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