CN117559542A - 一种分布式新能源群控群调系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于新能源设备调控技术领域，具体涉及一种分布式新能源群控群调系统及方法，包括。该发明通过中转设备的设置，能够在基准设备执行调节工作时，参与协同工作，并且每个新能源设备均配备有一个独立的中转设备，可以实现分布式的同步调控，并且与其相关的前端输入设备和后端输出设备也能够在正常状态下继续工作，不会发生过载或者过度损耗的现象，从而不仅能够减少集中调控的压力，还能够对运行状态异常的新能源设备进行及时调控，且与其关联的其它新能源设备通过中转设备进行分布式协调，有效的降低调控延迟和设备瘫痪的现象发生。
Description
技术领域
本发明属于新能源设备调控技术领域，具体涉及一种分布式新能源群控群调系统及方法。
背景技术
随着人们的生活水平不断提高，对环境保护的意识也日益增强，在这个过程中，新能源的开发和应用逐渐成为关注的焦点，因为其清洁、无污染的特性，有助于改善环境质量，降低空气污染，使其成为了未来能源发展的重要方向，然后，如何有效地进行新能源的管理和调度，成为了当前面临的一个重要问题。
现有技术中，新能源所涉及的设备之间多是协同工作，进而便存在一个协调关系，再由集中控制器进行统一调度和控制，由于新能源的普及度在逐渐增加，其涉及设备的普及度也在增加，在任一设备出现故障或者过载的情况下，经由集中控制器进行管理和调控的延迟度便会增加，此期间便可能导致该设备出现损坏，并且与其相关联设备也可能受到影响而瘫痪，基于此，本方案提供了一种分布式新能源群控群调方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种分布式新能源群控群调系统及方法，能够对运行状态异常的新能源设备进行及时调控，且与其关联的其它新能源设备通过中转设备进行分布式协调，有效的降低调控延迟和设备瘫痪的现象发生。
本发明采取的技术方案具体如下：
一种分布式新能源群控群调方法，包括：
获取新能源设备的运行参数，其中，所述运行参数包括运行功率和运行温度；
将所述运行参数输入至评估模型中，确定各个所述新能源设备的运行状态，其中，所述运行状态包括正常状态和异常状态；
获取所述正常状态下新能源设备的运行参数，并标定为基准参数，再将所有所述基准参数汇总为基准数据集，获取所述异常状态下的运行参数，并标定为异常参数，并汇总为异常数据集；
将所述基准参数输入至预测模型中，得到所述新能源设备的预估运行参数，再将所述预估运行参数输入至评估模型中执行运行状态的评估，得到预估运行状态；
获取所述预估运行状态异常下的运行参数，并标定为待调控参数，再将所述待调控参数输入至调控模型中，得到调控参数，且依据所述调控参数对新能源设备的运行参数执行调节。
在一种优选方案中，所述将所述运行参数输入至评估模型中，确定各个新能源设备的运行状态的步骤，包括：
获取新能源设备的实时运行参数；
从所述评估模型中调用评估阈值，再将所述评估阈值与实时运行参数进行比较；
若所述实时运行参数大于或等于评估阈值，则表明所述新能源设备运行异常，并将其运行状态标定为异常状态；
若所述实时运行参数小于评估阈值，则表明所述新能源设备运行正常，并将其运行状态标定为正常状态。
在一种优选方案中，所述获取所述正常状态下新能源设备的运行参数，并标定为基准参数的步骤，包括：
以所述新能源设备的启动节点为起始节点，构建监测时段；
在所述监测时段内设置多个采样节点，并采集各个所述采样节点下新能源设备的运行参数，且将其标定为待校验参数；
将所述待校验参数输入至校验模型中，得到所述新能源设备的波动节点，且将所有所述波动节点按照发生顺序进行排列，再依据末位波动节点确定基准节点；
将所述基准节点与当前节点之间的新能源设备的运行参数标定为基准参数。
在一种优选方案中，所述将所述待校验参数输入至校验模型中，得到所述新能源设备的波动节点的步骤，包括：
获取所述待校验参数，并依据其采集时间的先后进行排序；
以相邻排列位次下的待校验参数为一组，并执行做差处理，得到波动参数；
从所述校验模型中调用校验阈值，并将所述校验阈值与波动参数进行比较；
若所述波动参数大于或等于校验阈值，则表明所述波动参数对应的待校验参数发生波动，且将其对应的采样节点标定为待校验节点，再继续采集下一位次的波动参数，且标定为后校验参数，并依据所述后校验参数确定待校验节点的连续性；
若所述波动参数小于校验阈值，则表明所述波动参数对应的待校验参数未发生波动，并继续采集下一位次的波动参数。
在一种优选方案中，所述依据所述后校验参数确定待校验节点的连续性的步骤，包括：
获取所述后校验参数；
将所述后校验参数与所述校验阈值进行比较；
若所述后校验参数大于或等于校验阈值，则表明所述待校验节点连续，且将该待校验节点标定为波动节点；
若所述后校验参数小于校验阈值，则表明所述待校验节点为瞬时节点，并继续采集下一位次的波动参数。
在一种优选方案中，所述将所述基准参数输入至预测模型中，得到所述新能源设备的预估运行参数的步骤，包括：
获取所有所述基准参数；
从所述预测模型中调用预测函数；
将所述基准参数输入至预测函数中，且将其输出结果标定为预估运行参数。
在一种优选方案中，所述将所述待调控参数输入至调控模型中，得到调控参数的步骤，包括：
获取所述待调控参数，以及与所述待调控参数相对应的标准运行参数；
从所述调控模型中调用测算函数；
将所述待调控参数以及标准运行参数一同输入至测算函数中，且将其输出结果标定为调控参数。
在一种优选方案中，所述调控参数输出后，将其对应的新能源设备标定为基准设备；
获取与所述基准设备相关联的新能源设备，并标定为关联设备，其中，所述关联设备包括前端输入设备和后端输出设备；
依据所述调控参数确定所述前端输入设备的输出余量，再将所述输出余量输入至中转设备，并由所述中转设备输出至后端输出设备。
本发明还提供了，一种分布式新能源群控群调系统，应用于上述的分布式新能源群控群调方法，包括：
信息采集模块，所述信息采集模块用于获取新能源设备的运行参数，其中，所述运行参数包括运行功率和运行温度；
状态评估模块，所述状态评估模块用于将所述运行参数输入至评估模型中，确定各个所述新能源设备的运行状态，其中，所述运行状态包括正常状态和异常状态；
参数分类模块，所述参数分类模块用于获取所述正常状态下新能源设备的运行参数，并标定为基准参数，再将所有所述基准参数汇总为基准数据集，获取所述异常状态下的运行参数，并标定为异常参数，并汇总为异常数据集；
状态预估模块，所述状态预估模块用于将所述基准参数输入至预测模型中，得到所述新能源设备的预估运行参数，再将所述预估运行参数输入至评估模型中执行运行状态的评估，得到预估运行状态；
参数调控模块，所述参数调控模块用于获取所述预估运行状态异常下的运行参数，并标定为待调控参数，再将所述待调控参数输入至调控模型中，得到调控参数，且依据所述调控参数对新能源设备的运行参数执行调节。
以及，一种分布式新能源群控群调终端，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分布式新能源群控群调方法。
本发明取得的技术效果为：
本发明通过中转设备的设置，能够在基准设备执行调节工作时，参与协同工作，并且每个新能源设备均配备有一个独立的中转设备，可以实现分布式的同步调控，并且与其相关的前端输入设备和后端输出设备也能够在正常状态下继续工作，不会发生过载或者过度损耗的现象，从而不仅能够减少集中调控的压力，还能够对运行状态异常的新能源设备进行及时调控，且与其关联的其它新能源设备通过中转设备进行分布式协调，有效的降低调控延迟和设备瘫痪的现象发生。
附图说明
图1是本发明实施例1所提供的方法流程图；
图2是本发明实施例2所提供的系统模块图；
图3是本发明实施例3所提供的终端结构图。
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。
实施例1：
请参阅图1所示，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种分布式新能源群控群调方法，包括：
S1、获取新能源设备的运行参数，其中，运行参数包括运行功率和运行温度；
S2、将运行参数输入至评估模型中，确定各个新能源设备的运行状态，其中，运行状态包括正常状态和异常状态；
S3、获取正常状态下新能源设备的运行参数，并标定为基准参数，再将所有基准参数汇总为基准数据集，获取异常状态下的运行参数，并标定为异常参数，并汇总为异常数据集；
S4、将基准参数输入至预测模型中，得到新能源设备的预估运行参数，再将预估运行参数输入至评估模型中执行运行状态的评估，得到预估运行状态；
S5、获取预估运行状态异常下的运行参数，并标定为待调控参数，再将待调控参数输入至调控模型中，得到调控参数，且依据调控参数对新能源设备的运行参数执行调节。
如上述步骤S1-S5所述，随着新能源技术的不断发展，分布式新能源系统逐渐成为能源领域的研究热点，其可以实现对新能源设备的分布式调控，以实现电力资源的合理调控，本实施例中，首先通过各种传感器和监控设备，获取新能源设备的运行参数，这些参数包括运行功率、运行温度等，能够反映设备的运行状态，通过实时监测这些参数，可以及时发现设备的异常情况，为后续的调控提供依据，在获取运行参数的基础上，本实施例将这些参数输入到一个评估模型中，该模型能够根据设备的运行状态，判断设备是否处于正常状态或异常状态，对于正常状态下的设备，本实施例会记录其运行参数，并标定为基准参数，将这些基准参数汇总，形成一个基准数据集，用于后续的预测和调控，对于异常状态下的设备，同样记录其运行参数，并标定为异常参数，将这些异常参数汇总，形成一个异常数据集，为了更好地预测新能源设备的运行状态，本实施例将基准参数输入到一个预测模型中，该模型能够根据新能源设备运行中的历史数据，预测出新能源设备的未来运行参数，将这些预估运行参数再次输入到评估模型中，可以得到新能源设备的预估运行状态，一旦发现预估运行状态异常，就会立即获取异常状态下的运行参数，并标定为待调控参数，再将这些待调控参数将被输入到一个调控模型中，该模型能够测算出合适的调控参数，这些调控参数可以辅助新能源设备的运行参数进行分布式调节，使其回归正常状态，以此规避新能源设备运行异常的现象发生，基于上述方式，本实施例实现了分布式新能源的群控群调，在实际应用中，该方法可以根据实际情况进行灵活的调整和优化，以适应不同的新能源设备和环境条件。
在一个较佳的实施方式中，将运行参数输入至评估模型中，确定各个新能源设备的运行状态的步骤，包括：
S201、获取新能源设备的实时运行参数；
S202、从评估模型中调用评估阈值，再将评估阈值与实时运行参数进行比较；
若实时运行参数大于或等于评估阈值，则表明新能源设备运行异常，并将其运行状态标定为异常状态；
若实时运行参数小于评估阈值，则表明新能源设备运行正常，并将其运行状态标定为正常状态。
如上述步骤S201-S202所述，在新能源设备的运行状态评估中，首先需要实时获取新能源设备的运行参数，这些参数包括设备的温度、功率等关键指标，这些参数的获取对于设备的正常运行至关重要，因为它们能够反映出设备的实时状态和性能，而后需要从评估模型中调用相应的评估阈值，评估阈值是在长期实践中根据设备的性能和运行状态得出的经验值，能够提供设备运行状态的参考标准，将这些评估阈值与实时运行参数进行比较，便可以判断设备的运行状态是否正常，如果实时运行参数大于或等于评估阈值，这表明新能源设备的运行状态异常，在这种情况下，应当及时采取措施，例如调整设备的运行参数或者进行维修保养，以确保设备的正常运行，本实施方式将这种运行状态标定为异常状态，以便及时发现和处理问题，如果实时运行参数小于评估阈值，这表明新能源设备的运行状态正常，在这种情况下，可以继续监测设备的运行状态，我们将这种运行状态标定为正常状态，以确保设备的持续稳定运行。
在一个较佳的实施方式中，获取正常状态下新能源设备的运行参数，并标定为基准参数的步骤，包括：
S301、以新能源设备的启动节点为起始节点，构建监测时段；
S302、在监测时段内设置多个采样节点，并采集各个采样节点下新能源设备的运行参数，且将其标定为待校验参数；
S303、将待校验参数输入至校验模型中，得到新能源设备的波动节点，且将所有波动节点按照发生顺序进行排列，再依据末位波动节点确定基准节点；
S304、将基准节点与当前节点之间的新能源设备的运行参数标定为基准参数。
如上述步骤S301-S304所述，在新能源设备正常运行的状态下，首先以新能源设备的启动节点为起始节点，构建一个的监测时段，在这个时段内，设置了多个采样节点，确保每个节点都能准确反映新能源设备的运行状态，接着，在每个采样节点下，采集新能源设备的运行参数，本实施方式将其标定为待校验参数，为了更精确地确定新能源设备的状态，将待校验参数输入到一个校验模型中，这个模型能够识别出新能源设备在运行过程中的波动节点，这些波动节点是设备性能变化的标志，在对所有波动节点进行排序后，取用最后一个波动节点，并将其标定为基准节点，最后将基准节点与当前节点之间的新能源设备的运行参数标定为基准参数即可，这些参数为新能源设备的后续分析提供了相应的数据支持。
在一个较佳的实施方式中，将待校验参数输入至校验模型中，得到新能源设备的波动节点的步骤，包括：
Step1、获取待校验参数，并依据其采集时间的先后进行排序；
Step2、以相邻排列位次下的待校验参数为一组，并执行做差处理，得到波动参数；
Step3、从校验模型中调用校验阈值，并将校验阈值与波动参数进行比较；
若波动参数大于或等于校验阈值，则表明波动参数对应的待校验参数发生波动，且将其对应的采样节点标定为待校验节点，再继续采集下一位次的波动参数，且标定为后校验参数，并依据后校验参数确定待校验节点的连续性；
若波动参数小于校验阈值，则表明波动参数对应的待校验参数未发生波动，并继续采集下一位次的波动参数。
如上述步骤Step1-Step3所述，在待校验参数确定之后，首先将其按照采集时间的先后顺序进行排列，而后将相邻的待校验参数进行做差处理，可以得到波动参数，之后再从校验模型中获取相应的校验阈值，这个阈值是根据历史数据和工作人员的历史经验进行确定的，用于判断参数波动是否在可接受的范围内，然后将计算出的波动参数与校验阈值进行比较，如果波动参数大于或等于校验阈值，就说明对应的待校验参数发生了波动，再将对应的采样节点标定为待校验节点，同时，继续采集下一位次的波动参数，并将其标定为后校验参数，根据后校验参数，可以进一步判断待校验节点的连续性，如果波动参数小于校验阈值，说明对应的待校验参数未发生波动，此时应继续采集下一位次的波动参数，并重复上述步骤。
在一个较佳的实施方式中，依据后校验参数确定待校验节点的连续性的步骤，包括：
Step301、获取后校验参数；
Step302、将后校验参数与校验阈值进行比较；
若后校验参数大于或等于校验阈值，则表明待校验节点连续，且将该待校验节点标定为波动节点；
若后校验参数小于校验阈值，则表明待校验节点为瞬时节点，并继续采集下一位次的波动参数。
如上述步骤Step301-Step302所述，确定待校验节点的连续性是决定波动节点的先决条件，依赖于后校验参数的获取和比较，在后校验参数输出之后，也与校验阈值进行比较，其过程与待校验参数的比对过程一致，在此就不加以赘述，在波动节点确定之后，会以后续波动参数未超出校验阈值的节点为结束节点构建波动时段，且以波动时段的的结束节点为基准节点。
在一个较佳的实施方式中，将基准参数输入至预测模型中，得到新能源设备的预估运行参数的步骤，包括：
S401、获取所有基准参数；
S402、从预测模型中调用预测函数；
S403、将基准参数输入至预测函数中，且将其输出结果标定为预估运行参数。
如上述步骤S401-S403所述，在预测模型执行时，首先采集所有基准参数，为保证预测结果的准确性，基准参数的采集量优选为50～100组，具体数量可以根据实际需求进行设置，文中不加以额外的限制，而后再从预测模型中调用预测函数，以此来对预估运行参数进行计算，其中，预测函数的表达式为：，式中，/>表示预估运行参数，/>表示当前运行参数，/>表示基准节点与当前节点之间的时长，/>表示需求预估时长（预测节点至当前节点之间的时长），/>和/>表示相邻的基准参数，/>表示基准参数的数量，取值为正整数，在预估运行参数确定之后，便可依据其来判断新能源设备的运行状态是否趋于异常，实现提前预警的作用。
在一个较佳的实施方式中，将待调控参数输入至调控模型中，得到调控参数的步骤，包括：
S501、获取待调控参数，以及与待调控参数相对应的标准运行参数；
S502、从调控模型中调用测算函数；
S503、将待调控参数以及标准运行参数一同输入至测算函数中，且将其输出结果标定为调控参数。
如上述步骤S501-S503所述，在预估运行状态异常时，将其对应的预估运行参数标定为待调控参数，之后再从调控模型中调用测算函数，以此来计算新能源设备需要调整的调控参数，其中，测算函数的表达式为：，式中，/>表示调控参数，/>表示待调控参数，/>表示标准执行参数，且该标准执行参数的取值与待调控参数成反比关系，以此方式，可以更快更安全的完成新能源设备的调控，降低其运行风险。
在一个较佳的实施方式中，调控参数输出后，将其对应的新能源设备标定为基准设备；
获取与基准设备相关联的新能源设备，并标定为关联设备，其中，关联设备包括前端输入设备和后端输出设备；
依据调控参数确定前端输入设备的输出余量，再将输出余量输入至中转设备，并由中转设备输出至后端输出设备。
在该实施方式中，基准设备的作用主要是为了获取与它们相关联的新能源设备，这些关联设备包括前端输入设备和后端输出设备，而后根据调控参数来确定前端输入设备的输出余量，这个输出余量是根据基准设备的特性以及系统的运行需求来计算的，确定了输出余量后，我们需要将这些数据输入到中转设备中，中转设备的作用与基准设备的作用一致，它对前端输入设备的输出余量进行中转，并输出到后端输出设备，后端输出设备和前端输入设备均设置有多个，且每个基准设备均对应有一个中转设备，进而在任一个基准设备出现运行状态异常时，与其相关联的前端输入设备和后端输出设备能够一起得到分布式的调控，不仅可以减少集中调控的负载，还能够确保新能源设备的安全、高效运行。
实施例2：
请参阅图2，为本发明的第二个实施例，该实施例基于上一个实施例，还提供了一种分布式新能源群控群调系统，应用于上述的分布式新能源群控群调方法，包括：
信息采集模块，信息采集模块用于获取新能源设备的运行参数，其中，运行参数包括运行功率和运行温度；
状态评估模块，状态评估模块用于将运行参数输入至评估模型中，确定各个新能源设备的运行状态，其中，运行状态包括正常状态和异常状态；
参数分类模块，参数分类模块用于获取正常状态下新能源设备的运行参数，并标定为基准参数，再将所有基准参数汇总为基准数据集，获取异常状态下的运行参数，并标定为异常参数，并汇总为异常数据集；
状态预估模块，状态预估模块用于将基准参数输入至预测模型中，得到新能源设备的预估运行参数，再将预估运行参数输入至评估模型中执行运行状态的评估，得到预估运行状态；
参数调控模块，参数调控模块用于获取预估运行状态异常下的运行参数，并标定为待调控参数，再将待调控参数输入至调控模型中，得到调控参数，且依据调控参数对新能源设备的运行参数执行调节。
上述中，该系统主要包括五个模块：信息采集模块、状态评估模块、参数分类模块、状态预估模块和参数调控模块，首先，信息采集模块是系统的基础部分，负责收集新能源设备的运行参数，这些运行参数主要包括运行功率和运行温度，它们可以反映设备的实时工作情况，通过信息采集模块，系统能够对新能源设备的运行状态进行实时监控，之后，状态评估模块对接收到的运行参数进行评估，判断新能源设备的运行状态，运行状态主要包括正常状态和异常状态，正常状态表示设备运行正常，异常状态表示设备过载，状态评估模块的作用在于及时发现设备的异常情况，为后续的调控提供依据，参数分类模块负责对正常状态和异常状态下的运行参数进行分类，它将正常状态下的运行参数作为基准参数，异常状态下的运行参数作为异常参数，基准参数和异常参数的区分有助于更好地分析设备运行情况，为调控提供数据支持，状态预估模块利用基准参数和预测模型，预估新能源设备的未来运行状态，预估运行状态有助于提前发现潜在的问题，并为之做好准备，此外，状态预估模块还将预估运行状态输入到评估模型中，对设备的实际运行状态进行评估，最后，参数调控模块负责根据预估的异常运行状态，获取待调控参数，然后，将待调控参数输入到调控模型中，得到调控参数，根据这些调控参数，系统可以对新能源设备的运行参数进行调节，以达到优化运行效果的目的，以此来实现对新能源设备的高效调控，有助于提高新能源设备的安全性、稳定性和运行效率。
实施例3：
请参阅图3，为本发明的第三个实施例，该实施例基于前两个实施例，还提供了一种分布式新能源群控群调终端，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分布式新能源群控群调方法。
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 (10)
1.一种分布式新能源群控群调方法，其特征在于：包括：
获取新能源设备的运行参数，其中，所述运行参数包括运行功率和运行温度；
将所述运行参数输入至评估模型中，确定各个所述新能源设备的运行状态，其中，所述运行状态包括正常状态和异常状态；
获取所述正常状态下新能源设备的运行参数，并标定为基准参数，再将所有所述基准参数汇总为基准数据集，获取所述异常状态下的运行参数，并标定为异常参数，并汇总为异常数据集；
将所述基准参数输入至预测模型中，得到所述新能源设备的预估运行参数，再将所述预估运行参数输入至评估模型中执行运行状态的评估，得到预估运行状态；
获取所述预估运行状态异常下的运行参数，并标定为待调控参数，再将所述待调控参数输入至调控模型中，得到调控参数，且依据所述调控参数对新能源设备的运行参数执行调节。
2.根据权利要求1所述的一种分布式新能源群控群调方法，其特征在于：所述将所述运行参数输入至评估模型中，确定各个新能源设备的运行状态的步骤，包括：
获取新能源设备的实时运行参数；
从所述评估模型中调用评估阈值，再将所述评估阈值与实时运行参数进行比较；
若所述实时运行参数大于或等于评估阈值，则表明所述新能源设备运行异常，并将其运行状态标定为异常状态；
若所述实时运行参数小于评估阈值，则表明所述新能源设备运行正常，并将其运行状态标定为正常状态。
3.根据权利要求1所述的一种分布式新能源群控群调方法，其特征在于：所述获取所述正常状态下新能源设备的运行参数，并标定为基准参数的步骤，包括：
以所述新能源设备的启动节点为起始节点，构建监测时段；
在所述监测时段内设置多个采样节点，并采集各个所述采样节点下新能源设备的运行参数，且将其标定为待校验参数；
将所述待校验参数输入至校验模型中，得到所述新能源设备的波动节点，且将所有所述波动节点按照发生顺序进行排列，再依据末位波动节点确定基准节点；
将所述基准节点与当前节点之间的新能源设备的运行参数标定为基准参数。
4.根据权利要求3所述的一种分布式新能源群控群调方法，其特征在于：所述将所述待校验参数输入至校验模型中，得到所述新能源设备的波动节点的步骤，包括：
获取所述待校验参数，并依据其采集时间的先后进行排序；
以相邻排列位次下的待校验参数为一组，并执行做差处理，得到波动参数；
从所述校验模型中调用校验阈值，并将所述校验阈值与波动参数进行比较；
若所述波动参数大于或等于校验阈值，则表明所述波动参数对应的待校验参数发生波动，且将其对应的采样节点标定为待校验节点，再继续采集下一位次的波动参数，且标定为后校验参数，并依据所述后校验参数确定待校验节点的连续性；
若所述波动参数小于校验阈值，则表明所述波动参数对应的待校验参数未发生波动，并继续采集下一位次的波动参数。
5.根据权利要求4所述的一种分布式新能源群控群调方法，其特征在于：所述依据所述后校验参数确定待校验节点的连续性的步骤，包括：
获取所述后校验参数；
将所述后校验参数与所述校验阈值进行比较；
若所述后校验参数大于或等于校验阈值，则表明所述待校验节点连续，且将该待校验节点标定为波动节点；
若所述后校验参数小于校验阈值，则表明所述待校验节点为瞬时节点，并继续采集下一位次的波动参数。
6.根据权利要求1所述的一种分布式新能源群控群调方法，其特征在于：所述将所述基准参数输入至预测模型中，得到所述新能源设备的预估运行参数的步骤，包括：
获取所有所述基准参数；
从所述预测模型中调用预测函数；
将所述基准参数输入至预测函数中，且将其输出结果标定为预估运行参数。
7.根据权利要求1所述的一种分布式新能源群控群调方法，其特征在于：所述将所述待调控参数输入至调控模型中，得到调控参数的步骤，包括：
获取所述待调控参数，以及与所述待调控参数相对应的标准运行参数；
从所述调控模型中调用测算函数；
将所述待调控参数以及标准运行参数一同输入至测算函数中，且将其输出结果标定为调控参数。
8.根据权利要求7所述的一种分布式新能源群控群调方法，其特征在于：所述调控参数输出后，将其对应的新能源设备标定为基准设备；
获取与所述基准设备相关联的新能源设备，并标定为关联设备，其中，所述关联设备包括前端输入设备和后端输出设备；
依据所述调控参数确定所述前端输入设备的输出余量，再将所述输出余量输入至中转设备，并由所述中转设备输出至后端输出设备。
9.一种分布式新能源群控群调系统，应用于权利要求1至8中任意一项所述的分布式新能源群控群调方法，其特征在于：包括：
信息采集模块，所述信息采集模块用于获取新能源设备的运行参数，其中，所述运行参数包括运行功率和运行温度；
状态评估模块，所述状态评估模块用于将所述运行参数输入至评估模型中，确定各个所述新能源设备的运行状态，其中，所述运行状态包括正常状态和异常状态；
参数分类模块，所述参数分类模块用于获取所述正常状态下新能源设备的运行参数，并标定为基准参数，再将所有所述基准参数汇总为基准数据集，获取所述异常状态下的运行参数，并标定为异常参数，并汇总为异常数据集；
状态预估模块，所述状态预估模块用于将所述基准参数输入至预测模型中，得到所述新能源设备的预估运行参数，再将所述预估运行参数输入至评估模型中执行运行状态的评估，得到预估运行状态；
参数调控模块，所述参数调控模块用于获取所述预估运行状态异常下的运行参数，并标定为待调控参数，再将所述待调控参数输入至调控模型中，得到调控参数，且依据所述调控参数对新能源设备的运行参数执行调节。
10.一种分布式新能源群控群调终端，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8中任意一项所述的分布式新能源群控群调方法。
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