本發(fā)明涉及光伏電站監(jiān)控，特別涉及一種基于互聯(lián)網(wǎng)的光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)控方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、隨著可再生能源的快速發(fā)展，光伏電站作為清潔能源的重要組成部分，其規(guī)模和數(shù)量都在不斷增加。然而，光伏電站通常分布在偏遠(yuǎn)地區(qū)，傳統(tǒng)的人工巡檢方式存在效率低、成本高、響應(yīng)慢問題。因此，開發(fā)一種基于互聯(lián)網(wǎng)的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，實現(xiàn)對光伏電站的實時、遠(yuǎn)程、高效監(jiān)控，對于提高光伏電站的運(yùn)行效率和維護(hù)便捷性具有重要意義。

2、如現(xiàn)有技術(shù)方案cn109301914a-一種具有soc優(yōu)化的光伏微網(wǎng)儲能控制方法，公開一種具有soc優(yōu)化的光伏微網(wǎng)儲能控制方法，具體步驟如下：構(gòu)建光伏微網(wǎng)儲能控制系統(tǒng)；中央監(jiān)控單元監(jiān)控光伏微網(wǎng)的運(yùn)行狀況；采用信息收集器收集直流母線的電流電壓數(shù)據(jù)，并將采集的電流電壓數(shù)據(jù)傳遞給中央處理單元，中央處理單元通過計算生成控制策略并區(qū)分控制層區(qū)對電池及超級電容進(jìn)行控制；能量控制器計算出電池及超級電容的荷電狀態(tài)soc值，并與最優(yōu)soc范圍進(jìn)行比較判斷，soc優(yōu)化模塊采用基于濾波時間常數(shù)的模糊自調(diào)整策略，最終完成對電池及超級電容的soc值的修正，該方式使光伏微網(wǎng)系統(tǒng)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。

3、但現(xiàn)有的技術(shù)方案依賴物聯(lián)網(wǎng)布局來實現(xiàn)光伏電站的監(jiān)控，即類似于需要做各個光伏能源板的線路通道上分別設(shè)置物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測設(shè)備，雖然利于后續(xù)soc值計算，但成本高。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的主要目的為提供一種基于互聯(lián)網(wǎng)的光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)控方法及系統(tǒng)，旨在解決目前技術(shù)方案依賴物聯(lián)網(wǎng)布局來實現(xiàn)光伏電站的監(jiān)控，導(dǎo)致成本高的技術(shù)問題。

2、為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于互聯(lián)網(wǎng)的光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)控方法，包括以下步驟：

3、實時獲取由光伏電站輸入的電力總值，所述電子總值為光伏電站各個采電單元所獲得的總電量；

4、基于所述電力總值生成樹狀圖的根部，并利用預(yù)設(shè)的二進(jìn)制機(jī)制結(jié)合實時輸入的電流方向感應(yīng)光伏電站中各個光伏電板的二進(jìn)制波動，同時標(biāo)定出對應(yīng)于各個光伏電板的樹狀圖枝部；

5、基于所述二進(jìn)制波動的波動數(shù)據(jù)，識別出所述的各個光伏電板的soc值；

6、在所述樹狀圖中將得到的各個soc值一一標(biāo)定于各個光伏電板所對應(yīng)的樹狀圖枝部上，并將所述樹狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)化顯示處理，將數(shù)據(jù)化顯示處理的樹狀圖反饋至終端。

7、進(jìn)一步地，利用預(yù)設(shè)的二進(jìn)制機(jī)制結(jié)合實時輸入的電流方向感應(yīng)光伏電站中各個光伏電板的二進(jìn)制波動的步驟，包括：

8、對實時輸入的電流進(jìn)行二進(jìn)制化標(biāo)注，并將標(biāo)注逐步反推至光伏電站端，得到樹狀圖根部二進(jìn)制波動數(shù)據(jù)；

9、識別光伏電站端各個光伏電板的電流輸入至主電流時的二進(jìn)制波動節(jié)點數(shù)據(jù)，得到各個光伏電板所對應(yīng)的樹狀圖枝部二進(jìn)制波動數(shù)據(jù)。

10、進(jìn)一步地，基于所述二進(jìn)制波動的波動數(shù)據(jù)，識別出所述的各個光伏電板的soc值的步驟，包括：

11、識別各個光伏電板所對應(yīng)的樹狀圖枝部二進(jìn)制波動數(shù)據(jù)，得到各個光伏電板的soc值。

12、進(jìn)一步地，利用預(yù)設(shè)的二進(jìn)制機(jī)制結(jié)合實時輸入的電流方向感應(yīng)光伏電站中各個光伏電板的二進(jìn)制波動的步驟，包括：

13、調(diào)取預(yù)設(shè)的elc-rnn模型，對實時輸入的電流進(jìn)行根部向量的創(chuàng)建，其中，在所述根部向量上訓(xùn)練有若干二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲節(jié)，所述二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲節(jié)用于記錄并區(qū)分光伏電站中不同光伏電板的電流波動特征；

14、將實時輸入的電流數(shù)據(jù)按照時間順序輸入至elc-rnn模型中，模型根據(jù)輸入的電流數(shù)據(jù)動態(tài)更新根部向量上的二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲節(jié)，以實時反映光伏電站中各個光伏電板的電流狀態(tài)；

15、通過比較實時更新的二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲節(jié)與預(yù)設(shè)的二進(jìn)制波動模式，識別出光伏電站中各個光伏電板的二進(jìn)制波動；

16、將識別出的各個光伏電板的二進(jìn)制波動數(shù)據(jù)，與樹狀圖中的相應(yīng)枝部進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并在后續(xù)步驟中將soc值標(biāo)定于正確的光伏電板所對應(yīng)的樹狀圖枝部上。

17、進(jìn)一步地，elc-rnn模型的訓(xùn)練方法，包括：

18、收集光伏電站的歷史電流數(shù)據(jù)，包括各個光伏電板在不同時間、不同天氣條件下的電流波動情況，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

19、對收集到的歷史電流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗及歸一化以消除噪聲并統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式；

20、構(gòu)建elc-rnn模型，結(jié)合長短時記憶網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)；

21、使用預(yù)處理后的歷史電流數(shù)據(jù)對elc-rnn模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過迭代優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，準(zhǔn)確預(yù)測和識別光伏電板的二進(jìn)制波動；

22、在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗證方法評估模型的性能；

23、訓(xùn)練完成后，保存elc-rnn模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)。

24、本發(fā)明還提出一種基于互聯(lián)網(wǎng)的光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)，包括：

25、獲取單元，用于實時獲取由光伏電站輸入的電力總值，所述電子總值為光伏電站各個采電單元所獲得的總電量；

26、制作單元，用于基于所述電力總值生成樹狀圖的根部，并利用預(yù)設(shè)的二進(jìn)制機(jī)制結(jié)合實時輸入的電流方向感應(yīng)光伏電站中各個光伏電板的二進(jìn)制波動，同時標(biāo)定出對應(yīng)于各個光伏電板的樹狀圖枝部；

27、識別單元，用于基于所述二進(jìn)制波動的波動數(shù)據(jù)，識別出所述的各個光伏電板的soc值；

28、展示單元，用于在所述樹狀圖中將得到的各個soc值一一標(biāo)定于各個光伏電板所對應(yīng)的樹狀圖枝部上，并將所述樹狀圖進(jìn)行數(shù)據(jù)化顯示處理，將數(shù)據(jù)化顯示處理的樹狀圖反饋至終端。

29、進(jìn)一步地，制作單元包括：

30、標(biāo)注模塊，用于對實時輸入的電流進(jìn)行二進(jìn)制化標(biāo)注，并將標(biāo)注逐步反推至光伏電站端，得到樹狀圖根部二進(jìn)制波動數(shù)據(jù)；

31、制作模塊，用于識別光伏電站端各個光伏電板的電流輸入至主電流時的二進(jìn)制波動節(jié)點數(shù)據(jù)，得到各個光伏電板所對應(yīng)的樹狀圖枝部二進(jìn)制波動數(shù)據(jù)。

32、進(jìn)一步地，識別單元包括：

33、識別模塊，用于識別各個光伏電板所對應(yīng)的樹狀圖枝部二進(jìn)制波動數(shù)據(jù)，得到各個光伏電板的soc值。

34、進(jìn)一步地，制作單元還包括：

35、模型模塊，用于調(diào)取預(yù)設(shè)的elc-rnn模型，對實時輸入的電流進(jìn)行根部向量的創(chuàng)建，其中，在所述根部向量上訓(xùn)練有若干二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲節(jié)，所述二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲節(jié)用于記錄并區(qū)分光伏電站中不同光伏電板的電流波動特征；

36、電流模塊，用于將實時輸入的電流數(shù)據(jù)按照時間順序輸入至elc-rnn模型中，模型根據(jù)輸入的電流數(shù)據(jù)動態(tài)更新根部向量上的二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲節(jié)，以實時反映光伏電站中各個光伏電板的電流狀態(tài)；

37、更新模塊，用于通過比較實時更新的二進(jìn)制數(shù)據(jù)存儲節(jié)與預(yù)設(shè)的二進(jìn)制波動模式，識別出光伏電站中各個光伏電板的二進(jìn)制波動；

38、關(guān)聯(lián)單元，用于將識別出的各個光伏電板的二進(jìn)制波動數(shù)據(jù)，與樹狀圖中的相應(yīng)枝部進(jìn)行關(guān)聯(lián)，并在后續(xù)步驟中將soc值標(biāo)定于正確的光伏電板所對應(yīng)的樹狀圖枝部上。

39、進(jìn)一步地，模型模塊包括：

40、數(shù)據(jù)采集子模塊，用于收集光伏電站的歷史電流數(shù)據(jù)，包括各個光伏電板在不同時間、不同天氣條件下的電流波動情況，作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)集；

41、預(yù)處理子模塊，用于對收集到的歷史電流數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，所述預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗及歸一化以消除噪聲并統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式；

42、構(gòu)建子模塊，用于構(gòu)建elc-rnn模型，結(jié)合長短時記憶網(wǎng)絡(luò)和極限學(xué)習(xí)機(jī)；

43、訓(xùn)練子模塊，用于使用預(yù)處理后的歷史電流數(shù)據(jù)對elc-rnn模型進(jìn)行訓(xùn)練，通過迭代優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，準(zhǔn)確預(yù)測和識別光伏電板的二進(jìn)制波動；

44、驗證子模塊，用于在訓(xùn)練過程中，采用交叉驗證方法評估模型的性能；

45、保存子模塊，用于訓(xùn)練完成后，保存elc-rnn模型的參數(shù)和結(jié)構(gòu)。

46、本發(fā)明提供的基于互聯(lián)網(wǎng)的光伏電站遠(yuǎn)程監(jiān)控方法及系統(tǒng)，具有以下有益效果：

47、(1)通過elc電信號的識別機(jī)制，反推電信號的波動，不需要在光伏電站端部署物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，減少成本。

48、(2)通過實時獲取光伏電站的電力總值，并結(jié)合二進(jìn)制機(jī)制感應(yīng)各個光伏電板的電流波動，能夠?qū)崿F(xiàn)對光伏電站的全面、實時、遠(yuǎn)程監(jiān)控。

49、(3)利用預(yù)設(shè)的elc-rnn模型對實時輸入的電流進(jìn)行處理，能夠動態(tài)更新并識別出光伏電板的二進(jìn)制波動。這種基于深度學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)處理方法，能夠更有效地挖掘和利用光伏電站的運(yùn)行數(shù)據(jù)，為后續(xù)的故障預(yù)測和優(yōu)化運(yùn)行提供有力支持。

50、(4)通過樹狀圖的形式展示各個光伏電板的soc值，使得運(yùn)維人員能夠直觀、清晰地了解光伏電站的運(yùn)行狀態(tài)。同時，將數(shù)據(jù)化顯示處理的樹狀圖反饋至終端，使得運(yùn)維人員能夠隨時隨地訪問光伏電站的實時運(yùn)行數(shù)據(jù)，大大提高了運(yùn)維的便捷性。