CN117375106A - 基于物联网的海上风电建设管理方法及系统 - Google Patents

基于物联网的海上风电建设管理方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及海上风电管理的技术领域，特别是涉及一种基于物联网的海上风电建设管理方法及系统，其能够有效解决远岸海岛的电力供应问题，提供可靠、可持续的电力支持；获取历史海岛用电信息；所述用电信息包括用电功率及对应用电时间节点；将每日时间划分为若干个时间段，分别统计历史用电信息在每个时间段内的平均用电功率，获得海岛用电功率集合；所述海岛用电功率集合包括每个时间段的平均用电功率，并且平均用电功率按照时间顺序排列；获取海岛在未来预设时间内的发电环境影响要素，所述发电环境影响要素包括风速、风向、空气密度以及温度；将发电环境影响要素输入至预先构建的风电机组发电功率预测模型中。

Description

基于物联网的海上风电建设管理方法及系统
技术领域
本发明涉及海上风电管理的技术领域，特别是涉及一种基于物联网的海上风电建设管理方法及系统。
背景技术
远岸海岛的特殊地理环境，导致难以由陆地直接向海岛进行电力输送；为了解决远岸海岛的用电问题，通过搭建风电发电机组利用海岛丰富的风力资源进行发电，并结合燃料发电机组对海岛的日常用电进行补给；通过混合使用风力发电和燃料发电机组，能够有效地解决远岸海岛的电力供应问题，提供可靠、可持续的电力，并确保在不同条件下维持电力供应的稳定性。
然而，在现有的风力发电和燃料发电的管理使用过程中，往往是尽可能多的使用风力发电机组进行发电，只有当海岛用电功率负荷超过风力发电功率，造成大面积用户停电时，才会启用燃料发电机组进行电力供应。由于需要临时对燃料发电机组进行启动，经常存在燃料准备不充分以及无法第一时间启动燃料发电机组的情况发生，导致海岛电力用户的用电体验较差。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供一种能够有效解决远岸海岛的电力供应问题，提供可靠、可持续的电力支持的基于物联网的海上风电建设管理方法。
第一方面，本发明提供了基于物联网的海上风电建设管理方法，获取历史海岛用电信息；所述用电信息包括用电功率及对应用电时间节点；
将每日时间划分为若干个时间段，分别统计历史用电信息在每个时间段内的平均用电功率，获得海岛用电功率集合；所述海岛用电功率集合包括每个时间段的平均用电功率，并且平均用电功率按照时间顺序排列；
获取海岛在未来预设时间内的发电环境影响要素，所述发电环境影响要素包括风速、风向、空气密度以及温度；
将发电环境影响要素输入至预先构建的风电机组发电功率预测模型中，获得未来预设时间内的风电机组发电功率集合；所述风电机组发电功率集合包括每个时间段内的发电功率，并且发电功率按照时间顺序排列；
将海岛用电功率集合与风电机组发电功率集合按照时间段进行对齐，获得电力供需集合；
提取电力供需集合中平均用电功率大于风电机组发电功率的时间段，并计算每个时间段所匮缺的功率，将所提取的时间段分别与对应的匮缺功率结合，获得若干个电力匮缺时间向量；
根据电力匮缺时间向量，确定燃料发电机组启动时间段以及对应时间段所需要准备的燃料数量。
进一步地，所述风电机组发电功率预测模型所应用的计算公式如下：
P=0.5×ρ×A×Cp×[V×(T0/T)0.5]3×F(θ)
其中，P表示风电机组的发电功率；ρ表示空气密度；A表示风机叶片的面积；Cp表示风力系数；V表示风速；θ表示风向，F(θ)为风向因子，表示风向对发电功率的影响。
进一步地，所述历史海岛用电信息获取方法包括：
安装传感器来监测和记录用电功率的实时数据，所述传感器设置在电力输电线路、变电站和用户端上；
使用数据库和云平台对从传感器获得的用电功率数据进行记录和存储，记录的数据包括日期、时间戳和相应用电功率；
对数据库和云平台存储的数据进行提取，获得历史海岛用电信息。
进一步地，所述传感器包括电流传感器、电压传感器、功率传感器和能量计量器。
进一步地，所述历史海岛用电信息分析方法包括：
将每日时间划分为若干个时间段，以小时为单位进行划分；
对于每个时间段，计算历史数据中该时间段内的所有用电功率值的平均值；
将计算得到的平均用电功率按照时间顺序排列；
将每个时间段的平均用电功率值组合成一个集合，获得海岛用电功率集合；
对海岛用电功率集合进行储存，通过使用数据库和云平台来记录海岛用电功率集合。
进一步地，所述风电机组发电功率预测模型构建方法包括：
收集历史的风速、风向、空气密度和温度等发电环境影响要素数据，并与相应时间段的风电机组的实际发电功率进行关联；
对数据进行特征工程，包括提取、转换和筛选相关特征；
选择机器学习模型，将发电环境影响要素作为模型的输入，将风电机组发电功率集合作为输出；
将历史发电环境影响要素数据和对应的风电机组实际发电功率数据划分为训练集和验证集；
使用验证集评估模型的预测能力，并调整模型的参数、特征工程；
在模型训练和调优完成后，将未来预设时间内的发电环境影响要素输入到预测模型中，模型输出未来预设时间内的风电机组发电功率集合。
进一步地，所述燃料数量准备计划包括：
确定所需的燃料类型，包括燃油、天然气和煤炭；
确定燃料供应链的可用性和稳定性，包括评估燃料供应商的可靠性、交付能力和运输方式；
建立足够的燃料储备，储备燃料存放在安全的存储设施中；
实施定期的燃料库存监测，建立库存管理系统；
根据燃料需求、供应链可用性和储备情况，制定燃料补给计划，所述计划包括燃料供应商和联系信息、交付时间表、燃料交付地点、燃料质量和数量、库存报告和监测频率；
制定应急计划，包括额外的燃料储备和备用供应商；
定期审查和改进燃料准备计划。
另一方面，本申请还提供了基于物联网的海上风电建设管理系统，所述系统包括：
历史用电信息获取模块，用于获取历史海岛用电信息，并发送；
用电功率统计模块，用于接收历史海岛用电信息，将每日时间划分为若干个时间段，统计历史用电信息在每个时间段内的平均用电功率，获得海岛用电功率集合，并发送；
发电环境影响要素获取模块，用于获取海岛在未来预设时间内的发电环境影响要素，并发送；
风电机组发电功率预测模块，用于接收发电环境影响要素，将发电环境影响要素输入至预先构建的风电机组发电功率预测模型中，获得未来预设时间内的风电机组发电功率集合，并发送；
电力供需匹配模块，用于接收海岛用电功率集合和风电机组发电功率集合，并对海岛用电功率集合和风电机组发电功率集合按照时间段进行对齐，获得电力供需集合，并发送；
电力匮缺检测模块，用于接收电力供需集合，提取电力供需集合中平均用电功率大于风电机组发电功率的时间段，并计算每个时间段所匮缺的功率，将所提取的时间段分别与对应的匮缺功率结合，获得若干个电力匮缺时间向量，并发送；
燃料发电机组运行模块，用于接收电力匮缺时间向量，确定燃料发电机组启动时间段以及对应时间段所需要准备的燃料数量。
第三方面，本申请提供了一种电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述方法中的步骤。
与现有技术相比本发明的有益效果为：该方法能够准确计算海岛用电需求和风电机组发电能力，通过将海岛用电功率集合与风电机组发电功率集合对齐，可获得精确的电力供需集合，避免了过度依赖风力发电造成的电力不足的情况；
该方法根据电力匮缺时间向量确定燃料发电机组启动时间段及所需的燃料数量，通过精确计算电力匮缺时间段及匮缺功率，可以合理规划燃料发电机组的启动时机，提高燃料发电机组的利用效率；
该方法基于物联网技术，实现了对海岛用电信息和发电环境影响要素的实时获取和传输，通过实时监测电力供需集合和电力匮缺时间向量，能够及时发现电力供需不匹配的情况，从而采取相应的调整措施，确保持续稳定的电力供应；
通过精确的电力供需匹配和燃料发电机组的调度，能够避免大面积用户停电和电力不足的情况发生，从而提高了海岛电力用户的用电体验，用户能够获得可靠、稳定的电力供应，满足日常用电需求；
该方法结合风力发电和燃料发电，充分利用海岛丰富的风力资源，提供可靠、可持续的电力供应，通过合理规划和管理电力资源，可以降低对传统燃料的依赖，减少碳排放，从而实现能源的可持续发展；
综上所述，基于物联网的海上风电建设管理方法具有精确的电力供需匹配、优化燃料发电机组调度、实时监测和调整、提高用户体验以及可持续发展等优点，使得该方法能够有效解决远岸海岛的电力供应问题，提供可靠、可持续的电力支持。
附图说明
图1是本发明的流程图；
图2是历史海岛用电信息获取方法的流程图；
图3是历史海岛用电信息分析方法的流程图；
图4是风电机组发电功率预测模型构建方法的流程图；
图5是燃料数量准备计划的流程图；
图6是基于物联网的海上风电建设管理方法及系统的结构图。
实施方式
在本申请的描述中，所属技术领域的技术人员应当知道，本申请可以实现为方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。因此，本申请可以具体实现为以下形式：完全的硬件、完全的软件（包括固件、驻留软件、微代码等）、硬件和软件结合的形式。此外，在一些实施例中，本申请还可以实现为在一个或多个计算机可读存储介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读存储介质中包含计算机程序代码。
上述计算机可读存储介质可以采用一个或多个计算机可读存储介质的任意组合。计算机可读存储介质包括：电、磁、光、电磁、红外或半导体的系统、装置或器件，或者以上任意的组合。计算机可读存储介质更具体的例子包括：便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器、只读存储器、可擦除可编程只读存储器、闪存、光纤、光盘只读存储器、光存储器件、磁存储器件或以上任意组合。在本申请中，计算机可读存储介质可以是任意包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置、器件使用或与其结合使用。
本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律的相关规定。
本申请通过流程图和/或方框图描述所提供的方法、装置、电子设备。
应当理解，流程图和/或方框图的每个方框以及流程图和/或方框图中各方框的组合，都可以由计算机可读程序指令实现。这些计算机可读程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，这些计算机可读程序指令通过计算机或其他可编程数据处理装置执行，产生了实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的装置。
也可以将这些计算机可读程序指令存储在能使得计算机或其他可编程数据处理装置以特定方式工作的计算机可读存储介质中。这样，存储在计算机可读存储介质中的指令就产生出一个包括实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的指令装置产品。
也可以将计算机可读程序指令加载到计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上，使得在计算机、其他可编程数据处理装置或其他设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令能够提供实现流程图和/或方框图中的方框规定的功能/操作的过程。
下面结合本申请中的附图对本申请进行描述。
实施例
如图1至图5所示，本发明的基于物联网的海上风电建设管理方法，具体包括以下步骤：
S1、获取历史海岛用电信息；所述用电信息包括用电功率及对应用电时间节点；
在实际应用中，通过以下方法获取历史海岛用电信息：
S11、在海岛的电力系统中，安装传感器来监测和记录用电功率的实时数据，所述传感器设置在电力输电线路、变电站或用户端，通过监测电流和电压等参数来实时测量用电功率，并将数据传输到物联网平台或中央数据管理系统，用电功率数据包括用电功率及对应用电时间节点；
S12、通过使用数据库或云平台对从传感器获得的用电功率数据进行记录和存储，确保数据的可靠存储和后续访问，记录的数据包括日期、时间戳以及相应的用电功率；
S13、对数据库或云平台存储的数据进行提取，获得历史海岛用电信息；
所述传感器包括：
电流传感器，用于监测电力系统中的电流流动；
电压传感器，用于监测电力系统中的电压水平；
功率传感器，用于直接测量用电设备或电路的实际功率消耗；
能量计量器，用于记录用电量和用电时间节点；
在本步骤中，通过在电力系统中安装传感器，能够实时监测和记录用电功率的数据，能够获得高分辨率的用电数据，了解电力系统的实际运行情况，包括用电功率的波动和变化；
通过将数据传输到物联网平台或中央数据管理系统，数据的传输是自动化的，无需人工干预，提高了数据的可靠性和实时性；
将数据存储在数据库或云平台上，能够随时远程访问历史用电信息，能够实现远程监控、分析和决策制定；并且平台通常提供了数据备份、安全性和访问控制等功能，确保数据的完整性和安全性；
综上所述，使用传感器监测和记录用电功率数据，并将其存储在数据库或云平台中，是一种高效、准确、自动化且可远程访问的方法，有助于实现对历史海岛用电信息的有效管理和分析。
S2、将每日时间划分为若干个时间段，分别统计历史用电信息在每个时间段内的平均用电功率，获得海岛用电功率集合；
所述海岛用电功率集合包括每个时间段的平均用电功率，并且平均用电功率按照时间顺序排列；
步骤S2将历史用电数据进行时间分段并计算每个时间段的平均用电功率，便于了解海岛电力需求的季节性、日常变化和高峰时段等模式，历史海岛用电信息分析方法，包括：
S21、将每日时间划分为若干个时间段，以小时为单位进行划分，如将一天分成24个小时，每个小时作为一个时间段，捕捉每小时的用电模式；
S22、对于每个时间段，计算历史数据中该时间段内的所有用电功率值的平均值，通过求和该时间段内的所有功率值，然后除以数据点数量来获得；
S23、将计算得到的平均用电功率按照时间顺序排列，以便于后续步骤中与风电机组发电功率进行比较和分析；
S24、将每个时间段的平均用电功率值组合成一个集合，获得海岛用电功率集合；
S25、对海岛用电功率集合进行储存，通过使用数据库或云平台来记录海岛用电功率集合，以便后续分析和决策使用；
在本步骤中，将每日时间划分为若干个时间段，并计算每个时间段内的平均用电功率，能够快速捕捉到海岛建筑物用电的季节性、日常变化和高峰时段等模式，时间分段的方法能够提高数据处理的效率，使得对历史用电信息的管理和分析更加迅速和准确；
按小时为单位划分时间段，能够提供更细粒度的用电数据，准确反映每个时间段内的用电情况，能够揭示用电模式的细节和变化趋势；
通过按时间顺序排列计算得到的平均用电功率，便于与其他相关数据进行比较和分析；
综上所述，步骤S2的优点包括高效性、提供细粒度的用电数据、可比性强以及数据存储可靠，便于对历史海岛用电信息进行有效管理和分析。
S3、获取海岛在未来预设时间内的发电环境影响要素，所述发电环境影响要素包括风速、风向、空气密度以及温度；
步骤S3在海上风电项目中，针对海岛风电场，在预设的时间范围内收集相关的发电环境数据，获取风速、风向、空气密度和温度等信息；
风速表示风的强度，而风向描述风的吹向，在海上风电项目中安装测风塔或风杆，上面设有多个高度不同的风速测量仪器，包括风速计和风向标，实时监测风速和风向的变化，并将数据记录下来；
空气密度受温度和大气压力的影响，通过监测和测量海岛周边的空气密度和温度，能够了解风力发电系统的工作环境；
发电环境影响要素获取方法，包括：
A、通过向气象局或第三方数据提供商租用或购买气象数据来获取海岛附近的风速、风向、空气密度和温度数据；
B、在海岛周边位置建立气象测量站，安装风速仪、风向仪、空气温度仪等传感器设备，进行实时监测和数据记录；
C、利用遥感技术，包括卫星图像和激光雷达，获取海岛周边的风速、风向和气象信，遥感数据能够提供广泛且连续的覆盖范围，对于大范围的海上风电场具有较强的数据支持作用；
在本步骤中，使用气象数据、气象测量站和遥感技术获取的信息，确保了风力发电系统的设计和运行依赖于可靠的数据，提高了发电系统的性能和可靠性；通过实时监测风速和风向等参数，能够迅速应对突发的气象变化；
使用历史和实时数据来预测未来的气象条件，提高风力发电的利用率，减少燃料发电机组的使用，降低运营成本，减少碳排放，促进可再生能源的使用，满足可持续发展的目标。
S4、将发电环境影响要素输入至预先构建的风电机组发电功率预测模型中，获得未来预设时间内的风电机组发电功率集合；所述风电机组发电功率集合包括每个时间段内的发电功率，并且发电功率按照时间顺序排列；
所述风电机组发电功率预测模型构建方法为：
S41、收集历史的风速、风向、空气密度和温度等发电环境影响要素数据，并与相应时间段的风电机组的实际发电功率进行关联；
S42、对数据进行特征工程，包括提取、转换和筛选相关特征；
S43、选择机器学习模型，将发电环境影响要素作为模型的输入，将风电机组发电功率集合作为输出；
S44、将历史发电环境影响要素数据和对应的风电机组实际发电功率数据划分为训练集和验证集，使用训练集对模型进行训练，并使用验证集评估模型的性能和准确性；
S45、使用验证集评估模型的预测能力，并通过调整模型的参数、特征工程的优化，提高模型的准确性和预测能力；
S46、在模型训练和调优完成后，将未来预设时间内的发电环境影响要素输入到预测模型中，模型输出未来预设时间内的风电机组发电功率集合，模型结合发电环境影响要素的变化，利用历史数据和已学习的模型参数进行预测，得出未来预设时间内的风电机组发电功率集合；
更为具体的，环境影响要素并非始终保持恒定，因此模型定期用新采集的数据进行迭代更新，以提高预测的准确性，由于风电机组自身的老化和维护状态等变化，也会使其性能发生变化，需要定期对风电机组进行检修；
所述风电机组发电功率预测模型所应用的计算公式如下：
P=0.5×ρ×A×Cp×[V×(T0/T)0.5]3×F(θ)
其中，P表示风电机组的发电功率；ρ表示空气密度；A表示风机叶片的面积；Cp表示风力系数；V表示风速；θ表示风向，F(θ)为风向因子，表示风向对发电功率的影响；
在本步骤中，提高预测准确性、时间顺序排列的发电功率集合、优化的特征工程、模型训练与验证、动态数据更新以及准确的计算公式应用，这些效果能够提高风电机组发电功率预测的准确性和可靠性；模型定期使用新采集的数据进行迭代更新，能够保持模型的适应性，并提高预测的准确性。
S5、将海岛用电功率集合与风电机组发电功率集合按照时间段进行对齐，获得电力供需集合；
电力供需集合获得方法包括：
S51、将每日时间以小时为单位划分为若干个时间段；
S52、将海岛用电功率集合中的每个时间段内的平均用电功率与相应时间段内的风电机组发电功率集合进行比较，获得电力供需集合，在相同时间段内比较海岛的用电需求和风电机组的发电能力；
S53、对比每个时间段内海岛的平均用电功率与风电机组的发电功率，若海岛的平均用电功率小于等于风电机组的发电功率，表示在该时间段内用电需求能够被风电机组满足，无需启动燃料发电机组；
在本步骤中，通过将海岛用电功率集合与风电机组发电功率集合按照时间段进行对齐，能够实现对供需关系的精确匹配，能够直观地了解每个时间段内海岛的用电需求与风电机组的发电能力是否匹配，从而决定是否需要启动燃料发电机组；
通过将历史的用电功率信息与风电机组的发电功率信息进行对比，能够实时监控电力供需的状态，及时发现供需失衡或电力匮缺的情况，并能够在短时间内做出相应的调整和决策；
通过将海岛用电功率与风电机组发电功率进行对比，能够提前预知可能存在的电力短缺时间段，从而减少电力短缺发生的风险，提高海岛电力供应的可靠性；
有效利用风电机组的发电能力，尽量减少对燃料发电机组的启动次数和使用时间，提高能源利用效率，还减少了对燃料资源的需求，从而降低了运营成本和环境影响。
S6、提取电力供需集合中平均用电功率大于风电机组发电功率的时间段，并计算每个时间段所匮缺的功率，将所提取的时间段分别与对应的匮缺功率结合，获得若干个电力匮缺时间向量；
步骤S6旨在确定在未来时间段内，风电机组的发电能力不足以满足海岛的用电需求时，需要启动燃料发电机组的时间段以及所需的额外电力量；
获取步骤S5中的电力供需集合，对于电力供需集合中的每个时间段，比较平均用电功率和风电机组发电功率，若平均用电功率大于风电机组发电功率，即电力供需不平衡，那么该时间段被标记为电力缺少时间段，这些时间段表示了风力发电无法满足用电需求的时刻；
对于每个被标记为电力缺少时间段的时间段，计算缺少的功率量：
电力缺口= 平均用电功率-风电机组发电功率
所述电力缺口表示在每个时间段内所需的额外电力量，为了跟踪和记录每个电力缺少时间段的电力缺口，将每个时间段的电力缺口值与其对应的时间段进行关联，形成若干个电力匮缺时间向量，每个电力匮缺时间向量包含了一个电力缺少时间段和其对应的电力缺口值；
在本步骤中，通过计算电力缺口，能够量化每个时间段的电力缺少量，能够有针对性地安排燃料发电机组的启动时间，避免频繁的启停操作，减少燃料消耗和发电设备的磨损，提高能源利用效率；
通过确定电力缺少时间段，能够预先计算每个时间段的缺少功率，从而确定所需的额外电力量，在电力缺口发生前，能够提前准备足够的燃料供应，确保燃料发电机组在启动时有足够的燃料可用，避免因燃料不足而延迟或无法启动的情况发生；
通过准确确定电力缺少时间段和所需的额外电力量，能够更好地规划燃料发电机组的启停操作，确保在电力供应不足的情况下，提供稳定可靠的电力供应，提高海岛电力用户的用电体验，减少因电力不足而造成的停电情况；
综上所述，步骤S6的优点包括精确性、节约能源、减少设备磨损、提前准备燃料以及提高电力供应的可靠性与稳定性，有助于优化海上风电系统的管理，提高电力供应的效率和可持续性。
S7、根据电力匮缺时间向量，确定燃料发电机组启动时间段以及对应时间段所需要准备的燃料数量；
针对电力匮缺时间向量中的每个时间段，在这些时间段内，风力发电系统无法满足海岛用电需求，基于预测的用电需求和风力发电功率，确定需启动燃料发电机组的具体时间段；
对于确定的启动时间段，根据时间段内平均匮缺的功率量来计算所需准备的燃料数量，在计算燃料数量时，考虑燃料供应的可靠性和燃料储存容量，根据燃料发电机组的燃料消耗率、启动时间段的持续时间以及预测的用电需求，计算所需的燃料量，并确保燃料供应能够覆盖整个时间段的电力需求；
燃料数量的计算涉及以下因素：
燃料发电机组的额定功率标定，确定燃料发电机组的额定功率，即单位时间内燃料发电机组能够提供的电力容量；
启动时间段的持续时间，确定需要启动燃料发电机组的时间段的持续时间，即启动时间段的时长；
燃料消耗，确定燃料发电机组在运行时的燃料消耗速率，即单位时间内消耗的燃料量；
燃料数量的计算公式为：
燃料数量 = 燃料发电机组额定功率 × 启动时间段持续时间 × 燃料消耗率；
在根据计算得到所需准备的燃料数量后，制定燃料准备计划，包括确保准备足够的燃料供应、安排燃料运输和储存等操作，以保证在需要启动燃料发电机组时能够及时提供燃料，满足电力需求
所述燃料准备计划包括：
S71、确定所需的燃料类型，包括燃油、天然气和煤炭；
S72、确定燃料供应链的可用性和稳定性，包括评估燃料供应商的可靠性、交付能力和运输方式，确保供应链能够满足燃料需求；
S73、建立足够的燃料储备，以应对电力匮缺期间的需要，储备燃料存放在安全和适当的存储设施中，确保质量和安全性；
S74、实施定期的燃料库存监测，确保燃料的质量和数量，建立库存管理系统，及时了解燃料的消耗和补充需求；
S75、根据燃料需求、供应链可用性和储备情况，制定燃料补给计划，所述计划包括燃料供应商和联系信息、交付时间表、燃料交付地点、燃料质量和数量、库存报告和监测频率；
S76、制定应急计划，以应对不可预测的情况，如天气突变或供应链中断，包括额外的燃料储备和备用供应商；
S77、定期审查和改进燃料准备计划，确保其适应变化的需求和供应链条件；
稳定的燃料补给计划是确保海上风电系统可靠运行的关键因素，充分考虑供应链、库存管理和应急计划，以应对不同情况下的电力需求，确保电力供应的稳定性和可持续性；
在本步骤中，准确地确定何时需要启动燃料发电机组，从而提高了电力供应的精确性，计划还能够根据实时的用电需求和风力发电功率的实际变化进行动态调整，以应对变化的情况；
通过计算所需准备的燃料数量，能够确保在启动燃料发电机组时不会准备过多或过少的燃料，这有助于降低燃料成本，避免不必要的浪费，并确保库存的有效利用；
考虑了燃料供应链的可用性和稳定性，包括供应商的可靠性评估、库存管理和定期监测，确保在需要时能够及时提供足够的燃料，保障电力供应的可靠性；
制定了应急计划，考虑不可预测的情况，如天气突变或供应链中断，确保在紧急情况下仍能够维持电力供应，提高了系统的弹性和可恢复性；
定期审查和改进计划，以适应变化的需求和供应链条件，以便于不断优化燃料补给策略，提高效率和可持续性。
实施例
如图6所示，本发明的基于物联网的海上风电建设管理系统，具体包括以下模块；
历史用电信息获取模块，用于获取历史海岛用电信息，并发送；
用电功率统计模块，用于接收历史海岛用电信息，将每日时间划分为若干个时间段，统计历史用电信息在每个时间段内的平均用电功率，获得海岛用电功率集合，并发送；
发电环境影响要素获取模块，用于获取海岛在未来预设时间内的发电环境影响要素，并发送；
风电机组发电功率预测模块，用于接收发电环境影响要素，将发电环境影响要素输入至预先构建的风电机组发电功率预测模型中，获得未来预设时间内的风电机组发电功率集合，并发送；
电力供需匹配模块，用于接收海岛用电功率集合和风电机组发电功率集合，并对海岛用电功率集合和风电机组发电功率集合按照时间段进行对齐，获得电力供需集合，并发送；
电力匮缺检测模块，用于接收电力供需集合，提取电力供需集合中平均用电功率大于风电机组发电功率的时间段，并计算每个时间段所匮缺的功率，将所提取的时间段分别与对应的匮缺功率结合，获得若干个电力匮缺时间向量，并发送；
燃料发电机组运行模块，用于接收电力匮缺时间向量，确定燃料发电机组启动时间段以及对应时间段所需要准备的燃料数量。
该系统通过获取历史用电信息和发电环境影响要素，并进行用电功率统计和风电机组发电功率预测，系统能够准确获取海岛用电需求和风电机组发电能力，通过电力供需匹配模块以及电力匮缺检测模块，系统能够及时检测到电力匮缺时间段，并确定需要启动燃料发电机组的具体时间段，从而提高了电力供应的可靠性；
系统利用物联网技术实现数据的实时传输和处理，自动获取历史用电信息、发电环境影响要素等数据，并进行相应的计算和决策，通过自动化和智能化的管理，减少了人为操作的出错和延误，提高了管理效率和响应速度；
系统能够实时监测电力供需情况，根据实际情况进行动态调整，若发现电力供需不匹配或其他异常情况，系统能够及时作出相应的措施，以确保持续稳定的电力供应；
通过准确预测和调节电力供应，避免了大面积用户停电的情况发生，提高了海岛电力用户的用电体验，用户能够更加可靠地获得稳定的电力供应，满足日常用电需求；
综上所述，基于物联网的海上风电建设管理系统通过合理规划和管理风力发电和燃料发电机组的使用，提高了电力供应的可靠性、燃料利用的效率，实现了实时监测和调整，并改善了用户的用电体验，使系统能够有效解决远岸海岛的电力供应问题，提供可靠、可持续的电力支持。
前述实施例一中的基于物联网的海上风电建设管理方法的各种变化方式和具体实施例同样适用于本实施例的基于物联网的海上风电建设管理系统,通过前述对基于物联网的海上风电建设管理方法的详细描述,本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中基于物联网的海上风电建设管理系统的实施方法,所以为了说明书的简洁,在此不再详述。
此外,本申请还提供了一种电子设备,包括总线、收发器、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,该收发器、该存储器和处理器分别通过总线相连，计算机程序被处理器执行时实现上述控制输出数据的方法实施例的各个过程,且能达到相同的技术效果,为避免重复,这里不再赘述。
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，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于物联网的海上风电建设管理方法，所述方法应用于由风电机组与燃料发电机组共同供电的海岛的电力管理，其特征在于，所述方法包括：
获取历史海岛用电信息；所述用电信息包括用电功率及对应用电时间节点；
将每日时间划分为若干个时间段，分别统计历史用电信息在每个时间段内的平均用电功率，获得海岛用电功率集合；所述海岛用电功率集合包括每个时间段的平均用电功率，并且平均用电功率按照时间顺序排列；
获取海岛在未来预设时间内的发电环境影响要素，所述发电环境影响要素包括风速、风向、空气密度以及温度；
将发电环境影响要素输入至预先构建的风电机组发电功率预测模型中，获得未来预设时间内的风电机组发电功率集合；所述风电机组发电功率集合包括每个时间段内的发电功率，并且发电功率按照时间顺序排列；
将海岛用电功率集合与风电机组发电功率集合按照时间段进行对齐，获得电力供需集合；
提取电力供需集合中平均用电功率大于风电机组发电功率的时间段，并计算每个时间段所匮缺的功率，将所提取的时间段分别与对应的匮缺功率结合，获得若干个电力匮缺时间向量；
根据电力匮缺时间向量，确定燃料发电机组启动时间段以及对应时间段所需要准备的燃料数量。
2.如权利要求1所述的基于物联网的海上风电建设管理方法，其特征在于，所述风电机组发电功率预测模型所应用的计算公式如下：
P=0.5×ρ×A×Cp×[V×(T0/T)0.5]3×F(θ)
其中，P表示风电机组的发电功率；ρ表示空气密度；A表示风机叶片的面积；Cp表示风力系数；V表示风速；θ表示风向，F(θ)为风向因子，表示风向对发电功率的影响。
3.如权利要求1所述的基于物联网的海上风电建设管理方法，其特征在于，所述历史海岛用电信息获取方法包括：
安装传感器来监测和记录用电功率的实时数据，所述传感器设置在电力输电线路、变电站和用户端上；
使用数据库和云平台对从传感器获得的用电功率数据进行记录和存储，记录的数据包括日期、时间戳和相应用电功率；
对数据库和云平台存储的数据进行提取，获得历史海岛用电信息。
4.如权利要求3所述的基于物联网的海上风电建设管理方法，其特征在于，所述传感器包括电流传感器、电压传感器、功率传感器和能量计量器。
5.如权利要求1所述的基于物联网的海上风电建设管理方法，其特征在于，所述历史海岛用电信息分析方法包括：
将每日时间划分为若干个时间段，以小时为单位进行划分；
对于每个时间段，计算历史数据中该时间段内的所有用电功率值的平均值；
将计算得到的平均用电功率按照时间顺序排列；
将每个时间段的平均用电功率值组合成一个集合，获得海岛用电功率集合；
对海岛用电功率集合进行储存，通过使用数据库和云平台来记录海岛用电功率集合。
6.如权利要求1所述的基于物联网的海上风电建设管理方法，其特征在于，所述风电机组发电功率预测模型构建方法包括：
收集历史发电环境影响要素数据，包括风速、风向、空气密度和温度，并与相应时间段的风电机组的实际发电功率进行关联；
对数据进行特征工程，包括提取、转换和筛选相关特征；
选择机器学习模型，将发电环境影响要素作为模型的输入，将风电机组发电功率集合作为输出；
将历史发电环境影响要素数据和对应的风电机组实际发电功率数据划分为训练集和验证集；
使用验证集评估模型的预测能力，并调整模型的参数、特征工程；
在模型训练和调优完成后，将未来预设时间内的发电环境影响要素输入到预测模型中，模型输出未来预设时间内的风电机组发电功率集合。
7.如权利要求1所述的基于物联网的海上风电建设管理方法，其特征在于，燃料数量准备内容包括：
确定所需的燃料类型，包括燃油、天然气和煤炭；
确定燃料供应链的可用性和稳定性，包括评估燃料供应商的可靠性、交付能力和运输方式；
建立足够的燃料储备，储备燃料存放在安全的存储设施中；
实施定期的燃料库存监测，建立库存管理系统；
根据燃料需求、供应链可用性和储备情况，制定燃料补给计划，所述计划包括燃料供应商和联系信息、交付时间表、燃料交付地点、燃料质量和数量、库存报告和监测频率；
制定应急计划，包括额外的燃料储备和备用供应商；
定期审查和改进燃料准备计划。
8.一种基于物联网的海上风电建设管理系统，其特征在于，所述系统包括：
历史用电信息获取模块，用于获取历史海岛用电信息，并发送；
用电功率统计模块，用于接收历史海岛用电信息，将每日时间划分为若干个时间段，统计历史用电信息在每个时间段内的平均用电功率，获得海岛用电功率集合，并发送；
发电环境影响要素获取模块，用于获取海岛在未来预设时间内的发电环境影响要素，并发送；
风电机组发电功率预测模块，用于接收发电环境影响要素，将发电环境影响要素输入至预先构建的风电机组发电功率预测模型中，获得未来预设时间内的风电机组发电功率集合，并发送；
电力供需匹配模块，用于接收海岛用电功率集合和风电机组发电功率集合，并对海岛用电功率集合和风电机组发电功率集合按照时间段进行对齐，获得电力供需集合，并发送；
电力匮缺检测模块，用于接收电力供需集合，提取电力供需集合中平均用电功率大于风电机组发电功率的时间段，并计算每个时间段所匮缺的功率，将所提取的时间段分别与对应的匮缺功率结合，获得若干个电力匮缺时间向量，并发送；
燃料发电机组运行模块，用于接收电力匮缺时间向量，确定燃料发电机组启动时间段以及对应时间段所需要准备的燃料数量。
9.一种基于物联网的海上风电建设管理电子设备，包括总线、收发器、存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述收发器、所述存储器和所述处理器通过所述总线相连，其特征在于，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
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如权利要求1-7中任一项所述方法中的步骤。
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