CN116610747A - 一种基于三维数字的可视化智慧管理系统 - Google Patents

Abstract

一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，涉及数据可视化技术领域，包括5G网络通信平台，所述监控中心通信连接有空间信息采集模块、数据处理模块、数据管控模块、数据分析模块和数据可视化模块；空间信息采集模块采集各光伏电站节点的状态数据和业务数据并生成GIS地理数据图层；数据处理模块用于生成环境监测图层并获取光伏电站节点的环境因素影响值；数据管控模块对各光伏电站节点进行实时监测和控制并生成故障预警信息；数据分析模块根据故障预警信息构建故障预测模型，并生成虚拟图层；数据可视化模块构建光伏发电系统一体化可视图，并对光伏电站节点的故障预警信息和故障预测信息进行可视化，显示电力数据的展示更为清晰和直观。

Description

一种基于三维数字的可视化智慧管理系统

技术领域

本发明涉及数据可视化技术领域，具体是一种基于三维数字的可视化智慧管理系统。

背景技术

随着科学技术的发展，现阶段的光伏发电系统中由于分布式光伏发电站的多源异构、异地分散特征易形成信息孤岛，现有光伏发电系统企缺乏集中、直观的可视化监管安全手段，无法及时根据分布式光伏发电的设备生产情况进行管理，信息无法在工业生产上发挥应有价值，且现有的光伏发电系统的统计数据来源存在若干局限性，包括：更新频度较低，统计口径不统一，自下而上、层层上报的统计资料，容易造成各地区（城市）的标准尺度不一致。

因此，数据的时效性和准确性成为光伏发电系统监测业务化的瓶颈，如何对光伏发电系统安全运行进行实时监控、对线上/线下各分布式光伏发电站的工程数据灵活管理等问题需要亟需解决，现提供一种基于三维数字的可视化智慧管理系统。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，包括监控中心，所述监控中心有空间信息采集模块、数据处理模块、数据管控模块、数据分析模块和数据可视化模块；

所述空间信息采集模块用于采集分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点的状态数据和业务数据，并通过GIS手段获得分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点所对应的GIS地理数据并生成GIS地理数据图层；

所述数据处理模块用于获取各光伏电站节点预设范围内的GIS气象特征数据并生成环境监测图层，并获取光伏电站节点预设范围内的环境因素影响值；

所述数据管控模块用于对分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点进行实时监测和控制并根据光伏电站节点的状态数据和环境因素影响值生成故障预警信息；

所述数据分析模块用于根据故障预警信息在所述光伏电站节点预设范围内构建故障预测模型，生成光伏电站节点的故障预测信息并生成虚拟图层；

所述数据可视化模块用于构建光伏发电系统一体化可视图，并基于光伏发电系统一体化可视图对将光伏电站节点的故障预警信息和故障预测信息进行可视化显示。

进一步的，所述空间信息采集模块通过GIS手段获得分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点所对应的GIS地理数据并生成GIS地理数据图层的过程包括：

通过GIS手段获得的各光伏电站节点所对应的GIS地理数据，并根据各光伏电站节点的GIS地理数据构建分布式光伏发电系统的GIS地理平面图，构建二维坐标系，将所述GIS地理平面图映射至二维坐标系内，生成GIS地理数据图层。

进一步的，所述数据处理模块获取各光伏电站节点预设范围内的GIS气象特征数据并生成环境监测图层的过程包括：

根据所述GIS地理数据获取光伏电站节点预设范围内的地形特征数据识别光伏电站节点预设范围内的气候条件类型，生成光伏电站节点预设范围内的气候条件标签，并根据光伏电站节点预设范围内的气候条件标签确定环境参数监测指标，并根据环境参数监测指标确定对应的传感器类别；通过所述光伏电站节点预设范围和各类别传感器覆盖的最大监测距离确定各类别传感器的布设数量，并在所述光伏电站节点预设范围内均匀布设各类别传感器；根据光伏电站节点预设范围内布设的各类别传感器位置信息构建环境监测图层。

进一步的，所述数据处理模块获取所述光伏电站节点预设范围内环境因素影响值的过程包括：

利用大数据方法获取满足各时段光伏电站节点正常运行的环境参数阈值，获取光伏电站节点预设范围内各类别传感器监测的各时段的环境参数，将各类别传感器监测的各时段的环境参数与相对应的环境参数阈值进行比较，将所述环境参数不在所述环境参数阈值内的传感器标记为环境异常源；获取光伏电站节点预设范围内各时段的环境异常源数量，并根据光伏电站节点预设范围内各时段的环境异常源数量获取光伏电站节点预设范围内各时段的环境因素影响值。

进一步的，所述数据管控模块根据对分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点进行实时监测和控制的过程包括：

获取光伏电站节点的状态数据，设置各项状态评价指标阈值和偏差阈值，将状态数据中的各项指标数据与各项状态评价指标阈值进行对比获取各项指标数据的偏差值信息；利用大数据方法获取在不同环境因素影响值下光伏电站节点的状态数据的偏差值信息，根据不同环境因素影响值下光伏电站节点的状态数据的偏差值信息建立环境因素补偿表；

当状态数据中的各项指标数据的偏差值大于偏差阈值时，获取光伏电站节点的环境因素影响值，将光伏电站节点的偏差值信息和环境因素影响值输入环境因素补偿表获得光伏电站节点的环境补偿值，对状态数据中的各项指标数据进行环境补偿值调整；

进一步的，所述数据管控模块根据光伏电站节点的状态数据和环境因素影响值生成故障预警信息的过程包括：

获取光伏电站节点的进行环境补偿值调整后的状态数据的各项指标数据，将进行环境补偿值调整后的状态数据的各项指标数据与各项状态评价指标阈值进行对比获取各项指标数据的偏差值信息，累积各项指标数据的偏差值信息大于偏差阈值范围的时间；

当累积时间大于预设时间阈值时，则将光伏电站节点标记为设备异常状态，并生成设备故障预警信息；当累积时间小于等于预设时间阈值时，则将光伏电站节点标记为环境异常状态，并生成环境异常预警信息。

进一步的，所述数据分析模块根据故障预警信息在所述光伏电站节点预设范围内构建故障预测模型，生成光伏电站节点的故障预测信息并生成虚拟图层的过程包括：

基于深度学习构建故障检测模型，获取光伏电站节点的历史设备故障预警信息和历史环境异常预警信息，根据光伏电站节点的历史故障预警信息和历史环境异常预警信息构建历史数据集，并将所述历史数据集划分为训练集和测试集，通过训练集对故障预测模型进行实时学习训练，直至损失函数训练平稳，并保存模型参数，之后通过测试集对迭代训练后的故障预测模型的输出数据矩阵进行相似度验证，根据通过测试集验证的故障预测模型中的输出层获取光伏电站节点的设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列；并根据光伏电站节点的设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列以及光伏电站节点的位置信息得到光伏电站节点的虚拟图层。

进一步的，所述数据可视化模块构建光伏发电系统一体化可视图的过程包括：

获取当前分布式光伏发电系统中物理空间中的各光伏电站节点的物理实体，将各光伏电站节点的物理实体进行三维建模处理并映射到GIS地理数据图层，并根据当前各光伏电站节点的状态数据生成孪生数据，在GIS地理数据图层上将孪生数据与三维模型进行匹配获得三维立体图层；

根据物理空间中分布式光伏发电系统中多个光伏电站节点的业务数据获得包含多个光伏电站节点之间电力传输连接关系的网架模型，得到网架模型图层；

以三维立体图层为基础图层，在所述基础图层上叠加所述环境监测图层、网架模型图层和虚拟图层，得到所述光伏发电系统一体化可视图。

进一步的，所述数据可视化模块根据光伏发电系统一体化可视图将故障预警信息和故障预测信息进行可视化显示的过程包括：

所述数据管控模块将故障预警信息发送至光伏发电系统一体化可视图中并确定光伏电站节点的预警颜色信息，所述监控中心根据设备故障预警信息将光伏发电系统一体化可视图中设备异常状态的光伏电站节点显示为红色，根据环境异常预警信息将光伏发电系统一体化可视图中环境异常状态的光伏电站节点显示为黄色，并将光伏发电系统一体化可视图中正常状态的光伏电站节点显示为绿色；

基于光伏发电系统一体化可视图的虚拟图层获得设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列，根据设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列获取光伏电站节点下一时间段的预测预警颜色信息，并基于光伏发电系统一体化可视图的网架图层获取各光伏电站节点之间的电力传输关系和电力传输距离，根据各光伏电站节点的预测预警颜色信息、各光伏电站节点之间的电力传输关系和电力传输距离确定红色和黄色的光伏电站节点对绿色光伏电站节点的状态影响预估时间，所述监控中心根据所述状态影响预估时间确定应急措施。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明相较于传统调查统计数据，根据光伏发电系统一体化可视图将故障预警信息和故障预测信息进行可视化显示，对新数据具有高频的时空性，同时具有自下而上、覆盖面广、一致性程度高、可获得性强等特点，可有效改善传统数据在数据质量、更新频率方面的不足，且相比于传统的数据统计表，这类一体化视图展示电力数据的方式更为清晰和直观。

附图说明

图1为本申请实施例的一种基于三维数字的可视化智慧管理系统的原理图。

具体实施方式

下面结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域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，都属于本申请保护的范围。

如图1所示，一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，包括监控中心，所述监控中心通信连接有空间信息采集模块、数据处理模块、数据管控模块、数据分析模块和数据可视化模块；

所述空间信息采集模块用于采集分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点的状态数据和业务数据，并通过GIS手段获得分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点所对应的GIS地理数据并生成GIS地理数据图层；

所述数据处理模块用于获取各光伏电站节点预设范围内的GIS气象特征数据并生成环境监测图层，并获取光伏电站节点预设范围内的环境因素影响值；

所述数据管控模块用于对分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点进行实时监测和控制并根据光伏电站节点的状态数据和环境因素影响值生成故障预警信息；

所述数据分析模块用于根据故障预警信息在所述光伏电站节点预设范围内构建故障预测模型，生成光伏电站节点的故障预测信息并生成虚拟图层；

所述数据可视化模块用于构建光伏发电系统一体化可视图，并基于光伏发电系统一体化可视图对将光伏电站节点的故障预警信息和故障预测信息进行可视化显示。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述空间信息采集模块通过GIS手段获得分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点所对应的GIS地理数据并生成GIS地理数据图层的过程包括：

通过GIS手段获得的各光伏电站节点所对应的GIS地理数据，并根据各光伏电站节点的GIS地理数据构建分布式光伏发电系统的GIS地理平面图，构建二维坐标系，将所述GIS地理平面图映射至二维坐标系内，生成GIS地理数据图层。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据处理模块获取各光伏电站节点预设范围内的GIS气象特征数据并生成环境监测图层的过程包括：

根据所述GIS地理数据获取光伏电站节点预设范围内的地形特征数据识别光伏电站节点预设范围内的气候条件类型，生成光伏电站节点预设范围内的气候条件标签，并根据光伏电站节点预设范围内的气候条件标签确定环境参数监测指标，并根据环境参数监测指标确定对应的传感器类别；通过所述光伏电站节点预设范围和各类别传感器覆盖的最大监测距离确定各类别传感器的布设数量，并在所述光伏电站节点预设范围内均匀布设各类别传感器；根据光伏电站节点预设范围内布设的各类别传感器位置信息构建环境监测图层。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据处理模块获取所述光伏电站节点预设范围内环境因素影响值的过程包括：

利用大数据方法获取满足各时段光伏电站节点正常运行的环境参数阈值，获取光伏电站节点预设范围内各类别传感器监测的各时段的环境参数，将各类别传感器监测的各时段的环境参数与相对应的环境参数阈值进行比较，将所述环境参数不在所述环境参数阈值内的传感器标记为环境异常源；获取光伏电站节点预设范围内各时段的环境异常源数量，并根据光伏电站节点预设范围内各时段的环境异常源数量获取光伏电站节点预设范围内各时段的环境因素影响值。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据管控模块根据对分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点进行实时监测和控制的过程包括：

获取光伏电站节点的状态数据，所述状态数据包括发电功率、累计发电量、蓄电容量、逆变器状态等；所述设置各项状态评价指标阈值和偏差阈值，将状态数据中的各项指标数据与各项状态评价指标阈值进行对比获取各项指标数据的偏差值信息；利用大数据方法获取在不同环境因素影响值下光伏电站节点的状态数据的偏差值信息，根据不同环境因素影响值下光伏电站节点的状态数据的偏差值信息建立环境因素补偿表；

当状态数据中的各项指标数据的偏差值大于偏差阈值时，获取光伏电站节点的环境因素影响值，将光伏电站节点的偏差值信息和环境因素影响值输入环境因素补偿表获得光伏电站节点的环境补偿值，对状态数据中的各项指标数据进行环境补偿值调整；

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据管控模块根据光伏电站节点的状态数据和环境因素影响值生成故障预警信息的过程包括：

获取光伏电站节点的进行环境补偿值调整后的状态数据的各项指标数据，将进行环境补偿值调整后的状态数据的各项指标数据与各项状态评价指标阈值进行对比获取各项指标数据的偏差值信息，累积各项指标数据的偏差值信息大于偏差阈值范围的时间；

当累积时间大于预设时间阈值时，则将光伏电站节点标记为设备异常状态，并生成设备故障预警信息；当累积时间小于等于预设时间阈值时，则将光伏电站节点标记为环境异常状态，并生成环境异常预警信息。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据分析模块根据故障预警信息在所述光伏电站节点预设范围内构建故障预测模型，生成光伏电站节点的故障预测信息并生成虚拟图层的过程包括：

基于深度学习构建故障检测模型，获取光伏电站节点的历史设备故障预警信息和历史环境异常预警信息，根据光伏电站节点的历史故障预警信息和历史环境异常预警信息构建历史数据集，并将所述历史数据集划分为训练集和测试集，通过训练集对故障预测模型进行实时学习训练，直至损失函数训练平稳，并保存模型参数，之后通过测试集对迭代训练后的故障预测模型的输出数据矩阵进行相似度验证，根据通过测试集验证的故障预测模型中的输出层获取光伏电站节点的设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列；并根据光伏电站节点的设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列以及光伏电站节点的位置信息得到光伏电站节点的虚拟图层。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据可视化模块构建光伏发电系统一体化可视图的过程包括：

获取当前分布式光伏发电系统中物理空间中的各光伏电站节点的物理实体，将各光伏电站节点的物理实体进行三维建模处理并映射到GIS地理数据图层，并根据当前各光伏电站节点的状态数据生成孪生数据，在GIS地理数据图层上将孪生数据与三维模型进行匹配获得三维立体图层；

根据物理空间中分布式光伏发电系统中多个光伏电站节点的业务数据获得包含多个光伏电站节点之间电力传输连接关系的网架模型，得到网架模型图层；

以三维立体图层为基础图层，在所述基础图层上叠加所述环境监测图层、网架模型图层和虚拟图层，得到所述光伏发电系统一体化可视图。

需要进一步说明的是，在具体实施过程中，所述数据可视化模块根据光伏发电系统一体化可视图将故障预警信息和故障预测信息进行可视化显示的过程包括：

所述数据管控模块将故障预警信息发送至光伏发电系统一体化可视图中并确定光伏电站节点的预警颜色信息，所述监控中心根据设备故障预警信息将光伏发电系统一体化可视图中设备异常状态的光伏电站节点显示为红色，根据环境异常预警信息将光伏发电系统一体化可视图中环境异常状态的光伏电站节点显示为黄色，并将光伏发电系统一体化可视图中正常状态的光伏电站节点显示为绿色；

基于光伏发电系统一体化可视图的虚拟图层获得设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列，根据设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列获取光伏电站节点下一时间段的预测预警颜色信息，并基于光伏发电系统一体化可视图的网架图层获取各光伏电站节点之间的电力传输关系和电力传输距离，根据各光伏电站节点的预测预警颜色信息、各光伏电站节点之间的电力传输关系和电力传输距离确定红色和黄色的光伏电站节点对绿色光伏电站节点的状态影响预估时间，所述监控中心根据所述状态影响预估时间确定应急措施。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方法而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方法进行修改或等同替换，而不脱离本发明技术方法的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，包括监控中心，其特征在于，所述监控中心通信连接有空间信息采集模块、数据处理模块、数据管控模块、数据分析模块和数据可视化模块；

所述空间信息采集模块用于采集分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点的状态数据和业务数据，并通过GIS手段获得分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点所对应的GIS地理数据并生成GIS地理数据图层；

所述数据处理模块用于获取各光伏电站节点预设范围内的GIS气象特征数据并生成环境监测图层，并获取光伏电站节点预设范围内的环境因素影响值；

所述数据管控模块用于对分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点进行实时监测和控制并根据光伏电站节点的状态数据和环境因素影响值生成故障预警信息；

所述数据分析模块用于根据故障预警信息在所述光伏电站节点预设范围内构建故障预测模型，生成光伏电站节点的故障预测信息并生成虚拟图层；

所述数据可视化模块用于构建光伏发电系统一体化可视图，并基于光伏发电系统一体化可视图对将光伏电站节点的故障预警信息和故障预测信息进行可视化显示。

2.根据权利要求1所述的一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，其特征在于，所述空间信息采集模块通过GIS手段获得分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点所对应的GIS地理数据并生成GIS地理数据图层的过程包括：

通过GIS手段获得的各光伏电站节点所对应的GIS地理数据，并根据各光伏电站节点的GIS地理数据构建分布式光伏发电系统的GIS地理平面图，构建二维坐标系，将所述GIS地理平面图映射至二维坐标系内，生成GIS地理数据图层。

3.根据权利要求2所述的一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，其特征在于，所述数据处理模块获取各光伏电站节点预设范围内的GIS气象特征数据并生成环境监测图层的过程包括：

根据所述GIS地理数据获取光伏电站节点预设范围内的地形特征数据识别光伏电站节点预设范围内的气候条件类型，生成光伏电站节点预设范围内的气候条件标签，并根据光伏电站节点预设范围内的气候条件标签确定环境参数监测指标，并根据环境参数监测指标确定对应的传感器类别；通过所述光伏电站节点预设范围和各类别传感器覆盖的最大监测距离确定各类别传感器的布设数量，并在所述光伏电站节点预设范围内均匀布设各类别传感器；根据光伏电站节点预设范围内布设的各类别传感器位置信息构建环境监测图层。

4.根据权利要求3所述的一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，其特征在于，所述数据处理模块获取所述光伏电站节点预设范围内环境因素影响值的过程包括：

利用大数据方法获取满足各时段光伏电站节点正常运行的环境参数阈值，获取光伏电站节点预设范围内各类别传感器监测的各时段的环境参数，将各类别传感器监测的各时段的环境参数与相对应的环境参数阈值进行比较，将所述环境参数不在所述环境参数阈值内的传感器标记为环境异常源；获取光伏电站节点预设范围内各时段的环境异常源数量，并根据光伏电站节点预设范围内各时段的环境异常源数量获取光伏电站节点预设范围内各时段的环境因素影响值。

5.根据权利要求4所述的一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，其特征在于，所述数据管控模块根据对分布式光伏发电系统中的各光伏电站节点进行实时监测和控制的过程包括：

获取光伏电站节点的状态数据，设置各项状态评价指标阈值和偏差阈值，将状态数据中的各项指标数据与各项状态评价指标阈值进行对比获取各项指标数据的偏差值信息；利用大数据方法获取在不同环境因素影响值下光伏电站节点的状态数据的偏差值信息，根据不同环境因素影响值下光伏电站节点的状态数据的偏差值信息建立环境因素补偿表；

当状态数据中的各项指标数据的偏差值大于偏差阈值时，获取光伏电站节点的环境因素影响值，将光伏电站节点的偏差值信息和环境因素影响值输入环境因素补偿表获得光伏电站节点的环境补偿值，对状态数据中的各项指标数据进行环境补偿值调整。

6.根据权利要求5所述的一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，其特征在于，所述数据管控模块根据光伏电站节点的状态数据和环境因素影响值生成故障预警信息的过程包括：

获取光伏电站节点的进行环境补偿值调整后的状态数据的各项指标数据，将进行环境补偿值调整后的状态数据的各项指标数据与各项状态评价指标阈值进行对比获取各项指标数据的偏差值信息，累积各项指标数据的偏差值信息大于偏差阈值范围的时间；

当累积时间大于预设时间阈值时，则将光伏电站节点标记为设备异常状态，并生成设备故障预警信息；当累积时间小于等于预设时间阈值时，则将光伏电站节点标记为环境异常状态，并生成环境异常预警信息。

7.根据权利要求6所述的一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，其特征在于，所述数据分析模块根据故障预警信息在所述光伏电站节点预设范围内构建故障预测模型，生成光伏电站节点的故障预测信息并生成虚拟图层的过程包括：

基于深度学习构建故障检测模型，获取光伏电站节点的历史设备故障预警信息和历史环境异常预警信息，根据光伏电站节点的历史故障预警信息和历史环境异常预警信息构建历史数据集，并将所述历史数据集划分为训练集和测试集，通过训练集对故障预测模型进行实时学习训练，直至损失函数训练平稳，并保存模型参数，之后通过测试集对迭代训练后的故障预测模型的输出数据矩阵进行相似度验证，根据通过测试集验证的故障预测模型中的输出层获取光伏电站节点的设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列；并根据光伏电站节点的设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列以及光伏电站节点的位置信息得到光伏电站节点的虚拟图层。

8.根据权利要求7所述的一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，其特征在于，所述数据可视化模块构建光伏发电系统一体化可视图的过程包括：

获取当前分布式光伏发电系统中物理空间中的各光伏电站节点的物理实体，将各光伏电站节点的物理实体进行三维建模处理并映射到GIS地理数据图层，并根据当前各光伏电站节点的状态数据生成孪生数据，在GIS地理数据图层上将孪生数据与三维模型进行匹配获得三维立体图层；

根据物理空间中分布式光伏发电系统中多个光伏电站节点的业务数据获得包含多个光伏电站节点之间电力传输连接关系的网架模型，得到网架模型图层；

以三维立体图层为基础图层，在所述基础图层上叠加所述环境监测图层、网架模型图层和虚拟图层，得到所述光伏发电系统一体化可视图。

9.根据权利要求8所述的一种基于三维数字的可视化智慧管理系统，其特征在于，所述数据可视化模块根据光伏发电系统一体化可视图将故障预警信息和故障预测信息进行可视化显示的过程包括：

所述数据管控模块将故障预警信息发送至光伏发电系统一体化可视图中并确定光伏电站节点的预警颜色信息，所述监控中心根据设备故障预警信息将光伏发电系统一体化可视图中设备异常状态的光伏电站节点显示为红色，根据环境异常预警信息将光伏发电系统一体化可视图中环境异常状态的光伏电站节点显示为黄色，并将光伏发电系统一体化可视图中正常状态的光伏电站节点显示为绿色；

基于光伏发电系统一体化可视图的虚拟图层获得设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列，根据设备故障预警预测序列和环境异常预警预测序列获取光伏电站节点下一时间段的预测预警颜色信息，并基于光伏发电系统一体化可视图的网架图层获取各光伏电站节点之间的电力传输关系和电力传输距离，根据各光伏电站节点的预测预警颜色信息、各光伏电站节点之间的电力传输关系和电力传输距离确定红色和黄色的光伏电站节点对绿色光伏电站节点的状态影响预估时间，所述监控中心根据所述状态影响预估时间确定应急措施。