本申請涉及一種新能源電站智能監控方法、系統、電子設備及存儲介質，應用于電站監控技術領域，其方法包括：獲取電站的監控數據、設備連接信息以及電力供應任務；基于監控數據之間的關聯對監控數據進行異常分析，得到異常監控數據，將異常監控數據對應的電力設備確定為異常設備；基于設備連接信息構建電站的仿真運行模型；若多個異常設備之間具有連接關系，則基于仿真運行模型以及異常監控數據確定異常信息，異常信息包括異常源頭以及異常原因；基于電力設備的運行時長、運行環境對電力設備進行壽命損失評估，得到評估結果；基于異常信息、評估結果以及電力供應任務制定供電調整策略。本申請具有提高電站監控效率的效果。
1、隨著新能源技術的快速發展和廣泛應用，新能源電站的建設規模不斷擴大，電力設備數量也日益增多。然而，這也帶來了電站運行維護的復雜性和難度的提升。傳統的電站監控方法往往依賴于人工巡檢和定期的設備檢測，難以及時發現和處理設備異常，電站監控的效率較低，從而影響了電站的穩定運行和電力供應的可靠性。
>10、通過采用上述技術方案，通過監控數據之間的關聯對監控數據進行異常分析，得到異常監控數據，提高了異常監控數據的可靠性，在確定異常信息時，考慮到了異常設備之間的連接關系，并通過仿真運行模型進行模擬，提高了異常信息的可靠性，通過對電力設備進行壽命評估，并根據異常信息、評估結果以及電力供應任務共同制定供電調整策略，提高了供電調整策略的可靠性，從而根據該供電調整策略提高了電站監控的效率。11、可選的，所述基于所述監控數據之間的關聯對所述監控數據進行異常分析，得到異常監控數據，包括：
12、將所述狀態數據與標準數據進行比較，得到狀態異常數據；
13、基于離散率公式計算所述組串數據的離散率，所述離散率公式包括：離散率=組串數據的標準方差/組串數據的平均值×100%；
14、將所述離散率超過標準離散率的所述組串數據確定為組串異常數據；
15、對所述視頻數據進行圖像識別，得到可視異常數據；
16、對所述音頻數據進行語音識別，得到聲音異常數據；
17、提取所述狀態數據、所述組串數據、所述視頻數據以及所述音頻數據中的特征數據；
18、基于預設規則將所述特征數據進行特征融合，得到綜合特征向量；
19、將所述綜合特征向量輸入預設異常檢測模型中進行異常判斷，得到異常向量；
20、基于所述狀態異常數據、所述組串異常數據、所述可視異常數據、所述聲音異常數據以及所述異常向量確定異常監控數據。
21、通過采用上述技術方案，通過多種分析方式分別對不同的監控數據進行異常分析，得到多種異常數據，提高了異常數據的全面性，通過提取各種監控數據中的特征數據，并通過預設異常檢測模型對融合后的特征數據進行異常檢測，即充分考慮到了監控數據之間的關聯進行異常檢測，進一步提高了異常數據的可靠性。
22、可選的，所述基于所述仿真運行模型以及所述異常監控數據確定異常信息，包括：
23、獲取歷史異常信息，每個所述歷史異常信息包括歷史異常原因、歷史異常源頭以及至少一個歷史異常設備；
24、將存在多個所述歷史異常設備的所述歷史異常信息確定為聯動異常信息；
25、對所述聯動異常信息進行分析，得到每種聯動異常對應的異常類型以及設備類型；
26、基于所述異常監控數據確定候選異常類型；
27、基于所述候選異常類型以及所述異常設備對應的設備類型確定候選聯動異常；
28、將所述候選聯動異常通過所述仿真運行模型進行模擬，得到模擬監控數據；
29、基于所述模擬監控數據以及所述監控數據確定當前聯動異常；
30、基于所述當前聯動異常確定異常源頭以及異常原因；
31、基于所述異常源頭、所述異常原因以及所述異常監控數據確定異常信息。
32、通過采用上述技術方案，在確定異常信息時，考慮到了異常設備之間的連接關系對異常的影響，從而可以更加快速地找到異常源頭以及異常原因，即提高了異常定位的效率，進而提高了異常監控的效率。
33、可選的，所述運行環境包括繞組最熱點溫度，所述評估結果包括設備剩余壽命，所述基于電力設備的運行時長、運行環境對所述電力設備進行壽命損失評估，得到評估結果，包括：
34、基于壽命損失公式、所述運行時長以及所述繞組最熱點溫度計算所述設備剩余壽命，所述壽命損失公式包括：設備剩余壽命=設計壽命-運行時長×v0，，其中，θc為繞組最熱點溫度。
35、可選的，所述基于所述異常信息、所述評估結果以及所述電力供應任務制定供電調整策略，包括：
36、基于所述異常信息以及所述評估結果確定待維護設備；
37、將所述待維護設備的所述電力供應任務確定為待調整任務；
38、獲取所述待調整任務的優先級、占用負荷以及電能質量要求；
39、將所述待調整任務按照所述優先級以及所述占用負荷進行排序，得到第一排序結果；
40、計算各個電力設備的第一剩余容量以及第二剩余容量，所述第一剩余容量為電力設備最多可接入負荷的大小，所述第二剩余容量為在預設電能質量的情況下最多可接入負荷的大小；
41、基于所述第一剩余容量、所述第二剩余容量、所述第一排序結果以及所述電能質量要求確定供電調整策略。
42、通過采用上述技術方案，在為待調整任務分配電力設備時，充分考慮到了待調整任務的優先級、占用負荷以及電能質量要求，提高了設備分配的可靠性，并且還考慮到了電力設備的第一剩余容量以及第二剩余容量，從而提高了為待調整任務分配的電力設備的電能質量。
43、可選的，所述計算各個電力設備的第一剩余容量以及第二剩余容量，包括：
44、獲取各個電力設備的額定容量以及當前負荷；
45、基于所述額定容量以及所述當前負荷計算所述第一剩余容量；
46、獲取電力設備的歷史運行數據；
47、對所述歷史運行數據進行分析，得到所述預設電能質量對應的負荷容量；
48、基于所述負荷容量以及所述當前負荷計算第二剩余容量。
49、可選的，所述基于所述第一剩余容量、所述第二剩余容量、所述第一排序結果以及所述電能質量要求確定供電調整策略，包括：
50、按照所述第一排序結果依次為所述待調整任務分配調整設備；
51、所述為本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種新能源電站智能監控方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述基于所述監控數據之間的關聯對所述監控數據進行異常分析，得到異常監控數據，包括：
3.根據權利要求1所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述基于所述仿真運行模型以及所述異常監控數據確定異常信息，包括：
4.根據權利要求1所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述運行環境包括繞組最熱點溫度，所述評估結果包括設備剩余壽命，所述基于電力設備的運行時長、運行環境對所述電力設備進行壽命損失評估，得到評估結果，包括：
5.根據權利要求1所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述基于所述異常信息、所述評估結果以及所述電力供應任務制定供電調整策略，包括：
6.根據權利要求5所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述計算各個電力設備的第一剩余容量以及第二剩余容量，包括：
7.根據權利要求5所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述基于所述第一剩余容量、所述第二剩余容量、所述第一排序結果以及所述電能質量要求確定供電調整策略，包括：
8.一種新能源電站智能監控系統，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括處理器，所述處理器與存儲器耦合；
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，包括計算機程序或指令，當所述計算機程序或指令在計算機上運行時，使得所述計算機執行如權利要求1至7任一項所述的方法。
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【技術特征摘要】
1.一種新能源電站智能監控方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述基于所述監控數據之間的關聯對所述監控數據進行異常分析，得到異常監控數據，包括：
3.根據權利要求1所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述基于所述仿真運行模型以及所述異常監控數據確定異常信息，包括：
4.根據權利要求1所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述運行環境包括繞組最熱點溫度，所述評估結果包括設備剩余壽命，所述基于電力設備的運行時長、運行環境對所述電力設備進行壽命損失評估，得到評估結果，包括：
5.根據權利要求1所述的新能源電站智能監控方法，其特征在于，所述基于所述異常信息、所述評估...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李文奇，張杰，
申請(專利權)人：常州思瑞電力科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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