CN111371899A - 适用于大规模分布式光伏的数据采集方法及*** - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法及***,将分布式光伏发电地区按照网格划分方法划分为多个区域,分区采集光伏电气参数和光伏环境参数;各区域内的采集数据通过短距离通信网络集中传输汇总,基于发电量预估模型预估该区域发电量,初步判定各用户太阳能电池板以及逆变器的工作状态;将实时监测数据以及各用户太阳能电池板及逆变器工作状态信息进行压缩和加密处理后通过长距离通信网络上传。本公开实现了更精细化、覆盖面更广的光伏数据采集,并进一步提高了无线网络数据传输的稳定性与高效性。
Description
技术领域
本公开属于光伏数据采集传输领域,涉及一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法及***。
背景技术
本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的背景技术信息,不必然构成在先技术。
分布式光伏快速、规模化发展对于促进可再生能源利用、保持光伏产业的健康发展起到了积极作用,但分布式光伏数量庞大、分散接入、输出功率随机波动等特征将对电网的运行、管理带来新的挑战。分布式光伏接入点电压一般为10kV或220V/380V,但是,大型光伏电站通常建设在人烟稀少、交通不便、环境恶劣的偏远山区、戈壁、荒滩上,家用光伏发电***和智能光伏建筑一体化***规模小、安装比较分散。若有线远程监控进行运行状态、参数、数据采集,存在成本高、维护困难、布线繁琐、可靠性低等问题,而且最重要的是将这个离散的、分布式的***加以整合和集中管理调度,从而能够物尽其用,高效产能。且根据分布式光伏发展规划,在未来的几年,我国中东部地区省级电网将出现大量的220V/380V分布式光伏接入点,如何科学管理数量如此庞大的分布式电源是目前函待解决的问题。
分布式光伏受其地域分布广,规模分散,并网点众多等特点的影响,高效、稳定的数据采集***是分布式光伏***进行有效数据分析或运维的前提,因此针对数据采集传输方法的设计尤为重要。
但据发明人了解,目前,电网调度端尚未实现分布式光伏数据接入的全覆盖,且存在的问题有:数据采集质量与精度低、数据不完整且实时性差;网络环境不断变化,数据传输不稳定;分布式光伏并网点较多,分布复杂,数据汇集难度大、耗时长;数据采集量大,网络带宽压力大,传输效率低等问题。
发明内容
本公开为了解决上述问题,提出了一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法及***,本公开实现了更精细化、覆盖面更广的光伏数据采集,并进一步提高了无线网络数据传输的稳定性与高效性。
根据一些实施例,本公开采用如下技术方案:
一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法,包括以下步骤:
将分布式光伏发电地区按照网格划分方法划分为多个区域,分区采集光伏电气参数和光伏环境参数;
区域内的采集数据通过短距离通信网络集中传输汇总,基于发电量预估模型预估该区域发电量,初步判定各用户太阳能电池板以及逆变器的工作状态;将实时监测数据以及各用户太阳能电池板及逆变器工作状态信息进行压缩和加密处理后通过长距离通信网络上传。
上述技术方案中,通过网格划分实现对不同地区的统筹管理,进而实现同步采样,采用短距离传输与长距离传输相结合的方式实现分布式光伏全覆盖式无线采集。
作为可选择的实施方式,所述光伏环境参数包括辐照度、环境温度、环境湿度、背板温度、风速;所述光伏电气参数包括太阳能电池板以及逆变器输出的电压、电流、功率以及转换效率。
作为可选择的实施方式,光伏电气参数与光伏环境参数的采集单元接收到主时钟信号后,采用拟合估计法和基于傅里叶变换的时延估计法对本地时钟进行校正,以达到本地时钟和主时钟的同步。
作为可选择的实施方式,短距离通信网络为LORA网络,通过LORA网络传输数据时,首先将LORA自组网中的全部节点基于混动态思想进行区域划分,各分区选取信号最强的节点作为簇头节点,由该簇头负责分区内部的数据传输,并选择分区内能量-距离阈值最佳的节点作为簇头备用节点;计算当前簇头节点的能量-距离阈值,当该簇头自身能量大小低于该阈值时,备用簇头将替代该簇头的数据传输功能。
作为可选择的实施方式,对本区域所采集的原始数据做差值运算,得到预处理数据后分别提取其整数部分和小数部分,整数部分采用算术编码进行压缩,小数部分采用整数小波变换进行压缩,将压缩后的整数部分和小数部分存储到一起得到最终压缩数据,再采用基Logistic混沌***的加密算法对最终压缩数据进行加密,最后将压缩加密后的数据以时间段区分的方式存储上传。
作为可选择的实施方式,加密过程为:由Logistic混沌***生成伪随机密钥,将伪随机密钥与最终压缩数据一一对齐,伪随机密钥每一位数据代表与之对其的压缩数据的偏移量,由偏移后的数据代替原始压缩数据,依次类推,直到所有的压缩数据都进行加密;最后将压缩加密后数据以时间段区分的方式进行存储上传。
作为可选择的实施方式,压缩过程包括首先对小数部分做整数小波变换,得到一系列的小波系数,计算第N级要保留的小波系数个数i,取每级整数小波变换后小波系数的绝对值,按照绝对值由大到小的顺序进行排列;然后以第i个系数作为第N级的阈值,将小于该阈值的小波分量去掉,大于该阈值的小波分量保留,实现压缩。
作为可选择的实施方式,在数据上传时采用TCP协议,根据Seawall带宽分配方案确定各分布式光伏数据接入终端单元的最小接入保证带宽,由TCP协议中的ACK确认包获取当前网络状态参数,采用迭代法计算各分布式光伏数据接入终端单元当前可支配带宽,再采用CR算法确定最优发送窗口。以提高网络的利用率,实现数据的快速上传。
一种适用于大规模分布式光伏的数据采集***,包括:多个布置于不同区域的分布式光伏数据采集终端,每个分布式光伏数据采集终端包含光伏电气参数无线数据采集单元、光伏环境参数监测单元和分布式光伏数据接入终端单元;
所述光伏电气参数无线数据采集单元与光伏环境参数监测单元在区域内进行数据的实时同步采集;
各区域所采集的数据传输至相应的分布式光伏数据接入终端单元,分布式光伏数据接入终端单元结合发电量预估模型预估该区域发电量,初步判定各用户太阳能电池板以及逆变器的工作状态;分布式光伏数据接入终端单元将实时监测数据以及各用户太阳能电池板及逆变器工作状态信息进行压缩和加密处理后,统一上传。
作为可选择的具体实施方式,还包括远程智慧运维数据中心,用于接收各个分布式光伏数据接入终端单元传输的数据。
作为可选择的实施方式,所述程智慧运维数据中心采用内外网双向隔离结合,设有无线APN接入点及外网服务器,负责接收各区域的上传数据,然后将数据通过隔离装置发送至内网服务器中;远程智慧运维数据中心通过统一GIS服务模块提供标准的数据信息模型与数据访问接口,解决数据对外共享问题。
与现有技术相比,本公开的有益效果为:
本公开通过网格划分实现对分布式光伏成规模地区的统筹管理,通过分布式光伏数据采集终端的光伏电气参数无线采集单元与光伏环境参数监测单元收到主时钟信号后,采用拟合估计法和基于傅里叶变换的时延估计法对本地时钟进行校正,以达到本地时钟和主时钟的同步;实现区域内的高精度同步采样。
本公开采用短距离传输与长距离传输相结合的方式实现分布式光伏全覆盖式无线采集,并通过簇头—备份簇头快速替换以及动态调整数据发送窗口的方式进一步提高海量数据传输的高效性与稳定性。
本公开在数据上传时采用TCP协议,根据Seawall带宽分配方案确定各分布式光伏数据接入终端单元的最小接入保证带宽,由TCP协议中的ACK确认包获取当前网络状态参数,采用迭代法计算各分布式光伏数据接入终端单元当前可支配带宽,再采用CR算法确定最优发送窗口,提高网络的利用率,实现数据的快速上传。
附图说明
构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一步理解,本公开的示意性实施例及其说明用于解释本公开,并不构成对本公开的不当限定。
图1是本实施例的***结构图。
具体实施方式:
下面结合附图与实施例对本公开作进一步说明。
应该指出,以下详细说明都是例示性的,旨在对本公开提供进一步的说明。除非另有指明,本文使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是,这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式,而非意图限制根据本公开的示例性实施方式。如在这里所使用的,除非上下文另外明确指出,否则单数形式也意图包括复数形式,此外,还应当理解的是,当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时,其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
一种适用于大规模分布式光伏的数据采集与接入实现方法,包括以下步骤:
S1:将分布式光伏发电地区按照网格划分方法划分为多个区域,各个区域内安装有分布式光伏数据采集终端;如图1所示,所述分布式光伏数据采集终端包含光伏电气参数无线数据采集单元、光伏环境参数监测单元、分布式光伏数据接入终端单元。
S2:光伏电气参数无线数据采集单元与光伏环境参数监测单元在区域内进行数据的实时同步采集;所述光伏环境参数监测单元监测参量包括辐照度、环境温度、环境湿度、背板温度、风速;所述光伏电气参数无线数据采集单元监测参量包括太阳能电池板以及逆变器输出的电压、电流、功率以及转换效率。
S3:区域内所采集的数据通过LORA自组网集中传输至分布式光伏数据接入终端单元,分布式光伏数据接入终端单元结合发电量预估模型预估该区域发电量,初步判定各用户太阳能电池板以及逆变器的工作状态。
S4:分布式光伏数据接入终端单元将实时监测数据以及各用户太阳能电池板及逆变器工作状态信息进行压缩和加密处理后,通过4G网络统一上传至远程智慧运维数据中心。
S5:远程智慧运维数据中心与其他电力***进行数据交互,并通过移动终端与各用户实现数据共享。
进一步地,每个区域内各自安装一套分布式光伏数据采集终端,所述分布式光伏数据采集终端包括1个分布式光伏数据接入终端单元、1个光伏环境参数监测单元以及多个电气参数无线数据采集单元。所述分布式光伏数据接入终端单元包含LORA通信模块、4G通信模块、时钟授时模块以及ARM处理器,该单元为区域内光伏数据的最终汇聚点,即LORA自组网的汇聚节点。所述光伏环境参数监测单元安装在区域中心点处,所述光伏电气参数无线数据采集单元分别安装在该区域内各用户的分布式光伏电表表箱中。
进一步地,所述分布式光伏数据采集终端采用高精度时间同步算法,由分布式光伏数据接入终端单元中的时钟授时模块接收GPS时钟信号,用以作为主时钟;所述分布式光伏数据接入终端单元周期性的将包含主时钟信号通过LORA通信网络发送至各光伏电气参数无线采集单元和各光伏环境参数监测单元,各光伏电气参数无线采集单元与光伏环境参数监测单元收到主时钟信号后,采用拟合估计法和基于傅里叶变换的时延估计法对本地时钟进行校正,以达到本地时钟和主时钟的同步。
其中,采用拟合估计法对本地时钟的时钟偏移和时钟漂移进行校正的过程为:
其中,采用基于傅里叶变换的时延估计法对传输延迟时间τ进行校正的过程为:
(1)对分布式光伏数据接入终端单元的ARM处理器发送的同步信号f(t)做傅里叶变换为得F(ω)。
(2)对各光伏电气参数无线采集单元和各光伏环境参数监测单元接收到的同步信号
f(t-τ)做傅里叶变换得e-jωτF(ω)。
(3)将F(ω)和e-jωτF(ω)共轭相乘并做幅度归一化处理,得到:
分布式光伏数据采集终端在通过LORA网络传输数据时,以分布式光伏数据接入终端单元作为汇聚节点,首先将LORA自组网中的全部节点基于混动态思想进行区域划分:首先统计LORA无线传感网中全部节点的初始信息,标记为N个普通节点,根据公式计算出的性能最优节点数量进行分割(其中Esend_max和Erecu_max分别为发射功率和接收功率的最大值,λrecu_max为接收节点内部电路功率能耗最值,Erecu_min为接收功率最小值,d为汇聚节点最大通信范围,M1、M2为分簇区域边长),划分成y个区域。剩余节点通过不断递归的方式实现簇头—准簇结构的分区初始化分。各分区选取信号最强的节点作为簇头节点,由该簇头负责分区内部的数据传输。对于某一簇头节点所在的包含x个普通节点的分簇区内簇头备用节点的选择,首先不断统计各个普通节点xi的能量-距离阈值(其中Ei为xi的剩余能量,di为xi到汇聚节点的拓扑,φ和φ为互为倒数的调节因子),然后选取能量-距离阈值E数值最大的节点j作为簇头备用节点。计算当前簇头节点的能量-距离阈值,当该簇头自身能量大小低于该阈值时,簇头备用节点则迅速替代该簇头的数据传输功能,并向区域内所有节点以Hello信息包的形式广播自身信息。
进一步地,所述分布式光伏数据接入终端单元对原始数据做差值运算,得到预处理数据后分别提取其整数部分和小数部分,整数部分采用算术编码进行压缩,小数部分采用整数小波变换进行压缩,将压缩后的整数部分和小数部分存储到一起,得到最终压缩数据,再采用基于Logistic混沌***的加密算法对最终压缩数据进行加密,加密过程为:由Logistic混沌***生成伪随机密钥,将伪随机密钥与最终压缩数据一一对齐,伪随机密钥每一位数据代表与之对其的压缩数据的偏移量,由偏移后的数据代替原始压缩数据,依次类推,直到所有的压缩数据都进行加密;最后将压缩加密后数据以时间段区分的方式进行存储上传。
其中,采用小波变换对数据进行压缩的过程为:
首先对小数部分做整数小波变换,得到一系列的小波系数,由公式计算第N级要保留的小波系数个数TN(其中,整数小波分解最高级低频系数的个数记为H,小波分解的级数记为R,γ取值1.5),取每级整数小波变换后小波系数的绝对值,按照绝对值由大到小的顺序进行排列。然后以第TN个系数作为第N级的阈值,将小于该阈值的小波分量去掉,大于该阈值的小波分量保留,实现压缩。
进一步地,在数据上传时采用TCP协议,根据Seawall带宽分配方案确定各分布式光伏数据接入终端单元确定最小接入保证带宽BEWmin;由TCP协议中的ACK确认包获取当前RTT值,根据公式计算SRTT值(n为数据上传的次数),根据公式计算第n次传输时链路上的可支配带宽BEWn,则各分布式光伏数据接入终端单元的可支配带宽为(Sk为第k个分布式光伏数据接入终端单元发送的数据量,S为数据发送总量);再采用CR算法调整发送窗口,提高网络利用率,实现数据的快速上传。
其中,根据CR算法调整发送窗口的过程为:
(1)由ACK确认包获取接收窗口Wr,根据公式对接收窗口进行调整,其中为调整后的接收窗口,Vall为TCP流的总接收速率,BEWmin为根据Seawall带宽分配方案确定的各分布式光伏最小接入保证带宽,k为分布式光伏数据接入终端单元的总个数。
进一步地,用户可以通过PC客户端、手机智能终端等进入网站平台,从而获取服务器的存储数据,也可以在网络信号不好时,通过接收短信的方式直接获取数据。
进一步地,依据所述远程智慧运维数据中心采用内外网双向隔离设计,设有无线APN接入点及外网服务器,负责接收各区域的上传数据,然后将数据通过隔离装置发送至内网服务器中;远程智慧运维数据中心通过统一GIS服务模块提供标准的数据信息模型与数据访问接口,解决数据对外共享问题。各用户可通过移动终端访问远程智慧运维数据中心:移动终端向远程智慧运维数据中心外网服务器发送连接请求,外网服务器对其进行身份认证,认证通过后与该移动终端建立基于TCP协议的长连接;外网服务器通过隔离装置将该移动终端身份信息送至内网服务器,内网服务器把该移动终端的相关消息放入一个由内存制造出来的队列中,并通过隔离装置发送给外网服务器;外网服务器将消息推送至该移动终端。
本领域内的技术人员应明白,本公开的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已,并不用于限制本公开,对于本领域的技术人员来说,本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本公开的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本公开的具体实施方式进行了描述,但并非对本公开保护范围的限制,所属领域技术人员应该明白,在本公开的技术方案的基础上,本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本公开的保护范围以内。
Claims (10)
1.一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法,其特征是:包括以下步骤:
将分布式光伏发电地区按照网格划分方法划分为多个区域,分区采集光伏电气参数和光伏环境参数;
区域内的采集数据通过短距离通信网络集中传输汇总,基于发电量预估模型预估该区域发电量,初步判定各用户太阳能电池板以及逆变器的工作状态;将实时监测数据以及各用户太阳能电池板及逆变器工作状态信息进行压缩和加密处理后通过长距离通信网络上传。
2.如权利要求1所述的一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法,其特征是:所述光伏环境参数包括辐照度、环境温度、环境湿度、背板温度、风速;所述光伏电气参数包括太阳能电池板以及逆变器输出的电压、电流、功率以及转换效率。
3.如权利要求1所述的一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法,其特征是:光伏电气参数与光伏环境参数的采集单元接收到主时钟信号后,采用拟合估计法和基于傅里叶变换的时延估计法对本地时钟进行校正,以达到本地时钟和主时钟的同步。
4.如权利要求1所述的一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法,其特征是:短距离通信网络为LORA网络,通过LORA网络传输数据时,首先将LORA自组网中的全部节点基于混动态思想进行区域划分,各分区选取信号最强的节点作为簇头节点,由该簇头负责分区内部的数据传输,并选择分区内能量-距离阈值最佳的节点作为簇头备用节点;计算当前簇头节点的能量-距离阈值,当该簇头自身能量大小低于该阈值时,备用簇头将替代该簇头的数据传输功能。
5.如权利要求1所述的一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法,其特征是:对本区域所采集的原始数据做差值运算,得到预处理数据后分别提取其整数部分和小数部分,整数部分采用算术编码进行压缩,小数部分采用整数小波变换进行压缩,将压缩后的整数部分和小数部分存储到一起得到最终压缩数据,再采用基Logistic混沌***的加密算法对最终压缩数据进行加密,最后将压缩加密后的数据以时间段区分的方式存储上传。
6.如权利要求5所述的一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法,其特征是:加密过程为:由Logistic混沌***生成伪随机密钥,将伪随机密钥与最终压缩数据一一对齐,伪随机密钥每一位数据代表与之对其的压缩数据的偏移量,由偏移后的数据代替原始压缩数据,依次类推,直到所有的压缩数据都进行加密;最后将压缩加密后数据以时间段区分的方式进行存储上传。
7.如权利要求5所述的一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法,其特征是:压缩过程包括首先对小数部分做整数小波变换,得到一系列的小波系数,计算第N级要保留的小波系数个数i,取每级整数小波变换后小波系数的绝对值,按照绝对值由大到小的顺序进行排列;然后以第i个系数作为第N级的阈值,将小于该阈值的小波分量去掉,大于该阈值的小波分量保留,实现压缩。
8.如权利要求1所述的一种适用于大规模分布式光伏的数据采集方法,其特征是:在数据上传时采用TCP协议,根据Seawall带宽分配方案确定各分布式光伏数据接入终端单元的最小接入保证带宽,由TCP协议中的ACK确认包获取当前网络状态参数,采用迭代法计算各分布式光伏数据接入终端单元当前可支配带宽,再采用CR算法确定最优发送窗口,以提高网络的利用率,实现数据的快速上传。
9.一种适用于大规模分布式光伏的数据采集***,其特征是:包括:多个布置于不同区域的分布式光伏数据采集终端,每个分布式光伏数据采集终端包含光伏电气参数无线数据采集单元、光伏环境参数监测单元和分布式光伏数据接入终端单元;
所述光伏电气参数无线数据采集单元与光伏环境参数监测单元在区域内进行数据的实时同步采集;
各区域所采集的数据传输至相应的分布式光伏数据接入终端单元,分布式光伏数据接入终端单元结合发电量预估模型预估该区域发电量,初步判定各用户太阳能电池板以及逆变器的工作状态;分布式光伏数据接入终端单元将实时监测数据以及各用户太阳能电池板及逆变器工作状态信息进行压缩和加密处理后,统一上传。
10.如权利要求9所述的一种适用于大规模分布式光伏的数据采集***,其特征是:还包括远程智慧运维数据中心,用于接收各个分布式光伏数据接入终端单元传输的数据;
所述程智慧运维数据中心采用内外网双向隔离结合,设有无线APN接入点及外网服务器,负责接收各区域的上传数据,然后将数据通过隔离装置发送至内网服务器中;远程智慧运维数据中心通过统一GIS服务模块提供标准的数据信息模型与数据访问接口,解决数据对外共享问题。
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