CN117977807A - 远程光伏电力系统实时监测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种远程光伏电力系统实时监测方法，包括如下步骤：S1，将N个光伏电力设备接入远程数据终端，每个光伏电力设备的实时数据与远程数据终端同步，采集异常功率信号并根据接收到的位置信号，筛选出M个存在异常的光伏电力设备；S2，通过测算光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷与距离目标函数的比值。

Description

远程光伏电力系统实时监测方法
技术领域
本发明涉及数据分析领域，尤其涉及一种远程光伏电力系统实时监测方法。
背景技术
光伏太阳能作为可再生能源，其清洁环保的属性，是能够在社会上大量推广的基础。由于大量使用光伏太阳能，光伏太阳能是否能够稳定工作已经成为了相关领域不断探索的主题，现有技术中对光伏电力系统发生故障的分析方法，采用对实时电压和电流的输出值进行某一时段的数据分析，这种并不能快速直观获取光伏电力设备的异常状态，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。
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远程光伏电力系统实时监测方法。
为了实现本发明的上述目的，本发明提供了一种远程光伏电力系统实时监测方法，包括如下步骤：
S1，将N个光伏电力设备接入远程数据终端，每个光伏电力设备的实时数据与远程数据终端同步，采集异常功率信号并根据接收到的位置信号，筛选出M个存在异常的光伏电力设备；
S2，测算光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷与距离目标函数的比值，从而评估光伏电力设备的异常状态。
上述技术方案优选的，所述S1包括：
在光伏电力设备监控系统中，通过接收每个设备发送的信号，获取N个位置信号；根据接收到的位置信号，筛选出M个存在异常的光伏电力设备；分析这些设备的故障时间戳，找到最早的两个临近发生时间，分别对应第M个光伏电力设备的异常信号和下一个M+1异常状态信号；
对M个设备的故障发生时间进行位置区间的划分；是为了更准确地定位故障发生的位置，通过比较临近发生时间的两个异常信号的位置区间，得出它们之间的距离差值。
上述技术方案优选的，所述S2包括：
通过测算光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷与距离目标函数的比值，有故障发生相对概率进行判断，从而进行光伏电力设备故障风险评估；
其中，QLbase为计算异常信号发送位置与远程数据终端的直线距离长度Lbase的目标函数，也是相当于以远程数据终端为圆心，距离异常信号发送位置的半径。
上述技术方案优选的，所述S2还包括：
通过计算远程数据终端与两个异常信号发送位置距离差值的归一化比值从而设定相应的条件阈值，LM远程数据终端与第M个异常信号发送位置的距离，LM+1远程数据终端与第M+1个异常信号发送位置的距离，/>为远程数据终端与每个异常信号发送位置的距离均值；/>为第M+1个异常信号光伏电力设备的输出功率PM+1和第M个异常信号光伏电力设备的输出功率PM的比值，/>用于计算衡量远程数据终端与异常信号发送位置的相对接近程度，通过评估距离的接近程度对功率的修正值进行校正；η为光伏电力设备异常的相对概率。
上述技术方案优选的，所述S2还包括：
计算第M+1个光伏电力设备的异常信号与第M个光伏电力设备的异常信号之间的相对距离。这个距离可以帮助我们了解故障是否集中在某个区域，或者是否分散在不同的地理位置。
其中SM为特定区域内单个光伏电力设备发送异常信号的次数，/>为特定区域全部光伏电力设备发送异常信号的总次数，TM为特定区域内单个光伏电力设备发送异常信号的时长，/>为特定区域全部光伏电力设备发送异常信号的总时长。
上述技术方案优选的，所述S2还包括：
光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷计算公式为：Ei为第i个异常信号光伏电力设备的电力负荷；Fj为第j个光伏电力设备的电力负荷；该Fj获取的电力负荷包括了正常工作的光伏电力设备和异常信号的光伏电力设备。
的长度增加或者减少意味着设备与远程数据终端可能导致信号传输质量的下降或故障风险的增加。同样，Rmark的传输负荷增加或减少也表示系统负荷增加或减少，进而可能导致设备过载和故障。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
通过将N个光伏电力设备接入远程数据终端，实现了对每个设备的实时数据采集，确保了远程数据终端能够及时获取设备的运行状态和实时数据，为后续的异常检测和分析提供了基础，通过采集异常功率信号并根据接收到的位置信号，可以筛选出M个存在异常的光伏电力设备。对传输负荷与距离的综合考量，在评估光伏电力设备的异常状态时，不仅考虑了传输负荷，还结合了设备与远程数据终端之间的距离。这种综合考量方法能够更全面地反映设备的实际运行状况和可能存在的问题，提高了评估的准确性。
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是本发明总体流程示意图。
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。
如图1所示，本发明公开一种远程光伏电力系统实时监测方法，包括如下步骤：
S1，将N个光伏电力设备接入远程数据终端，每个光伏电力设备的实时数据与远程数据终端同步，采集异常功率信号并根据接收到的位置信号，筛选出M个存在异常的光伏电力设备；
S2，测算光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷与距离目标函数的比值，从而评估光伏电力设备的异常状态。
上述技术方案优选的，所述S1包括：
在光伏电力设备监控系统中，我们通过接收每个设备发送的信号，可以获取到N个位置信号。这些信号不仅提供了设备的位置信息，还能帮助我们确定信号发生的时间。一旦我们有了这些时间信息，就可以进一步分析哪些光伏电力设备可能存在异常。
首先，我们要根据接收到的位置信号，筛选出M个存在异常的光伏电力设备。这需要我们分析这些设备的故障时间戳，找到最早的两个临近发生时间，它们分别对应第M个光伏电力设备的异常信号和下一个(M+1)异常状态信号。这样，确定这M个设备的故障发生时间。
接下来，我们需要对这M个设备的故障发生时间进行位置区间的划分。这一步是为了更准确地定位故障发生的位置，因为不同的设备可能分布在不同的地理位置。通过比较临近发生时间的两个异常信号的位置区间，我们可以得出它们之间的距离差值。
对于接收到的M个光伏电力设备的异常信号，我们首先需对其故障发生时间进行位置区间的划分。上述过程的有益效果为，进行故障发生时间的位置区间划分方法，然后比较临近异常信号的位置区间以计算距离差值，从而计算设备间的相对距离以评估故障分布情况。
通过测算光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷与距离目标函数的比值，有故障发生相对概率进行判断，从而进行光伏电力设备故障风险评估。
其中，为计算异常信号发送位置与远程数据终端的直线距离长度Lbase的目标函数，也是相当于以远程数据终端为圆心，距离异常信号发送位置的半径；
通过计算远程数据终端与两个异常信号发送位置距离差值的归一化比值从而设定相应的条件阈值，LM远程数据终端与第M个异常信号发送位置的距离，LM+1远程数据终端与第M+1个异常信号发送位置的距离，/>为远程数据终端与每个异常信号发送位置的距离均值；/>为第M+1个异常信号光伏电力设备的输出功率PM+1和第M个异常信号光伏电力设备的输出功率PM的比值，/>用于计算衡量远程数据终端与异常信号发送位置的相对接近程度，通过评估距离的接近程度对功率的修正值进行校正；η为光伏电力设备异常的相对概率；
计算第M+1个光伏电力设备的异常信号与第M个光伏电力设备的异常信号之间的相对距离。这个距离可以帮助我们了解故障是否集中在某个区域，或者是否分散在不同的地理位置。
其中SM为特定区域内单个光伏电力设备发送异常信号的次数，/>为特定区域全部光伏电力设备发送异常信号的总次数，TM为特定区域内单个光伏电力设备发送异常信号的时长，/>为特定区域全部光伏电力设备发送异常信号的总时长。
光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷计算公式为：Ei为第i个异常信号光伏电力设备的电力负荷；Fj为第j个光伏电力设备的电力负荷；该Fj获取的电力负荷包括了正常工作的光伏电力设备和异常信号的光伏电力设备。
的长度增加或者减少意味着设备与远程数据终端可能导致信号传输质量的下降或故障风险的增加。同样，Rmark的传输负荷增加或减少也表示系统负荷增加或减少，进而可能导致设备过载和故障。
为了将QV值转化为异常故障的评估，需要设定一个合理的阈值，并根据异常评估与历史平均故障均值更新相应的评估值。
综上所述，通过接收光伏电力设备发送的信号并分析其位置、传输负荷、距离等信息，结合故障概率的考量，我们可以准确地预测该区域光伏电力设备的故障概率，为后续的维护和检修工作提供重要的参考依据。
在实施这一方案时，有几个关键点需要注意。首先，确保设备的信号接收稳定，避免因信号干扰或衰减导致的误判。其次，对于特定区域的划分要准确，这需要依靠高精度的定位系统和技术支持。此外，对于故障概率的计算，需要积累足够的历史数据，以便更准确地评估各种因素对故障发生的影响。
通过这一方案的实施，我们更好地监测和管理光伏电力设备，提高设备的稳定性和可靠性。这不仅可以减少设备的故障率，提高发电效率，还能为整个光伏电力行业的发展提供有力支持。同时，这一方案还可以为其他类型的电力设备监控和维护提供有益的参考和借鉴。
总的来说，通过综合运用多种技术和方法，结合实际操作中的经验和教训，我们有望成功实施这一方案，为光伏电力设备监控和维护领域带来突破性的进展和创新。这将有助于推动整个行业的持续发展和进步，为建设更加智能、高效和可持续的电力系统做出重要贡献。
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 (6)

1.一种远程光伏电力系统实时监测方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1，将N个光伏电力设备接入远程数据终端，每个光伏电力设备的实时数据与远程数据终端同步，采集异常功率信号并根据接收到的位置信号，筛选出M个存在异常的光伏电力设备；
S2，测算光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷与距离目标函数的比值，从而评估光伏电力设备的异常状态。
2.根据权利要求1所述的远程光伏电力系统实时监测方法，其特征在于，所述S1包括：
在光伏电力设备监控系统中，通过接收每个设备发送的信号，获取N个位置信号；根据接收到的位置信号，筛选出M个存在异常的光伏电力设备；分析这些设备的故障时间戳，找到最早的两个临近发生时间，分别对应第M个光伏电力设备的异常信号和下一个M+1异常状态信号；
对M个设备的故障发生时间进行位置区间的划分；是为了更准确地定位故障发生的位置，通过比较临近发生时间的两个异常信号的位置区间，得出它们之间的距离差值。
3.根据权利要求1所述的远程光伏电力系统实时监测方法，其特征在于，所述S2包括：
通过测算光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷与距离目标函数的比值，有故障发生相对概率进行判断，从而进行光伏电力设备故障风险评估；
其中，为计算异常信号发送位置与远程数据终端的直线距离长度Lbase的目标函数，也是相当于以远程数据终端为圆心，距离异常信号发送位置的半径。
4.根据权利要求1所述的远程光伏电力系统实时监测方法，其特征在于，所述S2还包括：
通过计算远程数据终端与两个异常信号发送位置距离差值的归一化比值从而设定相应的条件阈值，LM远程数据终端与第M个异常信号发送位置的距离，LM+1远程数据终端与第M+1个异常信号发送位置的距离，/>为远程数据终端与每个异常信号发送位置的距离均值；/>为第M+1个异常信号光伏电力设备的输出功率PM+1和第M个异常信号光伏电力设备的输出功率PM的比值，/>用于计算衡量远程数据终端与异常信号发送位置的相对接近程度，通过评估距离的接近程度对功率的修正值进行校正；η为光伏电力设备异常的相对概率。
5.根据权利要求1所述的远程光伏电力系统实时监测方法，其特征在于，所述S2还包括：
计算第M+1个光伏电力设备的异常信号与第M个光伏电力设备的异常信号之间的相对距离。这个距离可以帮助我们了解故障是否集中在某个区域，或者是否分散在不同的地理位置。
其中SM为特定区域内单个光伏电力设备发送异常信号的次数，为特定区域全部光伏电力设备发送异常信号的总次数，TM为特定区域内单个光伏电力设备发送异常信号的时长，/>为特定区域全部光伏电力设备发送异常信号的总时长。
6.根据权利要求1所述的远程光伏电力系统实时监测方法，其特征在于，所述S2还包括：
光伏电力设备的异常信号发送位置与远程数据终端的传输负荷计算公式为：Ei为第i个异常信号光伏电力设备的电力负荷；Fj为第j个光伏电力设备的电力负荷；该Fj获取的电力负荷包括了正常工作的光伏电力设备和异常信号的光伏电力设备。
的长度增加或者减少意味着设备与远程数据终端可能导致信号传输质量的下降或故障风险的增加。同样，Rmark的传输负荷增加或减少也表示系统负荷增加或减少，进而可能导致设备过载和故障。
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