基于动态成图的分布式光伏异常监测方法与流程

本发明涉及分布式光伏监测，尤其是指基于动态成图的分布式光伏异常监测方法。

背景技术：

1、在分布式光伏的运维过程中，对于分布式光伏的运行状态的监测显得尤为重要。但分布式光伏通常分布在不同的地理位置，为了保障监测效率，现在大多通过远程获取分布式光伏数据，并将获取的分布式光伏数据以图形化方式进行可视化展示的方式，使得运维人员能够快速获取分布式光伏数据的运行状况，以保障分布式光伏的正常运行。

2、在现有的分布式光伏数据的可视化展示过程中，常通过直接将实时采集的分布式光伏数据进行简单替换的方式来实现分布式光伏数据的动态展示，在展示过程中所应用到的分布式光伏的拓扑信息等背景信息是预先设置好的，一旦有新投入光伏设备或光伏设备停止使用，并无法及时调整可视化展示的展示内容。且新投入光伏设备在投入使用初期或光伏设备刚停止使用初期，其他处于运行的光伏设备的出力等光伏数据会受新投入光伏设备的影响，出现波动。若将因受到新投入光伏设备或停止使用光伏设备影响产生的分布式光伏数据直接替换之前的展示数据，很可能因未及时更新新的投入光伏设备或停止使用光伏设备，而导致分布式光伏异常情况的错误识别，无法准确展示分布式光伏的真实运行情况。

技术实现思路

1、本发明的目的是克服现有技术中通过图形化方式进行分布式光伏数据的可视化展示过程中，无法根据新投入光伏设备或停止使用光伏设备及时调整可视化展示内容，可能会将受到新投入光伏设备或停止使用光伏设备影响而产生波动的分布式光伏数据错误识别为异常情况，无法准确展示分布式光伏的真实运行情况的缺点，提供一种基于动态成图的分布式光伏异常监测方法，在基于现有光伏设备的静态数据和动态数据生成全景视图后，能够实时检测判断会造成数据波动的目标光伏设备，从而根据目标光伏设备及时调节全景视图内容，并能够根据目标光伏设备将全景视图划分为重构区域和维持区域，并以不同的异常条件来对两个区域进行异常识别，避免目标光伏设备带来的设备运行波动对分布式光伏监控区域的异常情况识别结果造成影响，保障全景视图能够准确展示分布式光伏的真实运行情况。

2、本发明的目的是通过下述技术方案予以实现：

3、基于动态成图的分布式光伏异常监测方法，包括，

4、确定分布式光伏监控区域；

5、结合表征光伏设备台账信息的静态数据和表征光伏设备拓扑信息的动态数据构建光伏监控区域对应的初始全景视图；

6、获取监控周期内分布式光伏监控区域的动态数据变化量，并基于对应的动态数据变化量获取目标光伏设备，基于目标光伏设备的联网波动范围对初始全景视图进行重构得到重构全景视图；

7、获取初始全景视图和重构全景视图的数据差异化范围，基于数据差异化范围将重构全景视图划分为重构区域和维持区域；

8、基于静态数据和动态数据设定重构区域的第一异常阈值和维持区域的第二异常阈值；

9、获取电网实时波动数据，并结合第一异常阈值和第二异常阈值对全景区域进行异常区域标记。

10、通过全景视图展示分布式光伏监控区域的光伏设备运行状况。且在存在新投入的光伏设备时，能够及时定位新投入的光伏设备为目标光伏设备，从而根据目标光伏设备来调整全景视图的展示内容。且在调整全景视图的同时，能够同步调整对应的异常条件，以避免目标光伏设备带来的数据波动对分布式光伏监控区域的异常情况识别结果造成影响。但并不是分布式光伏监控区域内所有光伏设备都会受目标光伏设备的影响，为了保障未收到目标光伏设备影响的光伏设备的正常展示和异常识别，将其与受到目标光伏设备影响的光伏设备区分开来，对其依旧保持之前的异常识别的异常条件。

11、进一步的，所述基于目标光伏设备的联网波动范围对初始全景视图进行重构得到重构全景视图，包括，

12、获取目标光伏设备的拓扑信息，并确定目标光伏设备的接入点；

13、基于目标光伏设备的接入点和拓扑信息筛选关联设备，并确定关联设备的关联程度；

14、基于拓扑信息获取目标光伏设备和每个关联设备的距离信息和能源传输关系，结合每个关联设备对应的关联程度，设置目标光伏设备的联网波动范围；

15、根据目标光伏设备的联网波动范围对初始全景视图进行重构，得到重构全景视图。

16、进一步的，所述根据目标光伏设备的联网波动范围对初始全景视图进行重构，得到重构全景视图，包括，

17、获取联网波动范围内所有光伏设备对应的表征光伏设备台账信息的静态数据和表征光伏设备拓扑信息的动态数据；

18、基于获取的静态数据和动态数据构建联网波动范围的全景视图，并根据对应的地理位置信息，将联网波动范围的全景视图与初始全景视图进行区域匹配；

19、确定处于联网波动范围的全景视图中的第一区域，以及处于初始全景视图中的第二区域，且第一区域和第二区域在地理位置上相互匹配；

20、用第一区域代替初始全景视图中的第二区域，获取重构全景视图。

21、进一步的，所述获取初始全景视图和重构全景视图的数据差异化范围，基于数据差异化范围将重构全景视图划分为重构区域和维持区域，包括，

22、将初始全景视图和重构全景视图按照相同的划分规则划分为对应的若干个单位图像；

23、将重构全景视图中的每个单位图像与初始全景视图中相对应的单位图像进行比较；

24、根据比较结果确定重构全景视图中每个单位图像的数据差值，将每个单位图像的数据差值与预设的差值阈值进行比较；

25、基于比较结果对每个单位图像进行数据差异化程度评价，基于每个单位图像的数据差异化程度评价结果确定初始全景视图和重构全景视图的数据差异化范围；

26、将重构全景视图中处于数据差异化范围内的区域作为重构区域，重构全景视图中处于数据差异化范围外的区域作为维持区域。

27、进一步的，所述基于静态数据和动态数据设定重构区域的第一异常阈值和维持区域的第二异常阈值，包括，

28、根据目标光伏设备和重构区域内每个关联设备的关联关系，确定重构区域的波动参数；

29、获取重构区域对应的静态数据和动态数据，并根据静态数据和动态数据还原重构区域的运行场景；

30、根据还原得到的重构区域的运行场景选择对应的异常判定参数，并设定对应的初始异常阈值；

31、根据重构区域的波动参数对初始异常阈值进行调整，获取第一异常阈值；

32、获取维持区域对应的静态数据和动态数据，根据静态数据和动态数据还原维持区域的运行场景；

33、根据还原得到的维持区域的运行场景选择对应的异常判定参数，并设定对应的第二异常阈值。

34、进一步的，所述获取电网实时波动数据，并结合第一异常阈值和第二异常阈值对全景区域进行异常区域标记，还包括，

35、获取异常区域内的所有设备，并确定每个设备对应的电网实时波动数据和历史故障信息；

36、根据异常区域对应的异常判定参数，根据每个设备对应的电网实时波动数据确定每个设备与异常判定参数的关联程度；

37、根据历史故障信息，确定在异常区域对应的异常判定参数下，每个设备的历史故障次数和每个历史故障间的时间间隔；

38、根据每个设备与异常判定参数的关联程度、每个设备的历史故障次数和每个历史故障间的时间间隔确定每个设备的故障率；

39、按照每个设备的故障率设置异常排查顺序，根据异常排查顺序，根据每个设备对应的电网实时波动数据对每个设备进行异常排查，确定异常区域内的异常设备。

40、进一步的，所述结合表征光伏设备台账信息的静态数据和表征光伏设备拓扑信息的动态数据构建光伏监控区域对应的初始全景视图，包括，对静态数据和动态数据进行关联，将关联的静态数据和动态数据进行数据压缩，构建时空一体化的数据集，并基于时空一体化的数据集构建分布式光伏监控区域的全景视图。

41、进一步的，所述对静态数据和动态数据进行关联，包括，基于每个光伏设备的编号，分别对相应的静态数据和动态数据添加设备标签，基于添加的设备标签，将具备相同设备标签的静态数据和动态数据进行关联。

42、进一步的，所述基于时空一体化的数据集构建分布式光伏监控区域的全景视图，包括，

43、根据分布式光伏监控区域为全景视图背景；

44、基于时空一体化的数据集中的静态数据生成分布式光伏监控区域的拓扑图元，并将拓扑图元对应地理位置信息叠加至全景视图背景中；

45、根据设备标签从数据集中匹配得到关联的动态数据，将对应拓扑图元进行连接展示。

46、进一步的，所述静态数据还包括每个光伏设备的设备信息、并网信息和位置信息，所述动态数据还包括每个光伏设备的光能转换率、输出电流、输出电压、输出功率以及周围的光照信息、温湿度信息和能见度信息。

47、本发明的有益效果是：基于现有光伏设备的静态数据和动态数据生成全景视图后，能够实时检测判断会造成数据波动的目标光伏设备，从而根据目标光伏设备及时调节全景视图内容，但并不是分布式光伏监控区域内所有光伏设备都会受目标光伏设备的影响，因此，基于目标光伏设备的影响范围，将全景视图划分为重构区域和维持区域，并以不同的异常阈值来对两个区域进行异常识别，避免目标光伏设备带来的设备运行波动对分布式光伏监控区域的异常情况识别结果造成影响，保障全景视图能够准确展示分布式光伏的真实运行情况。