CN117200971A - 基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法 - Google Patents
基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117200971A CN117200971A CN202311166030.5A CN202311166030A CN117200971A CN 117200971 A CN117200971 A CN 117200971A CN 202311166030 A CN202311166030 A CN 202311166030A CN 117200971 A CN117200971 A CN 117200971A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- image
- energy power
- new energy
- photovoltaic
- value
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 64
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 title claims abstract description 14
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 22
- 229910002056 binary alloy Inorganic materials 0.000 claims description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 10
- 238000010248 power generation Methods 0.000 description 9
- 101100217298 Mus musculus Aspm gene Proteins 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 5
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 3
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 2
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000005855 radiation Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Photovoltaic Devices (AREA)
Abstract
本发明提出了一种基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,包括以下步骤:S1,获取光伏新能源电力数据,该光伏新能源电力数据包括t1~tK时间范围内对应的电压值V1~VK、电流值i1~iK、温度T1~TK、太阳辐照度I1~IK之一或者任意组合;S2,将步骤S1中获取的光伏新能源电力数据转换为光伏新能源电力图像数据,该光伏新能源电力图像数据包括时间‑电压曲线图、时间‑电流曲线图、时间‑温度曲线图、时间‑太阳辐照度曲线图之一或者任意组合;S3,将光伏新能源电力图像数据处理后,得到光伏新能源电力图像处理数据;S4,将光伏新能源电力图像处理数据传输到光伏新能源电力管理平台。本发明能够对保证对采集的光伏新能源电力数据的安全性,防止数据的篡改。
Description
技术领域
本发明涉及一种电力数据技术领域,特别是涉及一种基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法。
背景技术
光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术。主要由太阳电池板(组件)、控制器和逆变器三大部分组成,主要部件由电子元器件构成。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳电池组件,再配合上功率控制器等部件就形成了光伏发电装置。为了满足光伏发电入网的需求,需要对光伏发电实行实时监控与信息采集,以保证光伏发电系统的稳定性,光伏发电实时监控数据包括:系统工作环境气象参数,主要有温度、太阳辐射强度(太阳辐照度)、风速及灾害性天气预测;其次是太阳能电池板工作电压和电流等;以上所有信息均由电站监控系统通过通信信道采集、处理、传输和存储,从而达到对整个电站进行智能化监控。专利申请号2021114072397,名称为“一种用于电力负荷预测的光伏发电数据采集装置”,公开了包括采集装置本体,所述采集装置本体的侧面开设有多个散热孔,所述采集装置本体的侧面还安装有滤尘网,且滤尘网正对多个散热孔设置。该发明取代了传统采集装置的散热机构,防止装置内部电子零件长时间工作在高温环境中,进而保证采集装置工作的稳定性,利于对光伏发电的数据采集,还能够对滤尘网起到清洁疏通的作用,保证滤尘网的通畅性,使得采集装置本体内部的空气能够顺利的通过滤尘网与外界环境中的空气发生对流,从而保证采集装置本体的散热性能。但该发明并未对采集的光伏数据进行安全处理,容易造成数据的安全隐患。
发明内容
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题,特别创新地提出了一种基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法。
为了实现本发明的上述目的,本发明提供了一种基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,包括以下步骤:
S1,获取光伏新能源电力数据,该光伏新能源电力数据包括t1~tK时间范围内对应的电压值V1~VK、电流值i1~iK、温度T1~TK、太阳辐照度I1~IK之一或者任意组合;
S2,将步骤S1中获取的光伏新能源电力数据转换为光伏新能源电力图像数据,该光伏新能源电力图像数据包括时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图之一或者任意组合;
S3,将光伏新能源电力图像数据处理后,得到光伏新能源电力图像处理数据;
S4,将光伏新能源电力图像处理数据传输到光伏新能源电力管理平台。
在本发明的一种优选实施方式中,还包括步骤S5,光伏新能源电力管理平台将光伏新能源电力图像处理数据传输到区块链上进行存储。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S2中,时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图分别在四张图片中;这四张图片分别是第1图片、第2图片、第3图片和第4图片,对应的时间-电压曲线图可以在第1图片中,时间-电流曲线图可以在第2图片中,时间-温度曲线图可以在第3图片中,时间-太阳辐照度曲线图可以在第4图片中;
时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图任意组合分别在三张图片中;这三张图片分别是第1图片、第2图片和第3图片,对应的可以是时间-电压曲线图和时间-电流曲线图可以在第1图片中,时间-温度曲线图可以在第2图片中,时间-太阳辐照度曲线图可以在第3图片中;对应的可以是时间-电压曲线图可以在第1图片中,时间-电流曲线图、时间-温度曲线图可以在第2图片中,时间-太阳辐照度曲线图可以在第3图片中;对应的可以是时间-电压曲线图可以在第1图片中,时间-电流曲线图可以在第2图片中,时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图可以在第3图片中;其他类型不再列举;
时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图任意组合分别在二张图片中;这二张图片分别是第1图片和第2图片,对应的可以是时间-电压曲线图可以在第1图片中,时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图可以在第2图片中;对应的可以是时间-电流曲线图可以在第1图片中,时间-电压曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图可以在第2图片中;对应的可以是时间-电压曲线图、时间-电流曲线图可以在第1图片中,时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图可以在第2图片中;其他类型不再列举;
时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图在一张图片中;每张图片即为光伏新能源电力图像。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S3中,将光伏新能源电力图像数据处理后,得到光伏新能源电力图像处理数据的方法包括以下步骤:
S31,判断光伏新能源电力图像是否为灰度图像:
若光伏新能源电力图像为灰度图像,则该光伏新能源电力图像即为光伏新能源电力灰度图像,执行下一步;
若光伏新能源电力图像为非灰度图像,将光伏新能源电力图像转换为光伏新能源电力灰度图像,执行下一步;
S32,根据光伏新能源电力图像或者光伏新能源电力灰度图像计算图像值,得到其图像值;
S33,利用光伏新能源电力灰度图像与图像值生成新的光伏新能源电力图像;
S34,将新的光伏新能源电力图像传输到光伏新能源电力管理平台。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S31中,将光伏新能源电力图像转换为光伏新能源电力灰度图像的方法为:
GRAYimge(x,y)=r(x,y)×ηr+g(x,y)×ηg+b(x,y)×ηb,
其中,GRAYimge(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的灰度值;x=1、2、3、……、X,y=1、2、3、……、Y,X表示图像横向像素点个数,Y表示图像纵向像素点个数;
r(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的红色值;
g(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的绿色值;
b(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的蓝色值;
ηr表示红色值的系数值;ηr+ηg+ηb=1,ηr∈[0,1];
ηg表示绿色值的系数值;ηg∈[0,1];
ηb表示蓝色值的系数值;ηb∈[0,1]。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S32中,根据光伏新能源电力图像计算图像值,得到其图像值的方法为:
Imagecode=Imagecodeoperationmethod(newenergypowerimage),
其中,Imagecode表示根据光伏新能源电力图像计算图像值,得到的图像值;
Imagecodeoperationmethod()表示光伏新能源电力图像计算方法;优选采用SHA1摘要算法;
newenergypowerimage表示光伏新能源电力图像;
在步骤S32中,根据光伏新能源电力灰度图像计算图像值,得到其图像值的方法为:
Imagecode=Grayimagecodeoperationmethod(newenergypowergrayimage),
其中,Imagecode表示根据光伏新能源电力灰度图像计算图像值,得到的图像值;
Grayimagecodeoperationmethod()表示光伏新能源电力灰度图像计算方法;优选采用SHA1摘要算法;
newenergypowergrayimage表示光伏新能源电力灰度图像。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S33中,利用光伏新能源电力灰度图像与图像值生成新的光伏新能源电力图像的方法为:
S331,获取光伏新能源电力灰度图像的位数;
S332,根据步骤S331获取的光伏新能源电力灰度图像的位数和步骤S32中的图像值,得到图像值的位数;
S333,将光伏新能源电力灰度图像中的灰度值与图像值结合,得到新的灰度值;
S334,根据新的灰度值得到新的光伏新能源电力图像。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S332中,根据步骤S331获取的光伏新能源电力灰度图像的位数和步骤S32中的图像值,得到图像值的位数的方法包括以下步骤:
S321,将步骤S32中的图像值转换为二进制图像值,记作IMAGE2,IMAGE2表示二进制图像值;
S322,判断||IMAGE2||与||GRAYimge||间的大小关系:
若||IMAGE2||=||GRAYimge||,||IMAGE2||表示二进制图像值的位数,||GRAYimge||表示光伏新能源电力灰度图像的位数,|| ||表示求位数,则不对二进制图像值进行操作;
若||IMAGE2||>||GRAYimge||,||IMAGE2||表示二进制图像值的位数,||GRAYimge||表示光伏新能源电力灰度图像的位数,|| ||表示求位数,则保留二进制图像值的前||GRAYimge||位;
若||IMAGE2||<||GRAYimge||,||IMAGE2||表示二进制图像值的位数,||GRAYimge||表示光伏新能源电力灰度图像的位数,|| ||表示求位数,则在二进制图像值的最前面或者最后面添加||IMAGE2||-||GRAYimge||个0或者1。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S333中,将光伏新能源电力灰度图像中的灰度值与图像值结合,得到新的灰度值的方法为:
其中,GRAYimge2′(x,y)表示新的灰度值;
GRAYimge2(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的灰度值的二进制值;x=1、2、3、……、X,y=1、2、3、……、Y,X表示图像横向像素点个数,Y表示图像纵向像素点个数;
表示二进制运算符,优选采用同或,也可以采用异或;
IMAGE2表示二进制图像值。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S334中,包括以下步骤:
S3341,将所有的新的灰度值构成新的光伏新能源电力图像;
S3342,将图像值作为新的光伏新能源电力图像的名称。
在本发明的一种优选实施方式中,还包括步骤S5,光伏新能源电力管理平台接收到发送的新的光伏新能源电力图像后,通过新的光伏新能源电力图像得到光伏新能源电力平台图像;
根据光伏新能源电力平台图像获取获取光伏新能源电力数据。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S5中,通过新的光伏新能源电力图像得到光伏新能源电力平台图像的方法包括以下步骤:
S51,获取新的光伏新能源电力图像的名称;
S52,利用新的光伏新能源电力图像与新的光伏新能源电力图像的名称生成光伏新能源电力平台图像。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S52中,利用新的光伏新能源电力图像与新的光伏新能源电力图像的名称生成光伏新能源电力平台图像的方法为:
S521,获取新的光伏新能源电力图像的位数;
S522,根据步骤S521获取的新的光伏新能源电力图像的位数和步骤S51中的名称,该名称即为平台图像值,得到新的平台图像值的位数;
S523,将新的光伏新能源电力图像中的灰度值与新的平台图像值结合,得到新的平台灰度值;
S524,根据新的平台灰度值得到光伏新能源电力平台图像。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S522中,根据步骤S521获取的新的光伏新能源电力图像的位数和步骤S51中的名称,该名称即为平台图像值,得到新的平台图像值的位数的方法包括以下步骤:
S5221,将步骤S522中的平台图像值转换为二进制平台图像值,记作IMAGE′2,IMAGE′2表示二进制平台图像值;
S5322,判断||IMAGE′2||与||GRAYimge″||间的大小关系:
若||IMAGE′2||=||GRAYimge″||,||IMAGE′2||表示二进制平台图像值的位数,||GRAYimge″||表示光伏新能源电力管理平台接收到的新的光伏新能源电力图像的位数,||||表示求位数,则不对二进制图像值进行操作;
若||IMAGE′2||>||GRAYimge″||,||IMAGE′2||表示二进制平台图像值的位数,||GRAYimge″||表示光伏新能源电力管理平台接收到的新的光伏新能源电力图像的位数,||表示求位数,则保留二进制平台图像值的前||GRAYimge||位;
若||IMAGE′2||<||GRAYimge″||,||IMAGE′2||表示二进制平台图像值的位数,||GRAYimge″||表示光伏新能源电力管理平台接收到的新的光伏新能源电力图像的位数,||||表示求位数,则在二进制平台图像值的最前面或者最后面添加||IMAGE2′||-||GRAYimge″||个0或者1。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S523中,将新的光伏新能源电力图像中的灰度值与新的平台图像值结合,得到新的平台灰度值:
其中,GRAYimge2″′(x,y)表示新的平台灰度值;
GRAYimge2″(x,y)表示在接收到的新的光伏新能源电力图像坐标(x,y)处的灰度值的二进制值;x=1、2、3、……、X,y=1、2、3、……、Y,X表示图像横向像素点个数,Y表示图像纵向像素点个数;
表示二进制运算符,优选采用同或,也可以采用异或;
IMAGE′2表示二进制平台图像值。
将所有的新的平台灰度值构成光伏新能源电力平台图像。
综上所述,由于采用了上述技术方案,本发明能够对保证对采集的光伏新能源电力数据的安全性,防止数据的篡改。
本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
图1是本发明流程示意框图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,仅用于解释本发明,而不能理解为对本发明的限制。
本发明提供了一种基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,如图1所示,包括以下步骤:
S1,获取光伏新能源电力数据,该光伏新能源电力数据包括t1~tK时间范围内对应的电压值V1~VK、电流值i1~iK、温度T1~TK、太阳辐照度I1~IK之一或者任意组合;其t1~tK时间范围内对应的电压值V1~VK、电流值i1~iK、温度T1~TK、太阳辐照度I1~IK的关系如表1所示。
表1时间与电压、电流、温度和太阳辐照度间的关系
时刻 | t1 | t2 | t3 | t4 | t5 | t6 | t7 | t8 | t9 | t10 | t11 | t12 | …… | tK |
电压 | V1 | V2 | V3 | V4 | V5 | V6 | V7 | V8 | V9 | V10 | V11 | V12 | …… | VK |
电流 | i1 | i2 | i3 | i4 | i5 | i6 | i7 | i8 | i9 | i10 | i11 | i12 | …… | iK |
温度 | T1 | T2 | T3 | T4 | T5 | T6 | T7 | T8 | T9 | T10 | T11 | T12 | …… | TK |
太阳辐照度 | I1 | I2 | I3 | I4 | I5 | I6 | I7 | I8 | I9 | I10 | I11 | I12 | …… | IK |
其中,t1表示第1时刻,t2表示第2时刻,t3表示第3时刻,t4表示第4时刻,t5表示第5时刻,t6表示第6时刻,t7表示第7时刻,t8表示第8时刻,t9表示第9时刻,t10表示第10时刻,t11表示第11时刻,t12表示第12时刻,tK表示第K时刻;
V1表示t1时刻的电压值,V2表示t2时刻的电压值,V3表示t3时刻的电压值,V4表示t4时刻的电压值,V5表示t5时刻的电压值,V6表示t6时刻的电压值,V7表示t7时刻的电压值,V8表示t8时刻的电压值,V9表示t9时刻的电压值,V10表示t10时刻的电压值,V11表示t11时刻的电压值,V12表示t12时刻的电压值,VK表示tK时刻的电压值;
i1表示t1时刻的电流值,i2表示t2时刻的电流值,i3表示t3时刻的电流值,i4表示t4时刻的电流值,i5表示t5时刻的电流值,i6表示t6时刻的电流值,i7表示t7时刻的电流值,i8表示t8时刻的电流值,i9表示t9时刻的电流值,i10表示t10时刻的电流值,i11表示t11时刻的电流值,i12表示t12时刻的电流值,iK表示tK时刻的电流值;
T1表示t1时刻的温度值,T2表示t2时刻的温度值,T3表示t3时刻的温度值,T4表示t4时刻的温度值,T5表示t5时刻的温度值,T6表示t6时刻的温度值,T7表示t7时刻的温度值,T8表示t8时刻的温度值,T9表示t9时刻的温度值,T10表示t10时刻的温度值,T11表示t11时刻的温度值,T12表示t12时刻的温度值,TK表示tK时刻的温度值;
I1表示t1时刻的太阳辐照度值,I2表示t2时刻的太阳辐照度值,I3表示t3时刻的太阳辐照度值,I4表示t4时刻的太阳辐照度值,I5表示t5时刻的太阳辐照度值,I6表示t6时刻的太阳辐照度值,I7表示t7时刻的太阳辐照度值,I8表示t8时刻的太阳辐照度值,I9表示t9时刻的太阳辐照度值,I10表示t10时刻的太阳辐照度值,I11表示t11时刻的太阳辐照度值,I12表示t12时刻的太阳辐照度值,IK表示tK时刻的太阳辐照度值。
S2,将步骤S1中获取的光伏新能源电力数据转换为光伏新能源电力图像数据,该光伏新能源电力图像数据包括时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图之一或者任意组合;
S3,将光伏新能源电力图像数据处理后,得到光伏新能源电力图像处理数据;
S4,将光伏新能源电力图像处理数据传输到光伏新能源电力管理平台。
在本发明的一种优选实施方式中,还包括步骤S5,光伏新能源电力管理平台将光伏新能源电力图像处理数据传输到区块链上进行存储。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S2中,时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图分别在四张图片中;这四张图片分别是第1图片、第2图片、第3图片和第4图片,对应的时间-电压曲线图可以在第1图片中,时间-电流曲线图可以在第2图片中,时间-温度曲线图可以在第3图片中,时间-太阳辐照度曲线图可以在第4图片中;
时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图任意组合分别在三张图片中;这三张图片分别是第1图片、第2图片和第3图片,对应的可以是时间-电压曲线图和时间-电流曲线图可以在第1图片中,时间-温度曲线图可以在第2图片中,时间-太阳辐照度曲线图可以在第3图片中;对应的可以是时间-电压曲线图可以在第1图片中,时间-电流曲线图、时间-温度曲线图可以在第2图片中,时间-太阳辐照度曲线图可以在第3图片中;对应的可以是时间-电压曲线图可以在第1图片中,时间-电流曲线图可以在第2图片中,时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图可以在第3图片中;其他类型不再列举;
时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图任意组合分别在二张图片中;这二张图片分别是第1图片和第2图片,对应的可以是时间-电压曲线图可以在第1图片中,时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图可以在第2图片中;对应的可以是时间-电流曲线图可以在第1图片中,时间-电压曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图可以在第2图片中;对应的可以是时间-电压曲线图、时间-电流曲线图可以在第1图片中,时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图可以在第2图片中;其他类型不再列举;
时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图在一张图片中;每张图片即为光伏新能源电力图像。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S3中,将光伏新能源电力图像数据处理后,得到光伏新能源电力图像处理数据的方法包括以下步骤:
S31,判断光伏新能源电力图像是否为灰度图像:
若光伏新能源电力图像为灰度图像,则该光伏新能源电力图像即为光伏新能源电力灰度图像,执行下一步;
若光伏新能源电力图像为非灰度图像,将光伏新能源电力图像转换为光伏新能源电力灰度图像,执行下一步;
S32,根据光伏新能源电力图像或者光伏新能源电力灰度图像计算图像值,得到其图像值;
S33,利用光伏新能源电力灰度图像与图像值生成新的光伏新能源电力图像;
S34,将新的光伏新能源电力图像传输到光伏新能源电力管理平台。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S31中,将光伏新能源电力图像转换为光伏新能源电力灰度图像的方法为:
GRAYimge(x,y)=r(x,y)×ηr+g(x,y)×ηg+b(x,y)×ηb,
其中,GRAYimge(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的灰度值;x=1、2、3、……、X,y=1、2、3、……、Y,X表示图像横向像素点个数,Y表示图像纵向像素点个数;
r(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的红色值;
g(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的绿色值;
b(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的蓝色值;
ηr表示红色值的系数值;ηr+ηg+ηb=1,ηr∈[0,1];
ηg表示绿色值的系数值;ηg∈[0,1];
ηb表示蓝色值的系数值;ηb∈[0,1]。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S32中,根据光伏新能源电力图像计算图像值,得到其图像值的方法为:
Imagecode=Imagecodeoperationmethod(newenergypowerimage),
其中,Imagecode表示根据光伏新能源电力图像计算图像值,得到的图像值;
Imagecodeoperationmethod()表示光伏新能源电力图像(图像值)计算方法;优选采用SHA1摘要算法;
newenergypowerimage表示光伏新能源电力图像;
在步骤S32中,根据光伏新能源电力灰度图像计算图像值,得到其图像值的方法为:
Imagecode=Grayimagecodeoperationmethod(newenergypowergrayimage),
其中,Imagecode表示根据光伏新能源电力灰度图像计算图像值,得到的图像值;
Grayimagecodeoperationmethod()表示光伏新能源电力灰度图像(图像值)计算方法;优选采用SHA1摘要算法;
newenergypowergrayimage表示光伏新能源电力灰度图像。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S33中,利用光伏新能源电力灰度图像与图像值生成新的光伏新能源电力图像的方法为:
S331,获取光伏新能源电力灰度图像的位数;
S332,根据步骤S331获取的光伏新能源电力灰度图像的位数和步骤S32中的图像值,得到图像值的位数;
S333,将光伏新能源电力灰度图像中的灰度值与图像值结合,得到新的灰度值;
S334,根据新的灰度值得到新的光伏新能源电力图像。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S332中,根据步骤S331获取的光伏新能源电力灰度图像的位数和步骤S32中的图像值,得到图像值的位数的方法包括以下步骤:
S321,将步骤S32中的图像值转换为二进制图像值,记作IMAGE2,IMAGE2表示二进制图像值;
S322,判断||IMAGE2||与||GRAYimge||间的大小关系:
若||IMAGE2||=||GRAYimge||,||IMAGE2||表示二进制图像值的位数,||GRAYimge||表示光伏新能源电力灰度图像的位数,|| ||表示求位数,则不对二进制图像值进行操作;
若||IMAGE2||>||GRAYimge||,||IMAGE2||表示二进制图像值的位数,||GRAYimge||表示光伏新能源电力灰度图像的位数,|| ||表示求位数,则保留二进制图像值的前||GRAYimge||位;
若||IMAGE2||<||GRAYimge||,||IMAGE2||表示二进制图像值的位数,||GRAYimge||表示光伏新能源电力灰度图像的位数,|| ||表示求位数,则在二进制图像值的最前面或者最后面添加||IMAGE2||-||GRAYimge||个0或者1。优选的,在二进制平台图像值的最前面添加||IMAGE2||-||GRAYimge||个0。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S333中,将光伏新能源电力灰度图像中的灰度值与图像值结合,得到新的灰度值的方法为:
其中,GRAYimge2′(x,y)表示新的灰度值;
GRAYimge2(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的灰度值的二进制值;x=1、2、3、……、X,y=1、2、3、……、Y,X表示图像横向像素点个数,Y表示图像纵向像素点个数;
表示二进制运算符,优选采用同或,也可以采用异或;
IMAGE2表示二进制图像值。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S334中,包括以下步骤:
S3341,将所有的新的灰度值构成新的光伏新能源电力图像;
S3342,将图像值作为新的光伏新能源电力图像的名称。
在本发明的一种优选实施方式中,还包括步骤S5,光伏新能源电力管理平台接收到发送的新的光伏新能源电力图像后,通过新的光伏新能源电力图像得到光伏新能源电力平台图像;
根据光伏新能源电力平台图像获取获取光伏新能源电力数据。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S5中,通过新的光伏新能源电力图像得到光伏新能源电力平台图像的方法包括以下步骤:
S51,获取新的光伏新能源电力图像的名称;
S52,利用新的光伏新能源电力图像与新的光伏新能源电力图像的名称生成光伏新能源电力平台图像。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S52中,利用新的光伏新能源电力图像与新的光伏新能源电力图像的名称生成光伏新能源电力平台图像的方法为:
S521,获取新的光伏新能源电力图像的位数;
S522,根据步骤S521获取的新的光伏新能源电力图像的位数和步骤S51中的名称,该名称即为平台图像值,得到新的平台图像值的位数;
S523,将新的光伏新能源电力图像中的灰度值与新的平台图像值结合,得到新的平台灰度值;
S524,根据新的平台灰度值得到光伏新能源电力平台图像。在本步骤中,为了保证光伏新能源电力平台图像是步骤S31中的光伏新能源电力灰度图像,则对光伏新能源电力平台图像进行防篡改验证,防篡改验证的方法包括以下步骤:
第一步,根据光伏新能源电力平台图像计算图像验证值,得到其图像验证值的方法为:
Imagevalidationcode=Imagevalidationcodeoperationmethod(newenergypowermanagementimage),
其中,Imagevalidationcode表示根据光伏新能源电力平台图像计算图像验证值,得到的图像验证值;
Imagevalidationcodeoperationmethod()表示图像验证值计算方法;优选采用SHA1摘要算法;
newenergypowermanagementimage表示光伏新能源电力平台图像;
第二步,判断图像验证值与平台图像值(也是步骤S51中新的光伏新能源电力图像的名称)是否一致:
若图像验证值与平台图像值一致,则光伏新能源电力管理平台接收到发送的新的光伏新能源电力图像未被篡改;
若图像验证值与平台图像值不一致,则光伏新能源电力管理平台接收到发送的新的光伏新能源电力图像被篡改。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S522中,根据步骤S521获取的新的光伏新能源电力图像的位数和步骤S51中的名称,该名称即为平台图像值,得到新的平台图像值的位数的方法包括以下步骤:
S5221,将步骤S522中的平台图像值转换为二进制平台图像值,记作IMAGE′2,IMAGE′2表示二进制平台图像值;
S5322,判断||IMAGE′2||与||GRAYimge″||间的大小关系:
若||IMAGE′2||=||GRAYimge″||,||IMAGE′2||表示二进制平台图像值的位数,||GRAYimge″||表示光伏新能源电力管理平台接收到的新的光伏新能源电力图像的位数,||||表示求位数,则不对二进制图像值进行操作;
若||IMAGE′2||>||GRAYimge″||,||IMAGE′2||表示二进制平台图像值的位数,||GRAYimge″||表示光伏新能源电力管理平台接收到的新的光伏新能源电力图像的位数,||||表示求位数,则保留二进制平台图像值的前||GRAYimge||位;
若||IMAGE′2||<||GRAYimge″||,||IMAGE′2||表示二进制平台图像值的位数,||GRAYimge″||表示光伏新能源电力管理平台接收到的新的光伏新能源电力图像的位数,||||表示求位数,则在二进制平台图像值的最前面或者最后面添加||IMAGE2′||-||GRAYimge″||个0或者1。优选的,在二进制平台图像值的最前面添加||IMAGE2′||-||GRAYimge″||个0。
在本发明的一种优选实施方式中,在步骤S523中,将新的光伏新能源电力图像中的灰度值与新的平台图像值结合,得到新的平台灰度值:
其中,GRAYimge2″′(x,y)表示新的平台灰度值;
GRAYimge2″(x,y)表示在接收到的新的光伏新能源电力图像坐标(x,y)处的灰度值的二进制值;x=1、2、3、……、X,y=1、2、3、……、Y,X表示图像横向像素点个数,Y表示图像纵向像素点个数;
表示二进制运算符,优选采用同或,也可以采用异或;
IMAGE′2表示二进制平台图像值。
将所有的新的平台灰度值构成光伏新能源电力平台图像。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例,本领域的普通技术人员可以理解:在不脱离本发明的原理和宗旨的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型,本发明的范围由权利要求及其等同物限定。
Claims (9)
1.一种基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,获取光伏新能源电力数据,该光伏新能源电力数据包括t1~tK时间范围内对应的电压值V1~VK、电流值i1~iK、温度T1~TK、太阳辐照度I1~IK之一或者任意组合;
S2,将步骤S1中获取的光伏新能源电力数据转换为光伏新能源电力图像数据,该光伏新能源电力图像数据包括时间-电压曲线图、时间-电流曲线图、时间-温度曲线图、时间-太阳辐照度曲线图之一或者任意组合;
S3,将光伏新能源电力图像数据处理后,得到光伏新能源电力图像处理数据;
S4,将光伏新能源电力图像处理数据传输到光伏新能源电力管理平台。
2.根据权利要求1所述的基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,其特征在于,还包括步骤S5,光伏新能源电力管理平台将光伏新能源电力图像处理数据传输到区块链上进行存储。
3.根据权利要求1所述的基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,其特征在于,在步骤S3中,将光伏新能源电力图像数据处理后,得到光伏新能源电力图像处理数据的方法包括以下步骤:
S31,判断光伏新能源电力图像是否为灰度图像:
若光伏新能源电力图像为灰度图像,则该光伏新能源电力图像即为光伏新能源电力灰度图像,执行下一步;
若光伏新能源电力图像为非灰度图像,将光伏新能源电力图像转换为光伏新能源电力灰度图像,执行下一步;
S32,根据光伏新能源电力图像或者光伏新能源电力灰度图像计算图像值,得到其图像值;
S33,利用光伏新能源电力灰度图像与图像值生成新的光伏新能源电力图像;
S34,将新的光伏新能源电力图像传输到光伏新能源电力管理平台。
4.根据权利要求1所述的基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,其特征在于,在步骤S31中,将光伏新能源电力图像转换为光伏新能源电力灰度图像的方法为:
GRAYimge(x,y)=r(x,y)×ηr+g(x,y)×ηg+b(x,y)×ηb,
其中,GRAYimge(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的灰度值;
r(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的红色值;
g(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的绿色值;
b(x,y)表示在图像坐标(x,y)处的蓝色值;
ηr表示红色值的系数值;ηr+ηg+ηb=1,ηr∈[0,1];
ηg表示绿色值的系数值;ηg∈[0,1];
ηb表示蓝色值的系数值;ηb∈[0,1]。
5.根据权利要求1所述的基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,其特征在于,还包括步骤S5,光伏新能源电力管理平台接收到发送的新的光伏新能源电力图像后,通过新的光伏新能源电力图像得到光伏新能源电力平台图像;
根据光伏新能源电力平台图像获取获取光伏新能源电力数据。
6.根据权利要求1所述的基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,其特征在于,在步骤S5中,通过新的光伏新能源电力图像得到光伏新能源电力平台图像的方法包括以下步骤:
S51,获取新的光伏新能源电力图像的名称;
S52,利用新的光伏新能源电力图像与新的光伏新能源电力图像的名称生成光伏新能源电力平台图像。
7.根据权利要求1所述的基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,其特征在于,在步骤S52中,利用新的光伏新能源电力图像与新的光伏新能源电力图像的名称生成光伏新能源电力平台图像的方法为:
S521,获取新的光伏新能源电力图像的位数;
S522,根据步骤S521获取的新的光伏新能源电力图像的位数和步骤S51中的名称,该名称即为平台图像值,得到新的平台图像值的位数;
S523,将新的光伏新能源电力图像中的灰度值与新的平台图像值结合,得到新的平台灰度值;
S524,根据新的平台灰度值得到光伏新能源电力平台图像。
8.根据权利要求1所述的基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,其特征在于,在步骤S522中,根据步骤S521获取的新的光伏新能源电力图像的位数和步骤S51中的名称,该名称即为平台图像值,得到新的平台图像值的位数的方法包括以下步骤:
S5221,将步骤S522中的平台图像值转换为二进制平台图像值,记作IMAGE′2,IMAGE2′表示二进制平台图像值;
S5322,判断||IMAGE′2||与||GRAYimge″||间的大小关系:
若||IMAGE′2||=||GRAYimge″||,||IMAGE′2||表示二进制平台图像值的位数,||GRAYimge″||表示光伏新能源电力管理平台接收到的新的光伏新能源电力图像的位数,||||表示求位数,则不对二进制图像值进行操作;
若||IMAGE′2||>||GRAYimge″||,||IMAGE′2||表示二进制平台图像值的位数,||GRAYimge″||表示光伏新能源电力管理平台接收到的新的光伏新能源电力图像的位数,||||表示求位数,则保留二进制平台图像值的前||GRAYimge||位;
若||IMAGE′2||<||GRAYimge″||,||IMAGE′2||表示二进制平台图像值的位数,||GRAYimge″||表示光伏新能源电力管理平台接收到的新的光伏新能源电力图像的位数,||||表示求位数,则在二进制平台图像值的最前面或者最后面添加||IMAGE2′||-||GRAYimge″||个0或者1。
9.根据权利要求1所述的基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法,其特征在于,在步骤S523中,将新的光伏新能源电力图像中的灰度值与新的平台图像值结合,得到新的平台灰度值:
其中,GRAYimge2″′(x,y)表示新的平台灰度值;
GRAYimge2″(x,y)表示在接收到的新的光伏新能源电力图像坐标(x,y)处的灰度值的二进制值;x=1、2、3、……、X,y=1、2、3、……、Y,X表示图像横向像素点个数,Y表示图像纵向像素点个数;
表示二进制运算符;
IMAGE2′表示二进制平台图像值。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311166030.5A CN117200971B (zh) | 2023-09-11 | 2023-09-11 | 基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202311166030.5A CN117200971B (zh) | 2023-09-11 | 2023-09-11 | 基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN117200971A true CN117200971A (zh) | 2023-12-08 |
CN117200971B CN117200971B (zh) | 2024-03-26 |
Family
ID=88991949
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202311166030.5A Active CN117200971B (zh) | 2023-09-11 | 2023-09-11 | 基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN117200971B (zh) |
Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2015054638A1 (en) * | 2013-10-10 | 2015-04-16 | Elwha Llc | Methods, systems, and devices for handling image data from captured images |
CN106656035A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-05-10 | 烟台中飞海装科技有限公司 | 一种光伏电站故障检测方法 |
CN107168049A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-09-15 | 浙江工业大学 | 光伏阵列输出特性曲线实时获取方法 |
CN107742171A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-02-27 | 浙江工业大学 | 基于移动阴影图像识别的光伏电站发电功率预测方法 |
US20190285672A1 (en) * | 2011-07-25 | 2019-09-19 | Clean Power Research, L.L.C. | System and Method for Estimating Photovoltaic Energy Generation through Linearly Interpolated Irradiance Observations with the Aid of a Digital Computer |
CN110518881A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-29 | 中国计量大学 | 基于环境气象因素的热斑监测装置与预测方法 |
CN110717592A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-21 | 华北电力大学 | 一种计算光伏电站地表辐照度空间分布的方法 |
CN112465738A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-09 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 基于红外与可见光图像的光伏电站在线运维方法及系统 |
CN112507793A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-16 | 上海电力大学 | 一种超短期光伏功率预测方法 |
CN113077341A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-07-06 | 杭州溪塔科技有限公司 | 一种基于区块链的光伏发电数据监控系统和方法 |
US20220077820A1 (en) * | 2020-09-04 | 2022-03-10 | Mgit | Method and system for soar photovoltaic power station monitoring |
CN114362354A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-04-15 | 合肥中南光电有限公司 | 智能光伏电站用安全预警系统 |
CN116128170A (zh) * | 2023-04-19 | 2023-05-16 | 深圳市峰和数智科技有限公司 | 一种光伏电站功率超短期预测方法、装置及相关设备 |
-
2023
- 2023-09-11 CN CN202311166030.5A patent/CN117200971B/zh active Active
Patent Citations (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20190285672A1 (en) * | 2011-07-25 | 2019-09-19 | Clean Power Research, L.L.C. | System and Method for Estimating Photovoltaic Energy Generation through Linearly Interpolated Irradiance Observations with the Aid of a Digital Computer |
WO2015054638A1 (en) * | 2013-10-10 | 2015-04-16 | Elwha Llc | Methods, systems, and devices for handling image data from captured images |
CN106656035A (zh) * | 2016-12-13 | 2017-05-10 | 烟台中飞海装科技有限公司 | 一种光伏电站故障检测方法 |
CN107168049A (zh) * | 2017-05-19 | 2017-09-15 | 浙江工业大学 | 光伏阵列输出特性曲线实时获取方法 |
CN107742171A (zh) * | 2017-10-31 | 2018-02-27 | 浙江工业大学 | 基于移动阴影图像识别的光伏电站发电功率预测方法 |
CN110518881A (zh) * | 2019-08-02 | 2019-11-29 | 中国计量大学 | 基于环境气象因素的热斑监测装置与预测方法 |
CN110717592A (zh) * | 2019-10-11 | 2020-01-21 | 华北电力大学 | 一种计算光伏电站地表辐照度空间分布的方法 |
US20220077820A1 (en) * | 2020-09-04 | 2022-03-10 | Mgit | Method and system for soar photovoltaic power station monitoring |
CN112507793A (zh) * | 2020-11-05 | 2021-03-16 | 上海电力大学 | 一种超短期光伏功率预测方法 |
CN112465738A (zh) * | 2020-12-21 | 2021-03-09 | 国网山东省电力公司电力科学研究院 | 基于红外与可见光图像的光伏电站在线运维方法及系统 |
CN113077341A (zh) * | 2021-03-29 | 2021-07-06 | 杭州溪塔科技有限公司 | 一种基于区块链的光伏发电数据监控系统和方法 |
CN114362354A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-04-15 | 合肥中南光电有限公司 | 智能光伏电站用安全预警系统 |
CN116128170A (zh) * | 2023-04-19 | 2023-05-16 | 深圳市峰和数智科技有限公司 | 一种光伏电站功率超短期预测方法、装置及相关设备 |
Non-Patent Citations (5)
Title |
---|
ZUAN FU: "Photovoltaic Power Prediction Based on Gray-scale Satellite Cloud Image and Optimized LSTM", 2022 IEEE 6TH CONFERENCE ON ENERGY INTERNET AND ENERGY SYSTEM INTEGRATION (EI2), 10 May 2023 (2023-05-10) * |
刘福才;林宁;: "基于ARM的光伏电站监控系统的设计", 工业仪表与自动化装置, no. 04, 5 August 2008 (2008-08-05) * |
曹潇;陈志宝;周海;丁杰;: "基于地基云图分析的光伏功率预测系统设计", 电力信息化, no. 03, 15 March 2013 (2013-03-15) * |
汪登;孙耀杰;: "光伏发电系统预测研究进展", 太阳能, no. 07, 28 July 2018 (2018-07-28) * |
陈明澍;: "用于光伏厂智能巡检的红外式无人机系统设计", 仪器仪表用户, no. 03, 8 March 2017 (2017-03-08) * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN117200971B (zh) | 2024-03-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN106643765B (zh) | 一种采集异常维修时长计算方法 | |
Nguyen et al. | Automated quantification of solar photovoltaic potential in cities Overview: A new method to determine a city's solar electric potential by analysis of a distribution feeder given the solar exposure and orientation of rooftops. | |
CN104166999B (zh) | 一种基于地基云图强度分层的云团提取方法 | |
CN113099242B (zh) | 一种输电线路视频监测数据处理方法及系统 | |
KR20220092628A (ko) | 태양광 전력 곡선 모델링 방법 및 장치, 및 컴퓨터 디바이스 및 저장 매체 | |
CN113485432A (zh) | 一种基于无人机的光伏电站电致发光智能诊断系统及方法 | |
CN107133685A (zh) | 光伏发电系统发电量的预测方法及预测系统 | |
CN117200971B (zh) | 基于区块链的光伏组件新能源电力数据传输方法 | |
CN108008633A (zh) | 包含多种天气变化的辐照度与光伏组件坐标关联关系建立方法 | |
CN117195320B (zh) | 通过大数据图像生成光伏组件能源数据的安全方法 | |
CN109583753B (zh) | 一种基于区域内部交易的智能电网监控系统及其控制方法 | |
CN113011477B (zh) | 一种太阳辐照数据的清洗和补全系统及方法 | |
CN108173291B (zh) | 一种基于天气因素的分布式新能源智能配电方法 | |
Tsafarakis et al. | Three years experience in a Dutch public awareness campaign on photovoltaic system performance | |
CN112083279A (zh) | 一种电力自动化分布式信息采集系统及方法 | |
CN116664549A (zh) | 一种基于特征感知的光伏电站热斑缺陷检测方法 | |
CN116667783A (zh) | 一种分布式光伏电站维护系统 | |
CN114281846B (zh) | 一种基于机器学习的新能源发电预测方法 | |
CN111401689B (zh) | 光伏场站降雪日期的确定方法、装置、设备及存储介质 | |
CN114092838A (zh) | 一种基于深度学习目标检测的光伏缺陷检测方法 | |
CN117424559B (zh) | 利用机器视觉进行光伏涂层电力故障的监测方法 | |
CN117478064B (zh) | 基于电力参数进行光伏板新能源电网异常筛选系统 | |
CN113033326A (zh) | 一种光伏电站施工踩踏组件监测方法 | |
CN113837884A (zh) | 建筑的碳中和分析方法及碳中和分析系统 | |
CN115035104B (zh) | 基于多维度感知的光伏板形变智能预测方法及系统 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |