CN117081240A - 一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法及系统 - Google Patents

一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法计算机平台负载平衡技术领域包括通过监控中心通信连接子系统，获取并存储发电系统的数据信息；基于历史数据库构建发电功率时间趋势图和环境趋势预测曲线，将发电系统的数据信息融合为三位一体可视图；基于三位一体可视图监测发电系统的运行状态，通过将位置图层、网架模型图层以及时间数据图层进行融合可视化；判断网络连接通道的运行状态以及发电系统的设备的运行状态是否正常，进行网络连接故障排查，获取发电系统的环境参数，本发明在数据处理效率、响应时间和处理成本方面都取得更加良好的效果。

Description

一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法及系统
技术领域
本发明涉及电网融合控制技术领域，具体为一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法及系统。
背景技术
随着电力系统的功能结构和技术特征的逐步转变，电网运行与控制正面临全新的机遇与挑战。边缘计算作为物联网应用的关键技术之一，通过融合网络、存储、计算等技术在系统边缘侧提供数据服务，可有效提升系统运行效率。因此，研究边缘计算与电力系统运行控制在多方向的深度融合技术，实现海量数据下复杂需求的实时响应，是全面推进电网智能化建设的必要一环。
但是，在现有技术中，电网融合控制系统往往通过采集电网系统中相关电力数据，并将电力数据进行预处理后上传至云平台进行存储，云平台再进行电力数据处理，这导致了电力数据处理效率低的问题，因此，为了解决数据处理效率低问题，实现在数据源头进行高效处理，不再将全部数据上传至云端，从而提升数据处理效率，有效地缩短系统整体响应时间，减少本地与远程的监控中心之间的数据传输和网络通道的占用，降低了数据处理成本和设备运行能耗，本发明提供了一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制系统。新能源电源大量接入、电力系统电力电子趋势明显等问题为电力系统的稳定特性带来了诸多风险，造成电网抵御故障的能力降低、对稳控装置的依赖程度大幅提升、动态无功储备不断下降等影响，传统的稳态控制和保护策略难以有效抵御系统扰动冲击，因此，构建基于边缘计算技术的电力系统是我们亟需解决的问题。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：现有的电网融合控制方法存在电力数据处理效率低，数据处理成本高，设备运行能耗高，以及如何通过融合网络、存储、计算等技术在系统边缘侧提供数据服务问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，包括通过监控中心通信连接子系统，获取并存储发电系统的数据信息；基于历史数据库构建发电功率时间趋势图和环境趋势预测曲线，将发电系统的数据信息融合为三位一体可视图；基于三位一体可视图监测发电系统的运行状态，通过将位置图层、网架模型图层以及时间数据图层进行融合可视化；判断网络连接通道的运行状态以及发电系统的设备的运行状态是否正常，进行网络连接故障排查，获取发电系统的环境参数。
作为本发明所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的一种优选方案，其中：所述子系统包括数据采集模块、数据管控模块、边缘计算模块、电网融合模块以及云端监测模块。
作为本发明所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的一种优选方案，其中：所述获取并存储发电系统的数据信息包括获取分布式光伏新能源发电系统的数据信息，标记采集时间，设置采集周期；对数据采集模块进行5G通信连接，设置本地数据库和云端数据库；所述本地数据库配置在发电系统中，包括实时数据库和历史数据库，实时数据库存储实时采集周期的数据信息，当实时数据库检测到下一采集周期的数据信息时，将实时采集周期采集到的数据信息发送至历史数据库进行储存，本地数据库存储的数据信息包括环境参数、发电功率以及发电系统的设备位置信息；云端数据库存储边缘计算模块和电网融合模块处理的数据信息，云端数据库存储的数据信息包括每个发电系统的发电功率线性回归模型、报警信息以及三位一体可视图。
作为本发明所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的一种优选方案，其中：所述构建发电功率时间趋势图和环境趋势预测曲线包括基于历史数据库的数据信息建立发电功率的多元线性回归模型，基于多元线性回归模型预测的发电功率，构建发电功率时间趋势图，基于历史数据库的数据信息构建环境趋势预测曲线。
发电功率的多元线性回归模型假设函数表示为：
y′＝w1x1+w2x2
其中，y′为发电功率预测值，x1为历史采集周期的发电功率，x2为历史采集周期的环境系数，w1为历史采集周期的发电功率的权重值，w2为历史采集周期的环境系数的权重值。
作为本发明所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的一种优选方案，其中：所述融合可视化包括统计历史采集周期中发电系统的发电功率均值，统计云端数据库存储的发电系统的报警信息次数，获取实时采集时间段的发电功率大小，基于发电系统的发电功率均值、报警信息次数以及实时采集时间段的发电功率大小获取发电系统的优先级。
建立多个网络连接通道，对网络连接通道赋予优先级，将每个发电系统分配至优先级一致的网络连接通道中进行数据信息传输。
获取发电系统的优先级XY表示为：
XY＝HC*a1+KR*a2+P*a3
其中XY为发电系统的优先级大小，HC为历史采集周期的发电功率均值KR为报警信息次数，P为当前采集时间段的发电功率大小，a1为历史采集周期的发电功率均值的权重因子，a2为报警信息次数的权重因子，a3为实时采集时间段的发电功率大小的权重因子。
获取每个分布式光伏新能源发电系统的设备位置信息，建立分布式光伏新能源发电系统设备的平面图，建立二维坐标系，将平面图映射至二维坐标系内绘制基础位置图层。
获取电网融合模块与发电系统之间建立的网络连接通道，基于发电系统与电网融合模块之间建立的网络连接通道生成关于电网与设备的网络连接关系的网架模型，绘制网架模型图层。
基于云端数据库内每个分布式光伏新能源发电系统的随时间变化的发电功率时间趋势图，获取关于发电功率的时间数据，绘制时间数据图层。
以基础位置图层为底层，在基础位置图层上叠加网架模型图层和时间数据图层，绘制发电系统的三位一体可视图。
定时接收发电系统的实时数据信息和采集时间，计算数据时间段。
基于三位一体可视图，查询数据时间段的预测时间数据，当时间数据图层内的预测时间数据与实时数据信息不一致时，返回网架模型图层并在网架模型图层标记电网融合模块与发电系统建立的网络连接通道。
基于网架模型图层，获取发电系统在网络连接通道内的数据信息并根据数据信息判断网络连接通道的运行状态是否正常，当不正常时，向监控中心发送报警信息，当正常时，返回基础位置图层并在基础位置图层标记发电系统的位置信息。
基于基础位置图层，获取发电系统设备的实时数据信息并根据实时数据信息判断所述发电系统的设备的运行状态是否正常，当不正常时，向监控中心发送报警信息。
作为本发明所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的一种优选方案，其中：所述网络连接通道的运行状态包括设置应答间隔阈值，在网络连接通道内设置临时网络切片，用于备份发电系统在应答间隔阈值内传输的探测数据。
发电系统向电网融合模块发送探测数据，电网融合模块在接收到探测数据后向发电系统发送确认接收信息，当发电系统在应答间隔阈值内接收到确认接收信息时，删除网络连接通道内的临时网络切片，并将网络连接通道标记为正常状态。
当发电系统在应答间隔阈值内未接收到确认接收信息时，暂停向电网融合模块传输探测数据，并向临时网络切片发送重发指令，临时网络切片向电网融合模块发送备份的探测数据，当发电系统在下一个应答间隔阈值内未接收到确认接收信息时，将网络连接通道标记为异常状态。
作为本发明所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的一种优选方案，其中：所述发电系统的设备的运行状态包括当时间数据图层内的预测时间数据与实时数据信息不一致时，获取发电系统实时时间段的环境参数，判断时间段的预测环境参数与环境参数是否一致。
若一致，则将设备标记为异常状态。
若不一致，则选取与当前时间段环境参数一致的多元线性回归模型，并根据多元线性回归模型获得更新后的发电功率，设置控幅阈值，将实际发电功率和更新后的发电功率的差值绝对值与控幅阈值进行二次对比。
当差值绝对值小于等于控幅阈值时，则将设备标记为正常状态。
当差值绝对值大于控幅阈值时，则将设备标记为异常状态。
本发明的另外一个目的是提供一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制系统，其能通过基于三位一体可视图监测每个发电系统的运行状态，通过将位置图层、网架模型图层、时间数据图层进行融合可视化解决了目前的电网融合控制存在电力数据处理效率低的问题。
作为本发明所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制系统的一种优选方案，其中：包括数据采集模块，数据管控模块，边缘计算模块，电网融合模块，云端监测模块；所述数据采集模块用于获取每个分布式光伏新能源发电系统的数据信息并标记采集时间，设置采集周期；所述数据管控模块用于存储每个发电系统的数据信息，构建本地数据库和云端数据库，本地数据库包括实时数据库和历史数据库；所述边缘计算模块用于基于历史数据库的数据信息构建实时采集周期随时间变化的发电功率时间趋势图以及环境趋势预测曲线；所述电网融合模块用于对每个发电系统的数据信息设置优先级，基于网络连接通道接收每个发电系统的数据信息，将发电系统的数据信息融合为三位一体可视图；所述云端监测模块用于基于三位一体可视图监测每个分布式光伏新能源发电系统的运行状态。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序是实现基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明提供的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法基于历史数据库构建发电功率时间趋势图和环境趋势预测曲线，将发电系统的数据信息融合为三位一体可视图解决数据处理效率低问题，实现在数据源头进行更高效处理；基于三位一体可视图监测每个发电系统的运行状态，通过将位置图层、网架模型图层中、时间数据图层进行融合可视化，有效地缩短系统整体响应时间，减少本地与远程的监控中心之间的数据传输和网络通道的占用；判断网络连接通道的运行状态以及发电系统的设备的运行状态是否正常，进行网络连接故障排查，获取发电系统的环境参数，降低了数据处理成本和设备运行能耗；本发明在数据处理效率、响应时间和处理成本方面都取得更加良好的效果。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例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一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例提供的一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的整体流程图。
图2为本发明第一个实施例提供的一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法中监控中心子系统的原理图。
图3为本发明第三个实施例提供的一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制系统的整体流程图。
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，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
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“在一个实施例中”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。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1-图2，为本发明的一个实施例，提供了一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，包括：
S1：通过监控中心通信连接子系统，获取并存储发电系统的数据信息。
更进一步的，图2表示为监控中心子系统的原理图，子系统包括数据采集模块、数据管控模块、边缘计算模块、电网融合模块以及云端监测模块。
应说明的是，数据管控模块存储每个发电系统的数据信息的过程包括与数据采集模块5G通信连接，设置有本地数据库和云端数据库；本地数据库位于发电系统内，包括实时数据库和历史数据库；实时数据库存储当前采集周期的数据信息，当实时数据库检测到下一采集周期新的数据信息时，将当前采集周期采集到的数据信息发送至历史数据库进行储存，本地数据库存储的数据信息包括环境参数、发电功率和发电系统的设备位置信息。
还应说明的是，云端数据库位于监控中心，存储经过边缘计算模块和电网融合模块处理的数据信息，云端数据库存储的数据信息包括每个发电系统关于发电功率的线性回归模型、报警信息和三位一体可视图。
S2：基于历史数据库构建发电功率时间趋势图和环境趋势预测曲线，将发电系统的数据信息融合为三位一体可视图。
更进一步的，根据历史数据库的数据信息建立不同环境参数下关于发电功率的多元线性回归模型，并根据多元线性回归模型预测的发电功率建立当前采集周期随时间变化的发电功率时间趋势图；同时根据历史数据库的数据信息建立当前采集周期随时间变化的环境趋势预测曲线。
应说明的是，发电功率的多元线性回归模型假设函数表示为：
y′＝w1x1+w2x2
其中，y′为发电功率预测值，x1为历史采集周期的发电功率，x2为历史采集周期的环境系数，w1为历史采集周期的发电功率的权重值，w2为历史采集周期的环境系数的权重值。
S3：基于三位一体可视图监测发电系统的运行状态，通过将位置图层、网架模型图层以及时间数据图层进行融合可视化。
更进一步的，电网融合模块为每个发电系统的数据信息设置优先级，并通过网络连接通道接收每个发电系统的数据信息的过程包括统计历史采集周期中发电系统的发电功率均值，统计云端数据库存储的发电系统的报警信息次数，获取当前采集时间段的发电功率大小，根据发电系统的发电功率均值、报警信息次数和当前采集时间段的发电功率大小获取发电系统的优先级；建立多个网络连接通道，为每个网络连接通道赋予优先级，将每个发电系统分配至与其优先级一致的网络连接通道中进行数据信息传输。
应说明的是，获取发电系统的优先级XY表示为：
XY＝HC*a1+KR*a2+P*a3
其中XY为发电系统的优先级大小，HC为历史采集周期的发电功率均值KR为报警信息次数，P为当前采集时间段的发电功率大小，a1为历史采集周期的发电功率均值的权重因子，a2为报警信息次数的权重因子，a3为实时采集时间段的发电功率大小的权重因子。
还应说明的是，电网融合模块将发电系统的数据信息融合为三位一体可视图的过程包括获取每个分布式光伏新能源发电系统的设备位置信息，建立分布式光伏新能源发电系统设备的平面图，建立二维坐标系，将平面图映射至二维坐标系内绘制基础位置图层。
获取电网融合模块与发电系统之间建立的网络连接通道，基于发电系统与电网融合模块之间建立的网络连接通道生成关于电网与设备的网络连接关系的网架模型，绘制网架模型图层。
基于云端数据库内每个分布式光伏新能源发电系统的随时间变化的发电功率时间趋势图，获取关于发电功率的时间数据，绘制时间数据图层。
以基础位置图层为底层，在基础位置图层上叠加网架模型图层和时间数据图层，绘制发电系统的三位一体可视图。
还应说明的是，云端监测模块基于三位一体可视图监测每个分布式光伏新能源发电系统的运行状态的过程包括定时接收发电系统的实时数据信息和采集时间，计算数据时间段。
基于三位一体可视图，查询数据时间段的预测时间数据，当时间数据图层内的预测时间数据与实时数据信息不一致时，返回网架模型图层并在网架模型图层标记电网融合模块与发电系统建立的网络连接通道。
基于网架模型图层，获取发电系统在网络连接通道内的数据信息并根据数据信息判断网络连接通道的运行状态是否正常，当不正常时，向监控中心发送报警信息，当正常时，返回基础位置图层并在基础位置图层标记发电系统的位置信息。
基于基础位置图层，获取发电系统设备的实时数据信息并根据实时数据信息判断发电系统的设备的运行状态是否正常，当不正常时，向监控中心发送报警信息。
S4：判断网络连接通道的运行状态以及发电系统的设备的运行状态是否正常，进行网络连接故障排查，获取发电系统的环境参数。
更进一步的，设置应答间隔阈值；在网络连接通道内设置临时网络切片，用于备份发电系统在当前应答间隔阈值内传输的探测数据；发电系统向电网融合模块发送探测数据，电网融合模块在接收到探测数据后向发电系统发送确认接收信息，当发电系统在应答间隔阈值内接收到确认接收信息时，删除该网络连接通道内的临时网络切片，并将该网络连接通道标记为正常状态；当发电系统在应答间隔阈值内未接收到确认接收信息时，暂停向电网融合模块传输探测数据，并向临时网络切片发送重发指令，临时网络切片向电网融合模块发送备份的探测数据，若发电系统在下一个应答间隔阈值内未接收到确认接收信息，将该网络连接通道标记为异常状态。
应说明的是，当时间数据图层内的预测时间数据与实时数据信息不一致时，获取发电系统当前时间段的环境参数，判断该时间段的预测环境参数与环境参数是否一致，若一致，则将该设备标记为异常状态；若不一致，则选取与当前时间段环境参数一致的多元线性回归模型，并根据多元线性回归模型获得更新后的发电功率，设置控幅阈值，将实际发电功率和更新后的发电功率的差值绝对值与控幅阈值进行二次对比，当差值绝对值小于等于控幅阈值时，则将该设备标记为正常状态；当差值绝对值大于控幅阈值时，则将该设备标记为异常状态。
实施例2
本发明的一个实施例，提供了一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。
首先，统计历史采集周期中发电系统的发电功率均值，统计云端数据库存储的发电系统的报警信息次数，获取当前采集时间段的发电功率大小，根据发电系统的发电功率均值、报警信息次数和当前采集时间段的发电功率大小获取发电系统的优先级；建立多个网络连接通道，为每个网络连接通道赋予优先级，将每个发电系统分配至与其优先级一致的网络连接通道中进行数据信息传输。
获取发电系统的优先级XY的公式为：
XY＝HC*a1+KR*a2+P*a3
其中XY为发电系统的优先级大小；HC为历史采集周期的发电功率均值；KR为报警信息次数；P为当前采集时间段的发电功率大小；a1为历史采集周期的发电功率均值的权重因子；a2为报警信息次数的权重因子；a3为当前采集时间段的发电功率大小的权重因子。
更进一步地，获取每个网络连接通道响应电网融合模块的时间长短T，可以依据每个网络连接通道响应电网融合模块的时间长短T对网络连接通道进行分类：
当T小于5秒时，将该网络连接通道划分为第一优选网络连接通道。
当T大于等于5秒，小于10秒时，将该网络连接通道划分为第二优选网络连接通道。
当T大于等于10秒，小于15秒时，将该网络连接通道划分为第三优选网络连接通道。
当T大于15秒时，将该网络连接通道划分为第四优选网络连接通道。
获取发电系统的优先级大小值，根据历史采集周期的发电功率均值确定网络连接通道的类别：
当2.5HC≤XY<3HC时，选择第四优选网络连接通道。
当3HC≤XY<3.5HC时，选择第三优选网络连接通道。
当3.5HC≤XY<4HC时，选择第二优选网络连接通道。
当4HC≤XY<4.5HC时，选择第一优选网络连接通道。
综上，通过计算发电系统的优先级大小XY，选择匹配的网络连接通道，XY值的越大，其对应的发电功率高，其发电系统在发电过程中的优先级越高，需要优先与电网融合模块建立连接，提高发电效率。
实施例3
参照图3，为本发明的一个实施例，提供了一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制系统，包括数据采集模块，数据管控模块，边缘计算模块，电网融合模块，云端监测模块。
其中数据采集模块用于获取每个分布式光伏新能源发电系统的数据信息并标记采集时间，设置采集周期；数据管控模块用于存储每个发电系统的数据信息，构建本地数据库和云端数据库，本地数据库包括实时数据库和历史数据库；边缘计算模块用于基于历史数据库的数据信息构建实时采集周期随时间变化的发电功率时间趋势图以及环境趋势预测曲线；电网融合模块用于对每个发电系统的数据信息设置优先级，基于网络连接通道接收每个发电系统的数据信息，将发电系统的数据信息融合为三位一体可视图；云端监测模块用于基于三位一体可视图监测每个分布式光伏新能源发电系统的运行状态。
功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，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案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，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案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (10)

1.一种基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，其特征在于，包括：
通过监控中心通信连接子系统，获取并存储发电系统的数据信息；
基于历史数据库构建发电功率时间趋势图和环境趋势预测曲线，将发电系统的数据信息融合为三位一体可视图；
基于三位一体可视图监测发电系统的运行状态，通过将位置图层、网架模型图层以及时间数据图层进行融合可视化；
判断网络连接通道的运行状态以及发电系统的设备的运行状态是否正常，进行网络连接故障排查，获取发电系统的环境参数。
2.如权利要求1所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，其特征在于：所述子系统包括数据采集模块、数据管控模块、边缘计算模块、电网融合模块以及云端监测模块。
3.如权利要求1或2任一所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，其特征在于：所述获取并存储发电系统的数据信息包括获取分布式光伏新能源发电系统的数据信息，标记采集时间，设置采集周期；
对数据采集模块进行5G通信连接，设置本地数据库和云端数据库；
所述本地数据库配置在发电系统中，包括实时数据库和历史数据库，实时数据库存储实时采集周期的数据信息，当实时数据库检测到下一采集周期的数据信息时，将实时采集周期采集到的数据信息发送至历史数据库进行储存，本地数据库存储的数据信息包括环境参数、发电功率以及发电系统的设备位置信息；
云端数据库存储边缘计算模块和电网融合模块处理的数据信息，云端数据库存储的数据信息包括每个发电系统的发电功率线性回归模型、报警信息以及三位一体可视图。
4.如权利要求3所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，其特征在于：所述构建发电功率时间趋势图和环境趋势预测曲线包括基于历史数据库的数据信息建立发电功率的多元线性回归模型，基于多元线性回归模型预测的发电功率，构建发电功率时间趋势图，基于历史数据库的数据信息构建环境趋势预测曲线；
发电功率的多元线性回归模型假设函数表示为：
y′＝w1x1+w2x2
其中，y′为发电功率预测值，x1为历史采集周期的发电功率，x2为历史采集周期的环境系数，w1为历史采集周期的发电功率的权重值，w2为历史采集周期的环境系数的权重值。
5.如权利要求4所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，其特征在于：所述融合可视化包括统计历史采集周期中发电系统的发电功率均值，统计云端数据库存储的发电系统的报警信息次数，获取实时采集时间段的发电功率大小，基于发电系统的发电功率均值、报警信息次数以及实时采集时间段的发电功率大小获取发电系统的优先级；
建立多个网络连接通道，对网络连接通道赋予优先级，将每个发电系统分配至优先级一致的网络连接通道中进行数据信息传输；
获取发电系统的优先级XY表示为：
XY＝HC*a1+KR*a2+P*a3
其中XY为发电系统的优先级大小，HC为历史采集周期的发电功率均值KR为报警信息次数，P为当前采集时间段的发电功率大小，a1为历史采集周期的发电功率均值的权重因子，a2为报警信息次数的权重因子，a3为实时采集时间段的发电功率大小的权重因子；
获取每个分布式光伏新能源发电系统的设备位置信息，建立分布式光伏新能源发电系统设备的平面图，建立二维坐标系，将平面图映射至二维坐标系内绘制基础位置图层；
获取电网融合模块与发电系统之间建立的网络连接通道，基于发电系统与电网融合模块之间建立的网络连接通道生成关于电网与设备的网络连接关系的网架模型，绘制网架模型图层；
基于云端数据库内每个分布式光伏新能源发电系统的随时间变化的发电功率时间趋势图，获取关于发电功率的时间数据，绘制时间数据图层；
以基础位置图层为底层，在基础位置图层上叠加网架模型图层和时间数据图层，绘制发电系统的三位一体可视图；
定时接收发电系统的实时数据信息和采集时间，计算数据时间段；
基于三位一体可视图，查询数据时间段的预测时间数据，当时间数据图层内的预测时间数据与实时数据信息不一致时，返回网架模型图层并在网架模型图层标记电网融合模块与发电系统建立的网络连接通道；
基于网架模型图层，获取发电系统在网络连接通道内的数据信息并根据数据信息判断网络连接通道的运行状态是否正常，当不正常时，向监控中心发送报警信息，当正常时，返回基础位置图层并在基础位置图层标记发电系统的位置信息；
基于基础位置图层，获取发电系统设备的实时数据信息并根据实时数据信息判断所述发电系统的设备的运行状态是否正常，当不正常时，向监控中心发送报警信息。
6.如权利要求5所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，其特征在于：所述网络连接通道的运行状态包括设置应答间隔阈值，在网络连接通道内设置临时网络切片，用于备份发电系统在应答间隔阈值内传输的探测数据；
发电系统向电网融合模块发送探测数据，电网融合模块在接收到探测数据后向发电系统发送确认接收信息，当发电系统在应答间隔阈值内接收到确认接收信息时，删除网络连接通道内的临时网络切片，并将网络连接通道标记为正常状态；
当发电系统在应答间隔阈值内未接收到确认接收信息时，暂停向电网融合模块传输探测数据，并向临时网络切片发送重发指令，临时网络切片向电网融合模块发送备份的探测数据，当发电系统在下一个应答间隔阈值内未接收到确认接收信息时，将网络连接通道标记为异常状态。
7.如权利要求6所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法，其特征在于：所述发电系统的设备的运行状态包括当时间数据图层内的预测时间数据与实时数据信息不一致时，获取发电系统实时时间段的环境参数，判断时间段的预测环境参数与环境参数是否一致；
若一致，则将设备标记为异常状态；
若不一致，则选取与当前时间段环境参数一致的多元线性回归模型，并根据多元线性回归模型获得更新后的发电功率，设置控幅阈值，将实际发电功率和更新后的发电功率的差值绝对值与控幅阈值进行二次对比；
当差值绝对值小于等于控幅阈值时，则将设备标记为正常状态；
当差值绝对值大于控幅阈值时，则将设备标记为异常状态。
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的系统，其特征在于：包括数据采集模块，数据管控模块，边缘计算模块，电网融合模块，云端监测模块；
所述数据采集模块用于获取每个分布式光伏新能源发电系统的数据信息并标记采集时间，设置采集周期；
所述数据管控模块用于存储每个发电系统的数据信息，构建本地数据库和云端数据库，本地数据库包括实时数据库和历史数据库；
所述边缘计算模块用于基于历史数据库的数据信息构建实时采集周期随时间变化的发电功率时间趋势图以及环境趋势预测曲线；
所述电网融合模块用于对每个发电系统的数据信息设置优先级，基于网络连接通道接收每个发电系统的数据信息，将发电系统的数据信息融合为三位一体可视图；
所述云端监测模块用于基于三位一体可视图监测每个分布式光伏新能源发电系统的运行状态。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于多接入边缘计算技术的电网融合控制方法的步骤。
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