的场景规模比，并根据该场景规模比以及该功能区域中，目标场景对应的历史用电设备信息和历史设备运行数据，计算出每一个功能区域中，供电场景对应的用电设备信息和设备运行数据。

在一实施例中，如图4所示，在步骤S30中，即根据功率峰值数据获取多电感组合数据，根据多电感组合数据生成逆变器组装生产指令，具体包括：

S31：获取待组装电感型号数据，根据待组装电感型号数据获取对应的电感功率提升量。

在本实施例中，待组装电感型号数据是指用于安装在逆变器上的电感的型号。电感功率提升量是指每一个型号能够为光伏逆变器提升的功率的量。

具体地，根据每个供电场景的功率峰值数据，作为该光伏逆变器所需要的最高功率。进一步地，根据每一个电感的型号和规格，获取每一个型号的电感能够提升的功率的量，作为电感功率提升量；并根据每个型号的电感的电感功率提升量组合搭配出能够满足该最高功率的电感的型号，以及每个型号对应的数量，作为待组装电感型号数据。

S32：根据功率峰值数据和每个待组装电感型号数据对应的电感功率提升量生成逆变器组装方案，根据逆变器组装方案生成逆变器组装生产指令。

具体地，根据每个供电场景的功率峰值数据，和每个待组装电感型号数据对应的电感功率提升量生成逆变器组装方案，根据逆变器组装方案生成逆变器组装生产指令。

在一实施例中，如图5所示，在步骤S40中，即当获取到与逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据，具体包括：

S41：根据供电场景数据获取功率变化曲线，从功率变化曲线中获取功率变化拐点和相邻的功率变化拐点之间的功率变化时间。

在本实施例中，功率变化曲线是指在该供电场景中，各个用电设备使用的频率的变化的曲线。

具体地，根据该供电场景对应的目标场景中，各个用电设备的使用情况，从而得到该供电场景对应的功率变化曲线；进一步地在该功率变化曲线中获取拐点数据，作为功率变化拐点，例如对于住宅区，白天居民大都需要外出上班，用电量相对较少，到了晚上居民回到家后，相对用电量会增多；又例如对于工业园区，其用电量与工厂的生产经营、产品生产情况等情况挂钩，因此会有针对性不同的功率变化拐点，以及相邻功率变化拐点之间的功率变化时间，即用电情况从一个功率变化拐点变化到另一个相邻的拐点所需要的时间。

S42：根据功率变化拐点和功率变化时间生成逆变器测试指令，并将对应的功率测试数据输入至场景匹配模型，得到测试结果数据。

具体地，除了测试设计组装出的逆变器能否达到对应的最高功率，还需要测试该逆变器的功率变化能力，因此，根据功率变化拐点和功率变化时间生成逆变器测试指令，并将对应的功率测试数据输入至场景匹配模型，以判断该逆变器的功率变化灵敏度是否满足该供电场景的需求，从而得到测试结果数据。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

在一实施例中，提供一种多电感的光伏逆变器测试装置，该多电感的光伏逆变器测试装置与上述实施例中多电感的光伏逆变器测试方法一一对应。如图6所示，该多电感的光伏逆变器测试装置包括场景获取模块、功率数据获取模块、逆变器组装模块和逆变器测试模块。各功能模块详细说明如下：

场景获取模块，用于获取各供电场景数据，从每个供电场景数据中获取用电设备信息和设备运行数据；

功率数据获取模块，用于根据个供电场景数据的用电设备信息和设备运行数据计算对应的用电功率数据，从每个用电功率数据中分别获取对应的功率峰值数据；

逆变器组装模块，用于根据功率峰值数据获取多电感组合数据，根据多电感组合数据生成逆变器组装生产指令；

逆变器测试模块，用于当获取到与逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据。

可选的，场景获取模块包括：

历史数据获取子模块，用于获取区别于供电场景数据的历史供电场景数据，从每个历史供电场景数据中获取历史用电设备信息和历史设备运行数据；

模型构建子模块，用于获取每个历史供电场景数据获取对应的场景特征数据，根据场景特征数据构建场景匹配模型；

场景匹配子模块，用于从供电场景数据中提取待匹配特征数据，将待匹配特征数据输入至场景匹配模型，获取对应的用电设备信息和设备运行数据。

可选的，场景匹配子模块包括：

目标场景获取单元，用于根据待匹配特征数据获取与每个供电场景数据相似度最高的历史供电场景数据，作为目标场景数据；

场景匹配单元，用于计算供电场景数据和对应的目标场景数据之间的场景规模比，根据场景规模比以及目标场景数据的历史用电设备信息和历史设备运行数据，计算得到用电设备信息和设备运行数据。

可选的，逆变器组装模块包括：

电感数据获取子模块，用于获取待组装电感型号数据，根据待组装电感型号数据获取对应的电感功率提升量；

设备组装子模块，用于根据功率峰值数据和每个待组装电感型号数据对应的电感功率提升量生成逆变器组装方案，根据逆变器组装方案生成逆变器组装生产指令。

可选的，逆变器测试模块包括：

变化曲线获取子模块，用于根据供电场景数据获取功率变化曲线，从功率变化曲线中获取功率变化拐点和相邻的功率变化拐点之间的功率变化时间；

逆变器测试子模块，用于根据功率变化拐点和功率变化时间生成逆变器测试指令，并将对应的功率测试数据输入至场景匹配模型，得到测试结果数据。

关于多电感的光伏逆变器测试装置的具体限定可以参见上文中对于多电感的光伏逆变器测试方法的限定，在此不再赘述。上述多电感的光伏逆变器测试装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图7所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种多电感的光伏逆变器测试方法。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

获取各供电场景数据，从每个供电场景数据中获取用电设备信息和设备运行数据；

根据个供电场景数据的用电设备信息和设备运行数据计算对应的用电功率数据，从每个用电功率数据中分别获取对应的功率峰值数据；

根据功率峰值数据获取多电感组合数据，根据多电感组合数据生成逆变器组装生产指令；

当获取到与逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

获取各供电场景数据，从每个供电场景数据中获取用电设备信息和设备运行数据；

根据个供电场景数据的用电设备信息和设备运行数据计算对应的用电功率数据，从每个用电功率数据中分别获取对应的功率峰值数据；

根据功率峰值数据获取多电感组合数据，根据多电感组合数据生成逆变器组装生产指令；

当获取到与逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内 。

Claims (5)

1.一种多电感的光伏逆变器测试方法，其特征在于，所述多电感的光伏逆变器测试方法包括：

获取各供电场景数据，获取区别于所述供电场景数据的历史供电场景数据，从每个所述历史供电场景数据中获取历史用电设备信息和历史设备运行数据；获取每个所述历史供电场景数据对应的场景特征数据，根据所述场景特征数据构建场景匹配模型；供电场景数据是指需要安装太阳能供电的场景的数据；用电设备信息是指在每个供电场景数据中，规划投入使用的的设备的种类；设备运行数据是指在每个对应的供电场景中，所采用的设备的使用周期和使用频率信息；

根据待匹配特征数据获取与每个所述供电场景数据相似度最高的所述历史供电场景数据，作为目标场景数据；计算所述供电场景数据和对应的所述目标场景数据之间的场景规模比，根据所述场景规模比以及所述目标场景数据的所述历史用电设备信息和所述历史设备运行数据，计算得到所述用电设备信息和所述设备运行数据；根据各所述供电场景数据的所述用电设备信息和所述设备运行数据计算对应的用电功率数据，从每个所述用电功率数据中分别获取对应的功率峰值数据；根据所述功率峰值数据获取多电感组合数据，根据所述多电感组合数据生成逆变器组装生产指令；所述根据所述功率峰值数据获取多电感组合数据，根据所述多电感组合数据生成逆变器组装生产指令，具体包括：获取待组装电感型号数据，根据所述待组装电感型号数据获取对应的电感功率提升量；根据所述功率峰值数据和每个所述待组装电感型号数据对应的所述电感功率提升量生成逆变器组装方案，根据所述逆变器组装方案生成所述逆变器组装生产指令；

当获取到与所述逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据，所述当获取到与所述逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据，具体包括：根据所述供电场景数据获取功率变化曲线，从所述功率变化曲线中获取功率变化拐点和相邻的所述功率变化拐点之间的功率变化时间；根据所述功率变化拐点和所述功率变化时间生成逆变器测试指令，并将对应的功率测试数据输入至所述场景匹配模型，得到所述测试结果数据。

2.一种多电感的光伏逆变器测试装置，其特征在于，所述多电感的光伏逆变器测试装置包括：场景获取模块，用于获取各供电场景数据，获取区别于所述供电场景数据的历史供电场景数据，从每个所述历史供电场景数据中获取历史用电设备信息和历史设备运行数据；获取每个所述历史供电场景数据对应的场景特征数据，根据所述场景特征数据构建场景匹配模型；供电场景数据是指需要安装太阳能供电的场景的数据；用电设备信息是指在每个供电场景数据中，规划投入使用的的设备的种类；设备运行数据是指在每个对应的供电场景中，所采用的设备的使用周期和使用频率信息；功率数据获取模块，用于根据待匹配特征数据获取与每个所述供电场景数据相似度最高的所述历史供电场景数据，作为目标场景数据；计算所述供电场景数据和对应的所述目标场景数据之间的场景规模比，根据所述场景规模比以及所述目标场景数据的所述历史用电设备信息和所述历史设备运行数据，计算得到所述用电设备信息和所述设备运行数据；根据各所述供电场景数据的所述用电设备信息和所述设备运行数据计算对应的用电功率数据，从每个所述用电功率数据中分别获取对应的功率峰值数据；逆变器组装模块，用于根据所述功率峰值数据获取多电感组合数据，根据所述多电感组合数据生成逆变器组装生产指令；所述根据所述功率峰值数据获取多电感组合数据，根据所述多电感组合数据生成逆变器组装生产指令，具体包括：获取待组装电感型号数据，根据所述待组装电感型号数据获取对应的电感功率提升量；根据所述功率峰值数据和每个所述待组装电感型号数据对应的所述电感功率提升量生成逆变器组装方案，根据所述逆变器组装方案生成所述逆变器组装生产指令；逆变器测试模块，用于当获取到与所述逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据，所述当获取到与所述逆变器组装生产指令对应的生产响应消息后，触发逆变器测试指令，并获取对应的测试结果数据，具体包括：根据所述供电场景数据获取功率变化曲线，从所述功率变化曲线中获取功率变化拐点和相邻的所述功率变化拐点之间的功率变化时间；根据所述功率变化拐点和所述功率变化时间生成逆变器测试指令，并将对应的功率测试数据输入至所述场景匹配模型，得到所述测试结果数据。

3.根据权利要求2所述的多电感的光伏逆变器测试装置，其特征在于，所述场景获取模块包括：历史数据获取子模块，用于获取区别于所述供电场景数据的历史供电场景数据，从每个所述历史供电场景数据中获取历史用电设备信息和历史设备运行数据；模型构建子模块，用于获取每个所述历史供电场景数据对应的场景特征数据，根据所述场景特征数据构建场景匹配模型；场景匹配子模块，用于从所述供电场景数据中提取待匹配特征数据，将所述待匹配特征数据输入至所述场景匹配模型，获取对应的所述用电设备信息和所述设备运行数据。

4.根据权利要求3所述的多电感的光伏逆变器测试装置，其特征在于，所述场景匹配子模块包括：目标场景获取单元，用于根据所述待匹配特征数据获取与每个所述供电场景数据相似度最高的所述历史供电场景数据，作为目标场景数据；场景匹配单元，用于计算所述供电场景数据和对应的所述目标场景数据之间的场景规模比，根据所述场景规模比以及所述目标场景数据的所述历史用电设备信息和历史设备运行数据，计算得到所述用电设备信息和所述设备运行数据。

5.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1所述多电感的光伏逆变器测试方法的步骤。