【技術實現步驟摘要】
本申請涉及光伏儲能的，尤其是涉及基于管理平臺的光伏儲能設備遠程ai監測方法及系統。
技術介紹
1、近年來，隨著全球對可再生能源需求的持續增長，光伏儲能作為一種綠色環保的能源解決方案，得到了廣泛的關注和應用。光伏儲能設備能夠有效地將太陽能轉化并儲存為電能，不僅提高了能源利用效率，而且為電網的穩定性和靈活性提供了有力的支持。在此背景下，如何高效地監測和維護光伏儲能設備的運行狀態，成為了行業發展的重要方向。
2、相關技術手段中，監測方法主要依賴于本地控制系統和定期人工維護來獲取設備的運行數據。這種方法可以對設備進行基本的狀態監控和故障檢測。然而，隨著光伏儲能系統的不斷擴大和復雜化，傳統的監測手段顯得捉襟見肘，難以滿足實時、全面、精準的監測需求。基于管理平臺的遠程監測系統開始被應用，通過網絡傳輸技術，可以實現對分布式儲能設備的集中監控和數據分析，從而提高運維效率和降低維護成本。
3、針對上述技術方案，雖然通過現有的遠程監測系統可以實現對光伏儲能設備的實時監控和基本故障預警，但在實際應用時，存在著數據分析不夠智能、故障診斷精度不足的問題，導致設備潛在故障未能及時發現或誤報，從而影響設備的可靠性和使用壽命。
技術實現思路
1、為了改善在實際應用時，存在著數據分析不夠智能、故障診斷精度不足的問題，本申請提供一種基于管理平臺的光伏儲能設備遠程ai監測方法及系統，通過引入人工智能和數據挖掘技術，顯著提升設備狀態的分析和故障診斷能力，提供更精確的故障處理建議，從而優化設備的運行
2、本專利技術提供了一種基于管理平臺的光伏儲能設備遠程ai監測方法，包括：獲取儲能設備的運行信號，對所述運行信號進行分析和處理，得到信號特征數據和信號異常指標；對所述信號特征數據進行趨勢分析，得到趨勢分析結果，利用所述趨勢分析結果對所述信號異常指標進行校驗，得到異常校驗結果；將所述異常校驗結果輸入預設的儲能管理系統進行分析，得到初步診斷信息，對所述初步診斷信息進行解析，得到診斷子類別一和診斷子類別二；利用機器學習模型對所述診斷子類別一進行模式識別，得到診斷結果，對所述診斷結果和所述診斷子類別二進行綜合比對，得到比對結果；通過數據挖掘技術對所述比對結果進行分析，得到綜合分析結果，基于所述綜合分析結果評估出儲能設備的運行狀態，對所述運行狀態進行風險評估，得到潛在故障；根據所述潛在故障生成對應的故障報警信號，并基于所述故障報警信號生成對應的故障處理建議。
3、作為優選方案，所述獲取儲能設備的運行信號，對所述運行信號進行分析和處理，得到信號特征數據和信號異常指標的步驟，包括：通過傳感器陣列對儲能設備進行實時監控，得到運行信號，利用信號處理算法對所述運行信號進行噪聲濾除和特征提取，得到時間序列數據和頻率分析數據；根據統計分析方法對所述時間序列數據進行趨勢識別，得到趨勢數據和季節性分量，通過回歸模型對所述趨勢數據進行趨勢預測，得到預測趨勢數據；利用聚類算法對所述季節性分量進行類型分析，得到類型特征數據，根據預設的關聯規則對所述預測趨勢數據和所述類型特征數據進行相關性分析，得到信號特征數據；基于機器學習方法對所述頻率分析數據進行異常模式識別，得到異常模式一和異常模式二，通過閾值判斷法對所述異常模式一進行異常確認，得到確認異常數據；利用邏輯回歸模型對所述確認異常數據和所述異常模式二進行異常級別評估，得到信號異常指標。
4、作為優選方案，所述對所述信號特征數據進行趨勢分析，得到趨勢分析結果，利用所述趨勢分析結果對所述信號異常指標進行校驗，得到異常校驗結果的步驟，包括：利用數據平滑技術對所述信號特征數據進行平滑處理，得到平滑數據和殘差數據，根據時間序列分析對所述平滑數據進行趨勢預測，得到預測數據和置信區間；通過模式匹配技術對所述預測數據進行模式識別，得到模式識別數據，利用所述模式識別數據對所述殘差數據進行校正，得到校正后數據；根據機器學習分類模型對所述校正后數據和所述信號異常指標進行異常檢測，得到趨勢分析結果；通過決策樹模型對所述趨勢分析結果進行評估，得到風險評估數據，根據所述風險評估數據對所述信號異常指標進行異常校驗，得到異常校驗結果。
5、作為優選方案，所述將所述異常校驗結果輸入預設的儲能管理系統進行分析，得到初步診斷信息，對所述初步診斷信息進行解析，得到診斷子類別一和診斷子類別二的步驟，包括：利用模糊邏輯對所述異常校驗結果進行規則匹配，得到匹配結果，將所述匹配結果輸入預設的儲能管理系統，在所述儲能管理系統中，通過數據關聯分析對所述匹配結果進行綜合評估，得到評估結果和風險提示，基于模型推理對所述評估結果進行故障預測，得到預測故障信息，利用決策樹算法對所述預測故障信息和所述風險提示進行故障級別分類，得到初步診斷信息；通過邏輯分析對所述初步診斷信息進行解構，得到結構化數據和非結構化數據，利用文本分析技術對所述結構化數據進行語義解析，得到診斷子類別一；用模式識別技術對所述非結構化數據進行內容提取，得到診斷子類別二。
6、作為優選方案，所述利用機器學習模型對所述診斷子類別一進行模式識別，得到診斷結果，對所述診斷結果和所述診斷子類別二進行綜合比對，得到比對結果的步驟，包括：通過神經網絡模型對所述診斷子類別一進行深度學習分析，得到特征向量集合、概率評分以及分類結果，對所述特征向量集合進行特征優化，得到優化特征向量，將所述優化特征向量輸入預設的支持向量機模型對所述概率評分進行邊界劃分，得到劃分結果；利用預設的機器學習模型對所述劃分結果和所述診斷子類別二進行模式匹配，得到匹配后的診斷結果；通過決策分析對所述診斷結果和所述診斷子類別二進行邏輯比對，得到比對結果。
7、作為優選方案，所述通過數據挖掘技術對所述比對結果進行分析，得到綜合分析結果，基于所述綜合分析結果評估出儲能設備的運行狀態，對所述運行狀態進行風險評估，得到潛在故障的步驟，包括：根據關聯規則分析對所述比對結果進行關聯性檢測，得到關聯性數據和獨立性數據，通過聚類分析對所述關聯性數據進行類型劃分，得到類型聚類結果；將所述類型聚類結果作為自變量，將所述獨立性數據作為因變量輸入預設的回歸模型進行預測，得到預測結果；通過數據挖掘技術對所述預測結果進行深度挖掘，得到綜合分析結果；通過概率統計方法對所述綜合分析結果進行風險評估，得到風險評分和預警指標，通過預警算法對所述風險評分和預警指標進行故障預測，得到潛在故障。
8、作為優選方案，所述根據所述潛在故障生成對應的故障報警信號，并基于所述故障報警信生成對應的故障處理建議的步驟，包括：通過故障檢測算法對所述潛在故障進行故障定性，得到故障類型數據，利用規則引擎對所述故障類型數據進行邏輯判斷，得到判斷結果，將所述判斷結果輸入預設的故障處理系統，得到對應的故障報警信號；將所述故障報警信號輸入預設的故障響應系統，生成對應的故障處理建議。
9、本申請還提供了一種基于管理平臺的光伏儲能設備遠程ai監測系統，包括：獲取單元，用于獲取儲能設備的運行信號，對所述運行信號進行分析和處理，得到信本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于管理平臺的光伏儲能設備遠程AI監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程AI監測方法，其特征在于，所述獲取儲能設備的運行信號，對所述運行信號進行分析和處理，得到信號特征數據和信號異常指標的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程AI監測方法，其特征在于，所述對所述信號特征數據進行趨勢分析，得到趨勢分析結果，利用所述趨勢分析結果對所述信號異常指標進行校驗，得到異常校驗結果的步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程AI監測方法，其特征在于，所述將所述異常校驗結果輸入預設的儲能管理系統進行分析，得到初步診斷信息，對所述初步診斷信息進行解析，得到診斷子類別一和診斷子類別二的步驟，包括：
5.根據權利要求1所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程AI監測方法，其特征在于，所述利用機器學習模型對所述診斷子類別一進行模式識別，得到診斷結果，對所述診斷結果和所述診斷子類別二進行綜合比對，得到比對結果的步驟，包括：
6.根據權利要求1
7.根據權利要求1所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程AI監測方法，其特征在于，所述根據所述潛在故障生成對應的故障報警信號，并基于所述故障報警信生成對應的故障處理建議的步驟，包括：
8.一種基于管理平臺的光伏儲能設備遠程AI監測系統，其特征在于，包括：
9.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至7任一項所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程AI監測方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其上存儲有計算機程序，所述計算機程序在被處理器運行時使得所述處理器執行如權利要求1至7中任一項所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程AI監測方法。
...【技術特征摘要】
1.一種基于管理平臺的光伏儲能設備遠程ai監測方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程ai監測方法，其特征在于，所述獲取儲能設備的運行信號，對所述運行信號進行分析和處理，得到信號特征數據和信號異常指標的步驟，包括：
3.根據權利要求1所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程ai監測方法，其特征在于，所述對所述信號特征數據進行趨勢分析，得到趨勢分析結果，利用所述趨勢分析結果對所述信號異常指標進行校驗，得到異常校驗結果的步驟，包括：
4.根據權利要求1所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程ai監測方法，其特征在于，所述將所述異常校驗結果輸入預設的儲能管理系統進行分析，得到初步診斷信息，對所述初步診斷信息進行解析，得到診斷子類別一和診斷子類別二的步驟，包括：
5.根據權利要求1所述的基于管理平臺的光伏儲能設備遠程ai監測方法，其特征在于，所述利用機器學習模型對所述診斷子類別一進行模式識別，得到診斷結果，對所述診斷結果和所述診斷子類別二進行綜合比對，得到比對結果的步驟，...
【專利技術屬性】
技術研發人員：張榮，張杰，
申請(專利權)人：深圳市榮為信科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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