一种远程控制的分布式能源站智能化运维管理系统及方法与流程

本发明涉及智能能源管理，尤其涉及一种远程控制的分布式能源站智能化运维管理系统及方法。

背景技术：

1、智能能源管理的主要目的是提高能源效率，减少浪费，同时确保能源调度的稳定性和可靠性，其通常包括实时设备运行监控、需求响应、负载控制和预测性维护，以自动调整能源消耗，响应电网需求或价格变化，从而优化能源成本和消费，在分布式能源资源越来越普及的情况下，智能能源管理也扩展到了分布式能源的整合、运营和维护，以提高整个电力系统的灵活性和效率。

2、其中，远程控制的分布式能源站智能化运维管理系统是一种集成的技术解决方案，旨在通过远程监控和控制来优化分布式能源站的运营和维护工作，使得可以在控制室内实时监控各个能源站点的性能和状态，迅速识别和解决潜在问题，从而减少停机时间并提高能源效率，其主要用途包括实时数据监控、故障诊断、自动化控制、能源消耗优化和维护调度。

3、传统系统依赖静态的维护计划和响应措施，缺乏对实时数据深入分析的能力，导致对故障反应迟缓，增加了运行风险和维护成本，传统系统在处理大规模分布式数据时效率不高，不能有效整合和分析来自各个能源站的数据，导致资源调配和能源分配的决策不能实时更新，影响了对能源需求变化的快速响应，在高峰时段导致能源供不应求，而在低需求时段则导致能源浪费，这种缺乏灵活性和效率的问题在日益增长的分布式能源站中尤为突出，限制了能源的有效利用和能源站稳定性。

技术实现思路

1、本发明的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种远程控制的分布式能源站智能化运维管理系统及方法。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：一种远程控制的分布式能源站智能化运维管理系统，所述系统包括：

3、故障识别模块基于历史运维数据，收集能源设备运行期间的特征参数，分析特征参数与设备故障之间的关联性，并根据设备运行记录识别异常模式，生成故障模式数据集；

4、维护预测模块通过所述故障模式数据集，使用遗传算法，分析时间序列数据中的特征变化，筛选导致能源设备故障的关键特征，并计算能源设备的故障概率，生成故障概率评估信息；

5、调度优化模块利用所述故障概率评估信息，采用长短期记忆网络，分析能源设备的关键性，筛选优先维护的设备，并对维护操作进行时间排序，得到优先维护顺序表；

6、负载预测模块根据所述优先维护顺序表，结合能源站的历史负载数据，分析能源消耗的时间趋势，计算差异时间段的负载需求，并预测未来的负载变化，生成负载变化预测信息；

7、能量调整模块基于所述负载变化预测信息，监测当前能源站的能源输出水平，进行能源站的能源分配状况分析，并根据分析结果调整能源站的输出参数，生成能源输出分配策略；

8、维护窗口优化模块基于所述能源输出分配策略，分析维护操作的最优时间，选择能源站运行的空闲时段进行维护任务安排，生成维护任务时间表。

9、本发明改进有，所述故障模式数据集包括异常频率、影响程度、故障响应时间，所述故障概率评估信息包括设备型号、故障类型概率、预测的故障发生期，所述优先维护顺序表包括设备标识、计划维护日期、维护紧急性级别，所述负载变化预测信息包括预测负载峰值、低谷时间点、潜在的负载增减百分比，所述能源输出分配策略包括调整的发电量、发电时间、调整后的能源供应区域，所述维护任务时间表包括维护操作序列、预定的操作时间、操作员配置信息。

10、本发明改进有，所述维护预测模块包括：

11、特征变化分析子模块基于所述故障模式数据集，应用决策树和随机森林算法，分析多个时间序列的参数波动，进行波动趋势确定，并通过波动趋势判定潜在的故障发生时期，生成特征波动分析结果；

12、关键特征筛选子模块从所述特征波动分析结果中筛选与设备故障关联的特征，包括温度上升速度或压力异常掉落，确定故障预测的关键参数，生成故障关联特征集；

13、概率计算子模块利用所述故障关联特征集，使用遗传算法，计算故障类型发生的统计概率，并整合为多类型概率数据，生成故障概率评估信息。

14、本发明改进有，所述遗传算法，按照公式：

15、

16、计算多故障类型的发生概率；

17、其中，p(x)为目标故障类型的概率，f(x)为遗传算法中由评估函数确定的故障类型适应度，w(x)为故障类型的权重系数，λ为调整系数，g(x)为故障类型的历史影响因素加权值，n为总故障类型数量，xi表示第i个故障类型。

18、本发明改进有，所述调度优化模块包括：

19、故障评估子模块基于所述故障概率评估信息，对每个能源设备进行故障风险分析，对设备参数进行异常标记，并分类能源设备进行故障风险评估，生成设备故障评级；

20、优先级确定子模块利用所述设备故障评级，通过对比设备的运行关键性和故障风险，评估设备的维护紧急程度，确定设备维护的优先级，生成维护紧急度排序；

21、调度计划子模块基于所述维护紧急度排序，采用长短期记忆网络，对维护任务进行时间排程和资源分配，进行资源利用和时间效率优化，确定优先接受维护的关键设备，生成优先维护顺序表。

22、本发明改进有，所述负载预测模块包括：

23、数据整合子模块基于所述优先维护顺序表，整合能源站的实时和历史负载数据，标记维护期间的数据异常点，并分析维护对负载的影响，生成负载影响数据；

24、趋势分析子模块基于所述负载影响数据，提取和分析能源消耗的季节性和周期性趋势，确定消耗模式的季节性变化和异常波动，生成能耗模式识别结果；

25、负载计算子模块根据所述能耗模式识别结果，在预定的维护期间，计算未来差异时间段的负载需求，并预测时段的负载峰值和谷值，生成负载变化预测信息。

26、本发明改进有，所述能量调整模块包括：

27、负载监测子模块基于所述负载变化预测信息，监测实时数据流，记录当前能源站的能源输出水平，并定期更新数据点捕捉即时负载变化，生成实时能源监测数据；

28、能源分析子模块基于所述实时能源监测数据，分析能源输出与负载需求之间的匹配度，识别供需差异，并对比历史数据模式，识别不常规的能耗变化，生成能源匹配度评估结果；

29、参数调整子模块根据所述能源匹配度评估结果，调整变压器和配电单元的输出设置，优化能源流向和分配策略，并匹配消耗需求和预测数据，生成能源输出分配策略。

30、一种远程控制的分布式能源站智能化运维管理方法，所述远程控制的分布式能源站智能化运维管理方法基于上述远程控制的分布式能源站智能化运维管理系统执行，包括以下步骤：

31、s1：基于历史运维数据，部署远程监测设备，记录能源设备的运行状态，整合历史运维数据与实时特征参数，并评估参数异常与设备故障的关联性，生成故障模式数据集；

32、s2：基于所述故障模式数据集，使用遗传算法，分析时间序列数据中的特征变化，筛选导致设备故障的关键特征，计算故障类型的统计概率，并结合多类型故障数据，生成故障概率评估信息；

33、s3：利用所述故障概率评估信息，采用长短期记忆网络，对每个能源设备进行故障风险评估，根据设备的故障风险和运行关键性，确定设备维护的优先级，通过资源分配和时间排程优化，生成优先维护顺序表；

34、s4：基于所述优先维护顺序表，整合能源站的历史负载数据与实时负载信息，分析能源消耗的时间趋势，预测未来的负载需求变化，并计算差异时间段的负载需求，生成负载变化预测信息；

35、s5：基于所述负载变化预测信息，监测当前能源站的能源输出水平，进行能源分配状况分析，并选择能源站运行的空闲时段进行维护，优化维护时间窗口，生成能源分配与维护任务时间。

36、与现有技术相比，本发明的优点和积极效果在于：

37、本发明中，通过实时和历史数据的深度分析提高了故障诊断的准确性和响应速度，利用遗传算法和长短期记忆网络对设备的潜在故障进行预测，能够在问题发生前预警，允许操作者及时调整维护计划和资源配置，从而降低意外停机的风险，显著优于传统的周期性检查，可以根据设备实际的运行状况调整维护频率，减少不必要的维护活动，节约成本，通过动态分析负载变化和能源输出调整，有效应对能源需求的波动，优化能源利用，提供了更高的能源管理灵活性和效率，包括在分布式能源资源的管理上，能够确保不同能源站点之间的协调一致，优化整个能源流动和消耗。