一种微电网风险监测预警系统技术方案

本发明专利技术涉及一种微电网风险监测预警系统，包括依次连接的微电网、传感器、区块链、数据处理设备、神经网络预测单元、阈值异常检测单元，所述数据处理设备通过人工控制中心与微电网连接，所述神经网络预测单元中设有用于预测发电功率的CNN‑GRU神经网络模型。与现有技术相比，本发明专利技术基于CNN‑GRU神经网络进行功率预测模型，结合阈值异常分析方法进行微电网的监测与预警，实现预测发电功率的功能，能够根据微电网实际运行各项数据进行发电功率预测，并根据预测数据采用阈值分析法实现故障预警，能快速发觉潜在异常状况，以便及时应对。

【技术实现步骤摘要】
一种微电网风险监测预警系统
本专利技术涉及微电网安全防范
，尤其是涉及一种微电网风险监测预警系统。
技术介绍
目前微电网状态监测与故障预警研究中，文献(吴建辉,刘伟,杨素梅,孟祥楠.基于大数据的智能电网状态远程监测方法[J].自动化与仪器仪表,2020(03):209-211.)提出一种基于大数据的自适应免疫粒子群算法智能电网状态远程监测方法。该方法首先利用量测工具对智能电网状态信息量进行采集，然后对采集到的信息量进行处理，包括数据清洗、数据去噪、数据消减、数据标准化，最后利用自适应免疫粒子群算法实现智能电网健康状况评估。但由于大电网与微电网存在一定的差异性，因此此监测方法并不完全适用于微电网。文献(唐杰,邹陆华,陈日恒,王贵龙,刘白杨.风/光/储混合微电网远程监测系统设计[J].传感器与微系统,2019,38(07):105-108.)利用通用分组无线业务(GPRS)通信和物联网传感器技术，结合Android手机开发设计了风/光/储混合微电网运行状态远程监测系统，实现了对微电网运行设备电压、电流、功率等电气量参数的远程采集及数据存储功能。但其手机远程监测系统与现场监控中心测量数据并不完全一致，监测准确性有待提升。文献(蔺帅帅.高新信息技术驱动下的微电网风险管控模型研究[D].华北电力大学(北京),2019.)作为可再生能源广泛利用、多元互补、源荷互动的新型电力系统，微电网面临的风险主要有新能源资源风险、新能源发电技术的风险、市场需求风险、气象地理因素风险和政府政策等方面的不确定因素。气候因素直接对新能源资源产生影响，风力发电、光伏发电都严格受限于气候因素，除此之外，天气状况的好坏也直接影响电力设备的正常运行，数据分析表明，电力设备在天气恶劣的情况下出现故障的几率明显高于正常天气，因此在进行风险辨识时，气候因素尤为重要。目前国内外有一些将区块链应用于电力能源领域的研发、试验和应用案例。美国的交互式电网(TransActiveGrid)项目，由区块链能源服务平台LO3和西门子公司合作，在纽约布鲁克林区落地试验。该项目致力于居民和商业机构能共享、出售剩余的太阳能电力给其他微电网利益相关者，实现区域内分布式能源点对点交易，以及紧急情况时应急恢复供电能力。英国的Electron公司已经建立了区块链平台的能源电力生态系统，包括资产注册、灵活交易和智能计量表数据保密系统。中国的国家电网已在2018年公布名为“关于区块链的电力交易管控方法及装置”的专利，进行区块链技术应用于能源互联网的研究。国网浙江省电力公司则着力开展基于区块链技术的电子数据保全、积分兑换、数据交易等方面的应用研究。南方电网公司也在2018年启动了类似研究项目。文献(程冬玲,申晨,庞灵.区块链技术在能源微电网中的应用探索[J].现代商贸工业,2019,40(28):53-54.)通过将区块链自身的特质与微电网的技术相融合的探索,说明了区块链在电流交易中的优势和可行性。文献(郭策.基于区块链技术的异构微电网交易系统设计[J].电子世界,2020(05):116-117.)设计了一种基于区块链技术的异构微电网交易系统，该系统改变了传统的中心化交易模式并确保了微电网下光伏家庭用户间交易的安全性、自主性和灵活性。由目前国内外的研究现状来看，关于微电网状态监测研究准确性等有待提升微电网故障预警的研究较少，区块链在微电网中的应用主要在于市场交易等方面，与微电网监测预警的相关研究较少。
技术实现思路
本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种微电网风险监测预警系统。本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：一种微电网风险监测预警系统，包括依次连接的微电网、传感器、区块链、数据处理设备、神经网络预测单元、阈值异常检测单元，所述数据处理设备通过人工控制中心与微电网连接，所述神经网络预测单元中设有用于预测发电功率的CNN-GRU神经网络模型。优选的，所述传感器采集微电网的系统数据，包括：设备运行状态、模拟量、状态量、电能量、环境数据和事件顺序记录。优选的，所述微电网为光伏发电的微电网时，所述环境数据包括温度和透光率。优选的，所述微电网为风力发电的微电网时，所述传感器采集的系统数据还包括风况数据和能量转换数据，所述风况数据包括风向和风速；所述设备运行状态包括风电机组设备状态监测数据，具体包括振动监测、温度监测、油液监测和过程参数监测数据。优选的，所述CNN-GRU神经网络模型包括以CNN神经网络为核心的数据预处理部分和以GRU神经网络为核心的功率预测部分。优选的，所述CNN-GRU神经网络模型在对发电功率影响因子进行分析，采用皮尔森相关系数r来度量各因子对发电功率的影响程度。优选的，所述神经网络预测单元在Linux环境中，使用python语言在pytorch框架下构建神经网络预测模型。优选的，所述数据处理设备为智能设备。优选的，所述智能设备为智能手机或平板电脑。优选的，所述数据处理设备将传感器采集的数据传输到神经网络预测单元预测发电功率，然后通过阈值异常检测单元进行阈值异常分析评估，当评估结果为异常时，通过数据处理设备向人工控制中心发出警报，人工控制中心进而对微电网做出相应的调整措施。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：1、基于区块链和CNN-GRU神经网络实现对微电网的监测预警，区块链保障所收集数据信息的可信、质量、安全、隐私，基于CNN-GRU神经网络进行功率预测模型，结合阈值异常分析方法进行微电网的监测与预警，实现预测发电功率的功能，能够根据微电网实际运行各项数据进行发电功率预测，并根据预测数据采用阈值分析法实现故障预警，能快速发觉潜在异常状况，以便及时应对。2、人工智能需要高质量的数据进行建模，区块链在保证数据可信、数据质量、数据隐私安全的前提下，为人工智能提供可信数据，保证数据共享安全。附图说明图1为本专利技术的结构示意图；图2为CNN-GRU网络结构示意图；图3为本专利技术的故障预警流程图；图4为本专利技术的总体设计框架。图中标注：1、微电网，2、传感器，3、区块链，4、数据处理设备，5、神经网络预测单元，6、阈值异常检测单元，7、人工控制中心。具体实施方式下面结合附图和具体实施例对本专利技术进行详细说明。本实施例以本专利技术技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本专利技术的保护范围不限于下述的实施例。实施例如图1所示，本申请提出一种微电网风险监测预警系统，包括依次连接的微电网1、传感器2、区块链3、数据处理设备4、神经网络预测单元5、阈值异常检测单元6，数据处理设备4通过人工控制中心7与微电网1连接，神经网络预测单元5中设有用于预测发电功率的CNN-GRU神经网络模型。数据处理设备4将传感器2采集的数据传输到神经网络预测单元5预测发电功率，然后通过阈值异常检测单元6进行阈值异常分析评估，当评估结果为异常时，通过数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种微电网风险监测预警系统，其特征在于，包括依次连接的微电网(1)、传感器(2)、区块链(3)、数据处理设备(4)、神经网络预测单元(5)、阈值异常检测单元(6)，所述数据处理设备(4)通过人工控制中心(7)与微电网(1)连接，所述神经网络预测单元(5)中设有用于预测发电功率的CNN-GRU神经网络模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种微电网风险监测预警系统，其特征在于，包括依次连接的微电网(1)、传感器(2)、区块链(3)、数据处理设备(4)、神经网络预测单元(5)、阈值异常检测单元(6)，所述数据处理设备(4)通过人工控制中心(7)与微电网(1)连接，所述神经网络预测单元(5)中设有用于预测发电功率的CNN-GRU神经网络模型。


2.根据权利要求1所述的一种微电网风险监测预警系统，其特征在于，所述传感器(2)采集微电网(1)的系统数据，包括：设备运行状态、模拟量、状态量、电能量、环境数据和事件顺序记录。


3.根据权利要求2所述的一种微电网风险监测预警系统，其特征在于，所述微电网(1)为光伏发电的微电网(1)时，所述环境数据包括温度和透光率。


4.根据权利要求2所述的一种微电网风险监测预警系统，其特征在于，所述微电网(1)为风力发电的微电网(1)时，所述传感器(2)采集的系统数据还包括风况数据和能量转换数据，所述风况数据包括风向和风速；所述设备运行状态包括风电机组设备状态监测数据，具体包括振动监测、温度监测、油液监测和过程参数监测数据。


5.根据权利要求1所述的一种微电网风险监测预警系统，其特征在于，所述CNN-GR...

【专利技术属性】
技术研发人员：张智禹，王致杰，刘衡，陶梦林，渠省委，王鸿，曹荣斌，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：上海;31