CN116308306B - 一种基于5g的新能源场站智慧管理系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于新能源场站管理技术领域，具体涉及一种基于5G的新能源场站智慧管理系统及方法。该发明能够根据配电设备的运行周期来确定多个评估区间，再根据每个评估区间的历史运行参数测算配电设备运行的变化趋势值，使得配电设备的变化趋势值的测算结果更为准确，并且还能够对配电设备运行的变化趋势值进行校验，以此来筛除老旧的历史运行参数，避免以其为基础测算的预估运行参数发生偏差，从而来为管理人员提供一个准确的数据支持。
Description
技术领域
本发明属于新能源场站管理技术领域，具体涉及一种基于5G的新能源场站智慧管理系统及方法。
背景技术
新能源场站是以新能源为主体的新型电力系统，多为风电系统和光伏供电系统，在新能源场站中，常见的各种配电设备的使用是必不可少的，如升压站、变电站、逆变器以及汇流箱等，其在运行一段时间之后，难免会出现不同程度的老化，或者因为终端用电设备的影响而使其产生故障等，因为其是用电设备的能源供给端，故而对其进行实时监测与系统化的管理是十分必要的。
现有技术中，对于新能源场站的管理虽然能够根据历史运行数据为基础来判断其涉及的是配电设备运行状态，但是，这些配电设备在不同时期的标准参数不一致，其历史运行数据中老旧数据也可能会对评估结果造成影响，进而便会导致管理人员造成误判，基于此，本方案提供了一种能够分时段获取历史运行参数，以及对配电设备运行的变化趋势值进行校验的新能源场站智慧管理方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于5G的新能源场站智慧管理系统及方法，能够分时段获取历史运行参数，以及对配电设备运行的变化趋势值进行校验，避免以其为基础测算的预估运行参数发生偏差，从而来为管理人员提供一个准确的数据支持。
本发明采取的技术方案具体如下：
一种基于5G的新能源场站智慧管理方法，包括：
获取所有配电设备，以及与其对应的运行参数，其中，所述配电设备包括升压站、变电站、逆变器以及汇流箱，所述运行参数包括历史运行参数和当前运行参数；
分别汇总各个所述配电设备的历史运行参数，得到多个待评估样本集；
获取各个所述配电设备的运行周期，并统计所述运行周期内历史运行参数的波动节点，并将相邻所述波动节点之间的时段标定为评估区间；
将所有所述评估区间中的历史运行参数输入至趋势评估模型中，得到各个所述配电设备运行的变化趋势值；
将所述变化趋势值以及当前运行参数输入至预测模型中，得到各个所述配电设备的预估运行参数；
获取配电设备的标准运行参数，并与所述预估运行参数进行比较，得到运行偏离值；
获取评估区间，并与所述运行偏离值进行比较，判断所述配电设备是否过度损耗；
若是，则发出告警信号，且将所述运行偏离值输入至评价模型中，并根据评估结果确定是否停止配电设备的运行；
若否，则生成配电设备的实际损耗，并导出为图表信息和文本信息。
在一种优选方案中，所述分别汇总各个所述配电设备的历史运行参数，得到多个待评估样本集的步骤，包括：
获取各个所述配电设备的历史故障节点，并按照发生时间的顺序进行排列；
以所述历史故障节点中的末位故障节点为起始节点，所述配电设备的当前运行节点为结束节点构建取样区间；
将所述取样区间内配电设备的运行参数标定为历史运行参数，再汇总为待评估样本集。
在一种优选方案中，所述获取各个所述配电设备的运行周期，并统计所述运行周期内历史运行参数的波动节点，并将相邻所述波动节点之间的时段标定为评估区间的步骤，包括：
获取所述运行周期内配电设备的所有历史运行参数，并标定为待校验参数；
将相邻位次下的待校验参数标定为待评估参数；
获取标准浮动参数，并与待评估参数进行比较，且筛选出所有高于标准浮动参数的待评估参数；
获取所有高于所述标准浮动参数的待评估参数对应的时间节点，并标定为待评估节点；
获取所有待评估节点的发生频率，并按照由大至小的顺序进行排列；
构建评估时段，并根据待评估节点的排列结果逐一以评估时段的时长进行偏移，直至汇总所有待评估节点，并得到多个样本区间；
统计所述样本区间的起始节点，并将其标定为波动节点，且将相邻波动节点之间的时段确定为评估区间。
在一种优选方案中，所述将所述评估区间中的历史运行参数输入至趋势评估模型中，得到各个所述配电设备运行的变化趋势值的步骤，包括：
获取所述评估区间内的历史运行参数，并标定为样本参数；
从所述趋势评估模型中调用趋势评估函数；
将所述样本参数输入至趋势评估函数中，并将输出结果标定为配电设备运行的变化趋势值。
在一种优选方案中，所述配电设备运行的变化趋势值确定之后，执行校验步骤，判断所述配电设备运行的变化趋势值的可执行性，其具体过程如下：
获取与当前运行参数相邻的历史运行参数，并将其标定为前运行参数；
获取校验函数，并将所述前运行参数、当前运行参数以及配电设备运行的变化趋势值一同输入至校验函数中，得到校验结果；
获取容许偏离区间，并与所述校验结果进行比较；
若所述校验结果处于容许偏离区间之内，则判定所述配电设备运行的变化趋势值可执行；
若所述校验结果未处于容许偏离区间之内，则判定所述配电设备运行的变化趋势值不可执行，并重新获取样本参数。
在一种优选方案中，所述将所述变化趋势值以及当前运行参数输入至预测模型中，得到各个所述配电设备的预估运行参数的步骤，包括：
获取预测节点与当前节点之间的时段，并标定为预测时长；
当前运行参数、预测时长以及配电设备运行的变化趋势值；
从所述预测模型中调用预测函数；
将所述当前运行参数、预测时长以及配电设备运行的变化趋势值一同输入至预测函数中，并将输出结果标定为配电设备的预估运行参数。
在一种优选方案中，所述获取配电设备的标准运行参数的步骤，包括：
获取所述配电设备的运行时长；
获取所述配电设备的标准损耗率，并结合所述配电设备的运行时长测算其运行损耗；
获取所述配电设备的初始参数，并结合所述运行损耗计算，且将计算结果标定为标准运行参数。
在一种优选方案中，所述获取评价区间，并与所述运行偏离值进行比较，判断所述配电设备是否过度损耗的步骤，包括：
获取评价区间，其中，所述评价区间设置有多个，且每个所述评价区间对应一个评价得分；
获取运行偏离值，并确定其对应的评价区间以及评价得分；
获取评价阈值，并与所述评价得分进行比较；
若所述评价得分小于评价阈值，则表明所述配电设备过度损耗；
若所述评价得分大于或等于评价阈值，则表明所述配电设备未过度损耗。
本发明还提供了，一种基于5G的新能源场站智慧管理系统，应用于上述的基于5G的新能源场站智慧管理方法，包括：
监测模块，所述监测模块用于获取所有配电设备，以及与其对应的运行参数，其中，所述配电设备包括升压站、变电站、逆变器以及汇流箱，所述运行参数包括历史运行参数和当前运行参数；
分类汇总模块，所述分类汇总模块用于分别汇总各个所述配电设备的历史运行参数，得到多个待评估样本集；
统计分析模块，所述统计分析模块用于获取各个所述配电设备的运行周期，并统计所述运行周期内历史运行参数的波动节点，并将相邻所述波动节点之间的时段标定为评估区间；
趋势评估模块，所述趋势评估模块用于将所有所述评估区间中的历史运行参数输入至趋势评估模型中，得到各个所述配电设备运行的变化趋势值；
预测模块，所述预测模块用于将所述变化趋势值以及当前运行参数输入至预测模型中，得到各个所述配电设备的预估运行参数；
健康分析模块，所述健康分析模块用于获取配电设备的标准运行参数，并与所述预估运行参数进行比较，得到运行偏离值；
告警模块，所述告警模块用于获取评价区间，并与所述运行偏离值进行比较，判断所述配电设备是否过度损耗；
若是，则发出告警信号，且将所述运行偏离值输入至评价模型中，并根据评估结果确定是否停止配电设备的运行；
若否，则生成配电设备的实际损耗，并导出为图表信息和文本信息。
以及，一种基于5G的新能源场站智慧管理终端，包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述的基于5G的新能源场站智慧管理方法。
本发明取得的技术效果为：
本发明能够根据配电设备的运行周期来确定多个评估区间，再根据每个评估区间的历史运行参数测算配电设备运行的变化趋势值，使得配电设备的变化趋势值的测算结果更为准确，并且还能够对配电设备运行的变化趋势值进行校验，以此来筛除老旧的历史运行参数，避免以其为基础测算的预估运行参数发生偏差，从而来为管理人员提供一个准确的数据支持。
附图说明
图1是本发明所提供的方法流程图；
图2是本发明所提供的系统模块图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个较佳的实施方式中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
请参阅图1和图2所示，本发明提供了一种基于5G的新能源场站智慧管理方法，包括：
S1、获取所有配电设备，以及与其对应的运行参数，其中，配电设备包括升压站、变电站、逆变器以及汇流箱，运行参数包括历史运行参数和当前运行参数；
S2、分别汇总各个配电设备的历史运行参数，得到多个待评估样本集；
S3、获取各个配电设备的运行周期，并统计运行周期内历史运行参数的波动节点，并将相邻波动节点之间的时段标定为评估区间；
S4、将所有评估区间中的历史运行参数输入至趋势评估模型中，得到各个配电设备运行的变化趋势值；
S5、将变化趋势值以及当前运行参数输入至预测模型中，得到各个配电设备的预估运行参数；
S6、获取配电设备的标准运行参数，并与预估运行参数进行比较，得到运行偏离值；
S7、获取评价区间，并与运行偏离值进行比较，判断配电设备是否过度损耗；
若是，则发出告警信号，且将运行偏离值输入至评价模型中，并根据评估结果确定是否停止配电设备的运行；
若否，则生成配电设备的实际损耗，并导出为图表信息和文本信息。
如上述步骤S1-S7所述，新能源场站是以新能源为主体的新型电力系统，多为风电系统和光伏供电系统，在新能源场站中，常见的各种配电设备的使用是必不可少的，如升压站、变电站、逆变器以及汇流箱等，其在运行一段时间之后，难免会出现不同程度的老化，或者因为终端用电设备的影响而使其产生故障等，因为其是用电设备的能源供给端，故而对其进行实时监测与系统化的管理是十分必要的，本实施例中，首先通过采集各个配电设备的运行参数来为后续的监测与管理提供充足的数据支持，此处，将配电设备的运行参数分类为当前运行参数和历史运行参数，其中，历史运行参数确定之后，先行根据其波动情况确定波动节点，再以相邻的波动节点确定评估区间，这里，需要说明的是，由于终端用电设备的运行多会分时段运行，故而配电设备的负载也就会相应的产生变化，从而就会产生相应的波动，相邻的波动节点之间的时段即被确定为评估区间，后续在分析时，针对各个评估区间内的历史运行参数进行，首先将其输入至趋势预估模型中，得到配电设备运行的变化趋势值，而后基于其与当前运行参数的结合运算，便可得到预估运行参数，而后便可以根据预估运行参数调整配电设备的运行功率、负载电压或者负载电流等，以此来避免终端用电设备出现连续性的波动，且在预估运行参数确定之后，还能够测算其与标准运行参数之间的运行偏离值，以此来判断配电设备是否过度损耗，并且其判定结果确定是否生成告警信号，以及是否停止配电设备的运行，基于此，本方案不仅可以实时调整各配电设备的运行状态，而且还能够在其出现过度损耗的情况下进行告警，此外，配电设备的运行参数以及运行偏离值均能被导出为图表数据和文本数据，使得监管人员能够更为直观的进行查看。
在一个较佳的实施方式中，分别汇总各个配电设备的历史运行参数，得到多个待评估样本集的步骤，包括：
S201、获取各个配电设备的历史故障节点，并按照发生时间的顺序进行排列；
S202、以历史故障节点中的末位故障节点为起始节点，配电设备的当前运行节点为结束节点构建取样区间；
S203、将取样区间内配电设备的运行参数标定为历史运行参数，再汇总为待评估样本集。
如上述步骤S201-S203所述，在各个配电设备的运行过程中，难免会出现程度不一的损坏，其可能被维修或者更换，无论哪一种方式，均会对其后续运行参数的变化趋势造成影响，为规避这一情况，在选择历史运行参数时，需要先行明确配电设备的故障节点，每个故障节点下对应一次维修或者更换操作，本实施方式中，取用最后一次故障节点至当前运行节点之间的时段构建取样区间，并将取样区间内配电设备的运行参数标定为历史运行参数，最后再汇总为待评估样本集即可。
在一个较佳的实施方式中，获取各个配电设备的运行周期，并统计运行周期内历史运行参数的波动节点，并将相邻波动节点之间的时段标定为评估区间的步骤，包括：
S301、获取运行周期内配电设备的所有历史运行参数，并标定为待校验参数；
S302、将相邻位次下的待校验参数标定为待评估参数；
S303、获取标准浮动参数，并与待评估参数进行比较，且筛选出所有高于标准浮动参数的待评估参数；
S304、获取所有高于标准浮动参数的待评估参数对应的时间节点，并标定为待评估节点；
S305、获取所有待评估节点的发生频率，并按照由大至小的顺序进行排列；
S306、构建评估时段，并根据待评估节点的排列结果逐一以评估时段的时长进行偏移，直至汇总所有待评估节点，并得到多个样本区间；
S307、统计样本区间的起始节点，并将其标定为波动节点，且将相邻波动节点之间的时段确定为评估区间。
如上述步骤S301-S307所述，一般情况下，由于终端用电设备的运行均具备周期性，例如，商场内，上午的用电量要小于下午的用电量，且其又高于夜晚的用电量，故而配电设备在不同时段内的负载也就不一致，故而便需要根据其运行周期来确定不同时段内配电设备的负载情况，从而保证其能够为终端用电设备提供相应的电力支持，本实施方式中，首先获取配电设备运行周期内的待校验参数，并以相邻的待校验参数为一组确定为待评估参数，根据待评估参数之间的差值来确定其浮动值，而后将其与标准浮动参数进行逐一比较，并筛选出所有高于标准浮动参数的待评估参数，之后将这些待评估参数对应的时间节点标定为待评估节点，考虑到终端用电设备的启闭存在一定的波动，故而从中筛选发生频率较高的待评估节点为基准节点，再根据预设的评估时段进行偏移处理即可，评估时段的设置优选为5～10min，之后便可得到多个样本区间，而后将这些样本区间的起始节点标定为波动节点，最后再将相邻波动节点直接按的时段确定为评估区间，后续根据不同的评估区间，调用不同的历史运行参数进行评估即可。
在一个较佳的实施方式中，将评估区间中的历史运行参数输入至趋势评估模型中，得到各个配电设备运行的变化趋势值的步骤，包括：
S401、获取评估区间内的历史运行参数，并标定为样本参数；
S402、从趋势评估模型中调用趋势评估函数；
S403、将样本参数输入至趋势评估函数中，并将输出结果标定为配电设备运行的变化趋势值。
如上述步骤S401-S403所述，在将评估区间内的历史运行参数标定为样本参数之后，从趋势评估模型中调用趋势评估函数，其中，趋势评估函数为：，式中，/>表示配电设备运行的变化趋势值，/>表示评估区间内配电设备的运行时长，/>表示样本参数的数量，/>表示样本参数的编号，/>和/>表示相邻的样本参数，基于此式，便可以测算出评估区间内配电设备运行的变化趋势值，为后续调整配电设备的输出功率等提供充分的数据支持，相应的，也就能够避免终端用电设备运行出现波动的现象发生。
在一个较佳的实施方式中，配电设备运行的变化趋势值确定之后，执行校验步骤，判断配电设备运行的变化趋势值的可执行性，其具体过程如下：
Stp1、获取与当前运行参数相邻的历史运行参数，并将其标定为前运行参数；
Stp2、获取校验函数，并将前运行参数、当前运行参数以及配电设备运行的变化趋势值一同输入至校验函数中，得到校验结果；
Stp3、获取容许偏离区间，并与校验结果进行比较；
若校验结果处于容许偏离区间之内，则判定配电设备运行的变化趋势值可执行；
若校验结果未处于容许偏离区间之内，则判定配电设备运行的变化趋势值不可执行，并重新获取样本参数。
如上述步骤Stp1-Stp3所述，在配电设备运行的变化趋势值确定之后，为保证其可执行性，需要先行对其进行校验，本实施方式选用与当前运行参数相邻的历史运行参数，且将其标定为前运行参数，在与当前运行参数进行结合校验，其中，校验函数为：，式中，/>表示校验结果，/>表示当前运行参数，/>表示前运行参数，/>表示当前运行参数与前运行参数之间的时长，之后确定校验结果是否处于容许偏离区间之内即可，在容许偏离区间之内时才能够判定配电设备运行的变化趋势值可执行，否则需要重新获取样本参数进行测算，在重新获取样本参数时，需要逐一筛除位次靠前的样本参数，实现样本参数的优化，保证配电设备运行的变化趋势值的准确性，同时也能够避免其影响后续的预测结果。
在一个较佳的实施方式中，将变化趋势值以及当前运行参数输入至预测模型中，得到各个配电设备的预估运行参数的步骤，包括：
S501、获取预测节点与当前节点之间的时段，并标定为预测时长；
S502、当前运行参数、预测时长以及配电设备运行的变化趋势值；
S503、从预测模型中调用预测函数；
S504、将当前运行参数、预测时长以及配电设备运行的变化趋势值一同输入至预测函数中，并将输出结果标定为配电设备的预估运行参数。
如上述步骤S501-S504所述，在配电设备运行的变化趋势值确定，其被判定可执行之后，便可将其输入至预测函数中，其中，预测函数为：，式中，/>表示预估运行参数，/>表示预测时长，基于上式，便可求出预估参数，而后便可基于预估运行参数进行后续的评估，例如，考虑到用电设备的工作时长，其内阻增加时，所需的功率也会相应增加，逆变器调整电压需要相应的增加，根据预估运行参数，提前调整电压，能够有效的避免用电设备的运行出现连续性的波动。
在一个较佳的实施方式中，获取配电设备的标准运行参数的步骤，包括：
S601、获取配电设备的运行时长；
S602、获取配电设备的标准损耗率，并结合配电设备的运行时长测算其运行损耗；
S603、获取配电设备的初始参数，并结合运行损耗计算，且将计算结果标定为标准运行参数。
如上述步骤S601-S603所述，配电设备的标准运行参数会伴随其运行时长进行变化，其运行时间越长，就表明其损耗越严重，在其投入使用之前，一般均会先行确定配电设备的损耗率，基于此，便可以实时测算出配电设备的标准运行参数，其计算公式为：，式中，/>表示标准运行参数，/>表示配电设备的初始参数，/>表示标准损耗率，/>表示配电设备的运行时长，基于此便可以实时确定配电设备的标准运行参数，而后再计算标准运行参数与预估运行参数之间的差值，并将其标定为运行偏离值即可。
在一个较佳的实施方式中，获取评价区间，并与运行偏离值进行比较，判断配电设备是否过度损耗的步骤，包括：
S701、获取评价区间，其中，评价区间设置有多个，且每个评价区间对应一个评价得分；
S702、获取运行偏离值，并确定其对应的评价区间以及评价得分；
S703、获取评价阈值，并与评价得分进行比较；
若评价得分小于评价阈值，则表明配电设备过度损耗；
若评价得分大于或等于评价阈值，则表明配电设备未过度损耗。
如上述步骤S701-S703所述，在运行偏离值确定之后，将其与预设的评价阈值进行比较，便可以直观的判断出配电设备是否出现过度损耗的现象，在评级得分小于评价阈值时，将其输入至评价模型中，评价模型中与设有多个分级区间，不同的分级区间对应不同的损耗程度，例如，分级区间设置有两个，其中一个对应轻微损耗，另外一个对应严重损耗，在轻微损耗的情况下，配电设备仍然能够正常运行，而在其对应严重损耗时，则就需要停止配电设备的运行，且立即进行检修作业，此处仅做示例阐述，具体应以实际需求进行设置，文中对其不加以明确的限制，在配电设备出现过度损耗时，还会发出告警信号，以此来提醒工作人员及时维修，保证配电设备的运行安全。
本发明还提供了，一种基于5G的新能源场站智慧管理系统，应用于上述的基于5G的新能源场站智慧管理方法，包括：
监测模块，监测模块用于获取所有配电设备，以及与其对应的运行参数，其中，配电设备包括升压站、变电站、逆变器以及汇流箱，运行参数包括历史运行参数和当前运行参数；
分类汇总模块，分类汇总模块用于分别汇总各个配电设备的历史运行参数，得到多个待评估样本集；
统计分析模块，统计分析模块用于获取各个配电设备的运行周期，并统计运行周期内历史运行参数的波动节点，并将相邻波动节点之间的时段标定为评估区间；
趋势评估模块，趋势评估模块用于将所有评估区间中的历史运行参数输入至趋势评估模型中，得到各个配电设备运行的变化趋势值；
预测模块，预测模块用于将变化趋势值以及当前运行参数输入至预测模型中，得到各个配电设备的预估运行参数；
健康分析模块，健康分析模块用于获取配电设备的标准运行参数，并与预估运行参数进行比较，得到运行偏离值；
告警模块，告警模块用于获取评价区间，并与运行偏离值进行比较，判断配电设备是否过度损耗；
若是，则发出告警信号，且将运行偏离值输入至评价模型中，并根据评估结果确定是否停止配电设备的运行；
若否，则生成配电设备的实际损耗，并导出为图表信息和文本信息。
如上述，新能源场站在运行过程中，涉及到多个配电设备，其是决定终端设备运行状态的关键性因素，首先通过监测模块进行获取配电设备的历史运行参数，而后再通过分类汇总模块筛选出用于后续分析的历史运行参数，之后通过统计分析模块确定配电设备运行过程中的各个评估区间，再将各个评估区间之内的历史运行参数输入至趋势评估模型中，便可以得到配电设备运行的变化趋势值，而后基于此趋势值，结合预测模块便可测算出配电设备的预估运行参数，之后，根据预估运行参数来对配电设备的输出功率等进行调节即可，保证终端用电设备的运行不会出现波动，当然，预估运行参数在被测算出之后，需要输入至健康分析模块进行分析，从而便可得到运行偏离值，而后结合评价区间来判断配电设备是否过度损耗，且在其被判定为过度损耗时，还能够输入至评价模型中进行进一步的评价，以此来决定是否停止配电设备的运行。
以及，一种基于5G的新能源场站智慧管理终端，包括：
至少一个处理器；
以及与至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，计算机程序被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行上述的基于5G的新能源场站智慧管理方法。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其它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、装置、物品或者方法不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其它要素，或者是还包括为这种过程、装置、物品或者方法所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、装置、物品或者方法中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本发明中未具体描述和解释说明的结构、装置以及操作方法，如无特别说明和限定，均按照本领域的常规手段进行实施。
Claims (8)
1.一种基于5G的新能源场站智慧管理方法，其特征在于：包括：
获取所有配电设备，以及与其对应的运行参数，其中，所述配电设备包括升压站、变电站、逆变器以及汇流箱，所述运行参数包括历史运行参数和当前运行参数；
分别汇总各个所述配电设备的历史运行参数，得到多个待评估样本集；
获取各个所述配电设备的运行周期，并统计所述运行周期内历史运行参数的波动节点，并将相邻所述波动节点之间的时段标定为评估区间；
将所有所述评估区间中的历史运行参数输入至趋势评估模型中，得到各个所述配电设备运行的变化趋势值；其中，所述配电设备运行的变化趋势值确定之后，执行校验步骤，判断所述配电设备运行的变化趋势值的可执行性，其具体过程如下：
获取与当前运行参数相邻的历史运行参数，并将其标定为前运行参数；
获取校验函数，并将所述前运行参数、当前运行参数以及配电设备运行的变化趋势值一同输入至校验函数中，得到校验结果；
获取容许偏离区间，并与所述校验结果进行比较；
若所述校验结果处于容许偏离区间之内，则判定所述配电设备运行的变化趋势值可执行；
若所述校验结果未处于容许偏离区间之内，则判定所述配电设备运行的变化趋势值不可执行，并重新获取样本参数，其中，校验函数为：，式中，/>表示校验结果，/>表示当前运行参数，/>表示前运行参数，/>表示当前运行参数与前运行参数之间的时长；
将所述变化趋势值以及当前运行参数输入至预测模型中，得到各个所述配电设备的预估运行参数，其中，将所述变化趋势值以及当前运行参数输入至预测模型中，得到各个所述配电设备的预估运行参数的步骤，包括：
获取预测节点与当前节点之间的时段，并标定为预测时长；
当前运行参数、预测时长以及配电设备运行的变化趋势值；
从所述预测模型中调用预测函数；
将所述当前运行参数、预测时长以及配电设备运行的变化趋势值一同输入至预测函数中，并将输出结果标定为配电设备的预估运行参数，其中，预测函数为：，式中，/>表示预估运行参数，/>表示预测时长；
获取配电设备的标准运行参数，并与所述预估运行参数进行比较，得到运行偏离值；
获取评估区间，并与所述运行偏离值进行比较，判断所述配电设备是否过度损耗；
若是，则发出告警信号，且将所述运行偏离值输入至评价模型中，并根据评估结果确定是否停止配电设备的运行；
若否，则生成配电设备的实际损耗，并导出为图表信息和文本信息。
2.根据权利要求1所述的一种基于5G的新能源场站智慧管理方法，其特征在于：所述分别汇总各个所述配电设备的历史运行参数，得到多个待评估样本集的步骤，包括：
获取各个所述配电设备的历史故障节点，并按照发生时间的顺序进行排列；
以所述历史故障节点中的末位故障节点为起始节点，所述配电设备的当前运行节点为结束节点构建取样区间；
将所述取样区间内配电设备的运行参数标定为历史运行参数，再汇总为待评估样本集。
3.根据权利要求1所述的一种基于5G的新能源场站智慧管理方法，其特征在于：所述获取各个所述配电设备的运行周期，并统计所述运行周期内历史运行参数的波动节点，并将相邻所述波动节点之间的时段标定为评估区间的步骤，包括：
获取所述运行周期内配电设备的所有历史运行参数，并标定为待校验参数；
将相邻位次下的待校验参数标定为待评估参数；
获取标准浮动参数，并与待评估参数进行比较，且筛选出所有高于标准浮动参数的待评估参数；
获取所有高于所述标准浮动参数的待评估参数对应的时间节点，并标定为待评估节点；
获取所有待评估节点的发生频率，并按照由大至小的顺序进行排列；
构建评估时段，并根据待评估节点的排列结果逐一以评估时段的时长进行偏移，直至汇总所有待评估节点，并得到多个样本区间；
统计所述样本区间的起始节点，并将其标定为波动节点，且将相邻波动节点之间的时段确定为评估区间。
4.根据权利要求1所述的一种基于5G的新能源场站智慧管理方法，其特征在于：所述将所述评估区间中的历史运行参数输入至趋势评估模型中，得到各个所述配电设备运行的变化趋势值的步骤，包括：
获取所述评估区间内的历史运行参数，并标定为样本参数；
从所述趋势评估模型中调用趋势评估函数；
将所述样本参数输入至趋势评估函数中，并将输出结果标定为配电设备运行的变化趋势值。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G的新能源场站智慧管理方法，其特征在于：所述获取配电设备的标准运行参数的步骤，包括：
获取所述配电设备的运行时长；
获取所述配电设备的标准损耗率，并结合所述配电设备的运行时长测算其运行损耗；
获取所述配电设备的初始参数，并结合所述运行损耗计算，且将计算结果标定为标准运行参数。
6.根据权利要求1所述的一种基于5G的新能源场站智慧管理方法，其特征在于：所述获取评价区间，并与所述运行偏离值进行比较，判断所述配电设备是否过度损耗的步骤，包括：
获取评价区间，其中，所述评价区间设置有多个，且每个所述评价区间对应一个评价得分；
获取运行偏离值，并确定其对应的评价区间以及评价得分；
获取评价阈值，并与所述评价得分进行比较；
若所述评价得分小于评价阈值，则表明所述配电设备过度损耗；
若所述评价得分大于或等于评价阈值，则表明所述配电设备未过度损耗。
7.一种基于5G的新能源场站智慧管理系统，应用于权利要求1至6中任意一项所述的基于5G的新能源场站智慧管理方法，其特征在于：包括：
监测模块，所述监测模块用于获取所有配电设备，以及与其对应的运行参数，其中，所述配电设备包括升压站、变电站、逆变器以及汇流箱，所述运行参数包括历史运行参数和当前运行参数；
分类汇总模块，所述分类汇总模块用于分别汇总各个所述配电设备的历史运行参数，得到多个待评估样本集；
统计分析模块，所述统计分析模块用于获取各个所述配电设备的运行周期，并统计所述运行周期内历史运行参数的波动节点，并将相邻所述波动节点之间的时段标定为评估区间；
趋势评估模块，所述趋势评估模块用于将所有所述评估区间中的历史运行参数输入至趋势评估模型中，得到各个所述配电设备运行的变化趋势值；
预测模块，所述预测模块用于将所述变化趋势值以及当前运行参数输入至预测模型中，得到各个所述配电设备的预估运行参数；
健康分析模块，所述健康分析模块用于获取配电设备的标准运行参数，并与所述预估运行参数进行比较，得到运行偏离值；
告警模块，所述告警模块用于获取评价区间，并与所述运行偏离值进行比较，判断所述配电设备是否过度损耗；
若是，则发出告警信号，且将所述运行偏离值输入至评价模型中，并根据评估结果确定是否停止配电设备的运行；
若否，则生成配电设备的实际损耗，并导出为图表信息和文本信息。
8.一种基于5G的新能源场站智慧管理终端，其特征在于：包括：
至少一个处理器；
以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至6中任意一项所述的基于5G的新能源场站智慧管理方法。
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