CN115296418A - 一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控*** - Google Patents
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Abstract
本发明涉及光伏发电设备管控技术领域，且公开了一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***；本光伏发电设备运行状态远程监测及管控***包括数据传输***，所述数据传输***用于对光伏发电设备运行状态远程监测***中运行的所有数据进行安全管控，所述所有数据包括采集数据以及控制信号数据，本发明通过数据采集***对光伏发电设备的数据进行实时采集，并在采集完毕后对数据进行传输，可减少大量人力物力，不仅可以对光伏发电设备的运行状态进行实时监测，且可根据实时监测数据进行集中化运维管理，为运维人员带来更便捷的管控方法，对监测数据进行故障预测诊断，并结合智能算法进行光伏设备相应的参数调整，减少后续维护工作。
Description
技术领域
本发明属于光伏发电设备管控技术领域，具体为一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***。
背景技术
光伏是太阳能光伏发电***的简称，光伏发电设备指利用太阳能光伏发电设备将太阳光辐射能直接转换为电能的发电***。
现有的对光伏发电设备进行管控的办法一般依靠人工进行数据的监测传输，从而导致数据传输时及时性较低，且此方法耗费人力物力较大，以为数据及时性较低的问题，在进行集中化运维管理时，较为不便，且现有的光伏发电设备的状态一般在出现故障后再进行维护，此方式可能造成光伏发电设备使用寿命的缩短；因此，针对目前的状况，现需对其进行改进。
发明内容
针对上述情况，为克服现有技术的缺陷，本发明提供一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，有效的解决了现有的对光伏发电设备进行管控的办法一般依靠人工进行数据的监测传输，从而导致数据传输时及时性较低，且此方法耗费人力物力较大，以为数据及时性较低的问题，在进行集中化运维管理时，较为不便，且现有的光伏发电设备的状态一般在出现故障后再进行维护，此方式可能造成光伏发电设备使用寿命的缩短的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，包括数据传输***，所述数据传输***用于对光伏发电设备运行状态远程监测***中运行的所有数据进行安全管控，所述所有数据包括采集数据以及控制信号数据；
数据采集***：所述数据采集***用于对光伏发电设备的输出电压电流数据、并网电压电流数据、逆变电压电流数据、并网功率数据、总功率因数数据、电网频率数据、逆变效率数据以及环境参数数据进行实时采集，并在采集完毕后对数据进行传输，其中，环境参数数据具体包括光伏发电站内温度数据、湿度数据以及辐射强度数据；
数据处理***：所述数据处理***用于对所述数据采集***传输的数据进行接收后，对数据进行滤波转换以及A/D转换后进行存储，且在存储后通将数据进行传输；
故障预测***：所述故障预测***用于对接收所述数据处理数据进行转换后的数据，并对数据进行模型代入的一般预处理后，将数据代入故障预测模型中，通过故障预测模型对数据进行预测，得到预测结果并传输，其中，故障预测模型的建立以该光伏发电站内光伏发电设备过往故障数据作为基础学习数据；
参数调整***：所述参数调整***用于接收所述故障预测***得到的预测结果，并结合AI智能算法，得到对于光伏发电设备的运行参数的调整数据，并将数据进行传输发送；
设备控制***：所述设备控制***用于接收所述参数调整***发送的运行参数的调整数据，并将此数据转换至控制信号数据，并根据控制信号数据进行相应的光伏发电设备以及环境辅助设备的调整控制，并在调整完毕后将调整数据生成日志回执发送至控制端；
数据挖掘***：所述数据挖掘***用于对所述数据处理***中存储的数据进行深度挖掘，同时挖掘完毕后，完善所述故障预测***中的故障预测模型。
优选的，所述数据传输***在进行安全管控时具体采用DSM文档透明加密、DSA数据安全隔离以及DLP数据泄露防护综合的数据安全管理技术。
优选的，所述数据采集***中进行数据采集的设备具体为电流传感器、电压传感器、功率传感器、频率传感器、温度传感器、湿度传感器以及辐射强度传感器。
优选的，所述数据处理***中进行滤波转换以及A/D转换时具体采用微处理器，所述故障预测***中故障预测模型具体为蛛网模型、灰色模型、BP神经网络模型或微分方程模型中的一种或几种的组合。
优选的，所述参数调整***中AI智能算法具体为遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络算法或群集智能算法中的一种或几种的组合。
优选的，所述设备控制***中进行光伏发电设备以及环境辅助设备的调整控制具体采用对应单片机，所述环境辅助设备具体包括温度调整设备、湿度调整设备以及辐射强度管理设备，所述控制端搭载显示设备。
优选的，所述数据挖掘***采用的深度挖掘算法具体为朴素贝叶斯、SVM、KNN、Adaboost、CART或Apriori中的一种或几种的组合。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：1、数据采集***对光伏发电设备的输出电压电流数据、并网电压电流数据、逆变电压电流数据、并网功率数据、总功率因数数据、电网频率数据、逆变效率数据以及环境参数数据进行实时采集，并在采集完毕后对数据进行传输，通过无线通信技术进行信息的传输，可减少大量人力物力，不仅可以对光伏发电设备的运行状态进行实时监测，且可根据实时监测数据进行集中化运维管理，为运维人员带来更便捷的管控方法；
2、通过数据处理***对数据进行滤波转换以及A/D转换后存储，再通过故障预测***对数据进行模型代入的一般预处理后，将数据代入故障预测模型中，通过故障预测模型对数据进行预测，得到预测结果，参数调整***根据预测结果结合AI智能算法，得到对于光伏发电设备的运行参数的调整数据，再通过设备控制***将数据转换至控制信号数据，并根据控制信号数据进行相应的光伏发电设备以及环境辅助设备的调整控制，并生成日志回执，对监测数据进行故障预测诊断，并结合智能算法进行光伏设备相应的参数调整，减少后续维护工作，且可使得光伏发电设备的使用寿命更高，运行状态更加可控，避免故障出现后再进行维护的状况；
3、通过数据挖掘***对数据处理***中存储的数据进行深度挖掘，并通过此数据挖掘工作，对故障预测模型进行完善，且可完善故障数据库，可减少后续预测时的数据处理量，提高预测效率。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
在附图中：
图1为本发明一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例；基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明提供一种技术方案：一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，包括数据传输***，数据传输***用于对光伏发电设备运行状态远程监测***中运行的所有数据进行安全管控，所有数据包括采集数据以及控制信号数据；
数据采集***：数据采集***用于对光伏发电设备的输出电压电流数据、并网电压电流数据、逆变电压电流数据、并网功率数据、总功率因数数据、电网频率数据、逆变效率数据以及环境参数数据进行实时采集，并在采集完毕后对数据进行传输，其中，环境参数数据具体包括光伏发电站内温度数据、湿度数据以及辐射强度数据；
数据处理***：数据处理***用于对数据采集***传输的数据进行接收后，对数据进行滤波转换以及A/D转换后进行存储，且在存储后通将数据进行传输；
故障预测***：故障预测***用于对接收数据处理数据进行转换后的数据，并对数据进行模型代入的一般预处理后，将数据代入故障预测模型中，通过故障预测模型对数据进行预测，得到预测结果并传输，其中，故障预测模型的建立以该光伏发电站内光伏发电设备过往故障数据作为基础学习数据；
参数调整***：参数调整***用于接收故障预测***得到的预测结果，并结合AI智能算法，得到对于光伏发电设备的运行参数的调整数据，并将数据进行传输发送；
设备控制***：设备控制***用于接收参数调整***发送的运行参数的调整数据，并将此数据转换至控制信号数据，并根据控制信号数据进行相应的光伏发电设备以及环境辅助设备的调整控制，并在调整完毕后将调整数据生成日志回执发送至控制端；
数据挖掘***：数据挖掘***用于对数据处理***中存储的数据进行深度挖掘，同时挖掘完毕后，完善故障预测***中的故障预测模型。
其中，数据传输***在进行安全管控时具体采用DSM文档透明加密、DSA数据安全隔离以及DLP数据泄露防护综合的数据安全管理技术；数据采集***中进行数据采集的设备具体为电流传感器、电压传感器、功率传感器、频率传感器、温度传感器、湿度传感器以及辐射强度传感器；数据处理***中进行滤波转换以及A/D转换时具体采用微处理器，故障预测***中故障预测模型具体为蛛网模型、灰色模型、BP神经网络模型或微分方程模型中的一种或几种的组合；参数调整***中AI智能算法具体为遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络算法或群集智能算法中的一种或几种的组合；设备控制***中进行光伏发电设备以及环境辅助设备的调整控制具体采用对应单片机，环境辅助设备具体包括温度调整设备、湿度调整设备以及辐射强度管理设备，控制端搭载显示设备；数据挖掘***采用的深度挖掘算法具体为朴素贝叶斯、SVM、KNN、Adaboost、CART或Apriori中的一种或几种的组合。
工作原理：通过数据挖掘***对数据处理***中存储的数据进行深度挖掘，并通过此数据挖掘工作，对故障预测模型进行完善，且可完善故障数据库，可减少后续预测时的数据处理量，提高预测效率；数据采集***对光伏发电设备的输出电压电流数据、并网电压电流数据、逆变电压电流数据、并网功率数据、总功率因数数据、电网频率数据、逆变效率数据以及环境参数数据进行实时采集，并在采集完毕后对数据进行传输，通过无线通信技术进行信息的传输，可减少大量人力物力，不仅可以对光伏发电设备的运行状态进行实时监测，且可根据实时监测数据进行集中化运维管理，为运维人员带来更便捷的管控方法；通过数据处理***对数据进行滤波转换以及A/D转换后存储，再通过故障预测***对数据进行模型代入的一般预处理后，将数据代入故障预测模型中，通过故障预测模型对数据进行预测，得到预测结果，参数调整***根据预测结果结合AI智能算法，得到对于光伏发电设备的运行参数的调整数据，再通过设备控制***将数据转换至控制信号数据，并根据控制信号数据进行相应的光伏发电设备以及环境辅助设备的调整控制，并生成日志回执，对监测数据进行故障预测诊断，并结合智能算法进行光伏设备相应的参数调整，减少后续维护工作，且可使得光伏发电设备的使用寿命更高，运行状态更加可控，避免故障出现后再进行维护的状况。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他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、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神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，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (7)
1.一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，其特征在于：包括数据传输***，所述数据传输***用于对光伏发电设备运行状态远程监测***中运行的所有数据进行安全管控，所述所有数据包括采集数据以及控制信号数据；
数据采集***：所述数据采集***用于对光伏发电设备的输出电压电流数据、并网电压电流数据、逆变电压电流数据、并网功率数据、总功率因数数据、电网频率数据、逆变效率数据以及环境参数数据进行实时采集，并在采集完毕后对数据进行传输，其中，环境参数数据具体包括光伏发电站内温度数据、湿度数据以及辐射强度数据；
数据处理***：所述数据处理***用于对所述数据采集***传输的数据进行接收后，对数据进行滤波转换以及A/D转换后进行存储，且在存储后通将数据进行传输；
故障预测***：所述故障预测***用于对接收所述数据处理数据进行转换后的数据，并对数据进行模型代入的一般预处理后，将数据代入故障预测模型中，通过故障预测模型对数据进行预测，得到预测结果并传输，其中，故障预测模型的建立以该光伏发电站内光伏发电设备过往故障数据作为基础学习数据；
参数调整***：所述参数调整***用于接收所述故障预测***得到的预测结果，并结合AI智能算法，得到对于光伏发电设备的运行参数的调整数据，并将数据进行传输发送；
设备控制***：所述设备控制***用于接收所述参数调整***发送的运行参数的调整数据，并将此数据转换至控制信号数据，并根据控制信号数据进行相应的光伏发电设备以及环境辅助设备的调整控制，并在调整完毕后将调整数据生成日志回执发送至控制端；
数据挖掘***：所述数据挖掘***用于对所述数据处理***中存储的数据进行深度挖掘，同时挖掘完毕后，完善所述故障预测***中的故障预测模型。
2.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，其特征在于：所述数据传输***在进行安全管控时具体采用DSM文档透明加密、DSA数据安全隔离以及DLP数据泄露防护综合的数据安全管理技术。
3.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，其特征在于：所述数据采集***中进行数据采集的设备具体为电流传感器、电压传感器、功率传感器、频率传感器、温度传感器、湿度传感器以及辐射强度传感器。
4.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，其特征在于：所述数据处理***中进行滤波转换以及A/D转换时具体采用微处理器，所述故障预测***中故障预测模型具体为蛛网模型、灰色模型、BP神经网络模型或微分方程模型中的一种或几种的组合。
5.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，其特征在于：所述参数调整***中AI智能算法具体为遗传算法、模拟退火算法、人工神经网络算法或群集智能算法中的一种或几种的组合。
6.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，其特征在于：所述设备控制***中进行光伏发电设备以及环境辅助设备的调整控制具体采用对应单片机，所述环境辅助设备具体包括温度调整设备、湿度调整设备以及辐射强度管理设备，所述控制端搭载显示设备。
7.根据权利要求1所述的一种光伏发电设备运行状态远程监测及管控***，其特征在于：所述数据挖掘***采用的深度挖掘算法具体为朴素贝叶斯、SVM、KNN、Adaboost、CART或Apriori中的一种或几种的组合。
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