一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及光伏电站性能检测技术领域，具体为一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统及方法，包括：数据采集模块、数据库、数据分析模块、数据诊断模块、智能调度模块和手机终端；通过数据采集模块利用搜索引擎技术采集光伏电站监控系统内的实时数据，并将数据发送至所述数据库；通过数据库存储所有采集到的实时数据；通过数据分析模块分析数据是否出现异常，若异常则进行报警处理；通过数据诊断模块提取异常数据，确认故障点，分析故障原因并规划最佳的方案措施；通过智能调度模块对电站的故障信息进行调度，并将信息发送至所述手机终端；通过手机终端以三维可视化显示故障点位置信息，并通过语音交互的形式进行方案的选择；提高了检修效率。提高了检修效率。提高了检修效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统及方法


[0001]本专利技术涉及光伏电站性能检测
，具体为一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统及方法。

技术介绍

[0002]随着化石能源的不可持续性日益暴露，可再生能源取代化石能源已是大势所趋，而光伏发电规模不断扩大以及度电成本快速下降，使得光伏发电已成为当下能源变革的重要力量。
[0003]光伏发电包括大到大型光伏电站，小到家用屋顶式发电系统。我国光伏发展至今，取得辉煌成就的同时，也不可避免地同其他工业产业一样遇到了一些问题，目前我们对光伏电站的调度仍是处于人工的状态，而由于光伏发电系统中工作运行设备较多，会存在无法及时调度监控数据，从而不能及时解决故障的问题。
[0004]所以，人们需要一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统及方法来解决上述问题，通过人工智能对电站性能进行检测，保证区域内电站性能完好，对电站进行检测评估，当出现故障时能够远程进行诊断，通过三维可视化进行展示，及时消缺，提高检修效率。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统及方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
[0006]为了解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统，所述系统包括：数据采集模块、数据库、数据分析模块、数据诊断模块、智能调度模块和手机终端；
[0007]通过所述数据采集模块利用搜索引擎技术采集光伏电站监控系统内的实时数据，并将数据发送至所述数据库；
[0008]通过所述数据库存储所有采集到的实时数据；
[0009]通过所述数据分析模块分析数据是否出现异常，若异常则进行报警处理；
[0010]通过所述数据诊断模块提取异常数据，确认故障点，分析故障原因并规划最佳的方案措施；
[0011]通过所述智能调度模块对光伏电站的故障信息进行调度，并将信息发送至所述手机终端；
[0012]通过所述手机终端以三维可视化显示故障点位置信息，并通过语音交互的形式进行方案的选择。
[0013]进一步的，所述数据采集模块利用搜索引擎技术采集光伏电站监控系统内的实时数据，所述实时数据包括光伏电站的逆变器、汇流箱、辐照仪、气象仪、电表等设备的实时监控数据。
[0014]进一步的，所述数据库用于存储所有采集到的监控数据，同时也储存光伏电站一
系列的故障采取措施以及登记的运维人员名单及其信息。
[0015]进一步的，所述数据分析模块包括数据分类单元、数据对比单元和报警单元；所述数据分类单元用于利用朴素贝叶斯分类模型将数据进行分类处理，并将分类后的数据上传至所述数据对比单元；所述数据对比单元用于对比不同时刻同一种数据的变化程度，判断数据是否发生异常，若超过某一阈值，则说明数据发生异常，此时，则进入报警单元；若数据未发生异常，则不进入所述报警单元；所述报警单元用于利用指示灯对异常数据进行报警处理，此时，指示灯亮红灯。
[0016]进一步的，所述数据诊断模块包括数据提取单元、数据诊断单元和措施选择单元；所述数据提取单元用于提取发生异常的数据，并将提取的数据发送至所述数据诊断单元；所述数据诊断单元用于对异常数据进行诊断，确认故障设备和其具体位置，并分析其故障原因；所述措施选择单元接收到所述数据诊断单元的结果后，用于提供几种检修光伏电站故障的最佳方案。
[0017]所述数据诊断单元包括故障确认子单元和原因分析子单元；所述故障确认子单元用于确认故障设备及故障点具体位置；所述原因分析子单元用于根据异常数据信息及故障设备分析其故障原因。
[0018]进一步的，所述智能调度模块包括人员调取单元和信息调度单元；所述人员调取单元用于调取所登记的当天负责故障电站的运维人员；所述信息调度单元用于将调度信息发送至运维人员的手机终端上，其中，所述调度信息包括故障点位置信息，方案措施选择等。
[0019]进一步的，所述手机终端包括显示单元、语音交互单元和信息返回单元；所述显示单元用于利用3D显示技术显示光伏电站故障设备及故障点具体位置信息；所述语音交互单元用于利用智能语音系统与运维人员进行交互，告知其具体措施的选择；所述信息返回单元用于将运维人员实际采取措施及电站具体故障原因返回到数据库，当运维人员到达故障点，进一步确认故障原因，并将根据方案所选择的实际措施输入手机终端，所述手机终端将信息返回至所述数据库，便于留痕，除此之外，对数据判断更加准确，更有利于故障原因及其措施选择的优化。
[0020]一种基于人工智能的光伏电站性能检测方法，包括以下步骤：
[0021]S1：利用搜索引擎技术采集光伏电站监控系统内的实时数据；
[0022]S2：存储所有采集到的实时数据；
[0023]S3：分析数据是否出现异常，若异常则进行报警处理；
[0024]S4：提取异常数据，确认故障点，分析故障原因并规划最佳的方案措施；
[0025]S5：对光伏电站的故障信息进行调度；
[0026]S6：以三维可视化显示故障点位置信息，并通过语音交互的形式进行方案的选择。
[0027]进一步的，在步骤S1中：利用搜索引擎技术采集光伏电站监控系统内的实时数据，包括光伏电站的逆变器、汇流箱、辐照仪、气象仪、电表等设备的实时监控数据。
[0028]进一步的，在步骤S2中：存储所有采集到的监控数据，如光伏阵列光照数据，逆变器数据，汇流箱电压等。
[0029]进一步的，在步骤S3中：为了分析数据是否异常，首先利用主成分分析法提取监控数据的关键词：
[0030]设定有n个监控数据，每个监控数据观测p个指标，将原始数据写成矩阵：设定有n个监控数据，每个监控数据观测p个指标，将原始数据写成矩阵：将数据标准化后，得到建立变量的相关系数矩阵：则R＝(r
ij
)
p
×
p
，进一步得到R相应的监控数据特征向量：进一步得到R相应的监控数据特征向量：由特征向量得到特征值为λ1，λ2，
…
，λ
p
，原样本中含有p个变量，通过主成分分析后变量个数会减少很多，而由于选取主成分的个数需要依据主成分的贡献率与累计贡献率，其中第k个主成分数据的贡献率为：通常情况下，该主成分的贡献率越大，说明保存的原有数据的信息越多；样本前m个主成分的累计贡献率为：为：通常情况下，如果累计贡献率达到80％以上，便可以认为选取前m个主成分能够很好地保留原来样本的信息。累计贡献率是判断选取主成分个数的标准，也反映了这些主成分对原有信息的保留情况，一般取累计贡献率达85％～95％的特征值λ1，λ2，
…
，λ
m
所对应的第1、第2、
…
、第m(m≤p)个主成分；那么第i主成分F
i
为：F
i
＝a
1i
X1+a
2i
X2+
…
+a...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统，其特征在于：所述系统包括：数据采集模块、数据库、数据分析模块、数据诊断模块、智能调度模块和手机终端；通过所述数据采集模块利用搜索引擎技术采集光伏电站监控系统内的实时数据，并将数据发送至所述数据库；通过所述数据库存储所有采集到的实时数据；通过所述数据分析模块分析数据是否出现异常，若异常则进行报警处理；通过所述数据诊断模块提取异常数据，确认故障点，分析故障原因并规划最佳的方案措施；通过所述智能调度模块对光伏电站的故障信息进行调度，并将信息发送至所述手机终端；通过所述手机终端以三维可视化显示故障点位置信息，并通过语音交互的形式进行方案的选择。2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统，其特征在于：所述数据分析模块包括数据分类单元、数据对比单元和报警单元；所述数据分类单元用于利用朴素贝叶斯分类模型将数据进行分类处理，并将分类后的数据上传至所述数据对比单元；所述数据对比单元用于对比不同时刻同一种数据的变化程度，判断数据是否发生异常，若发生明显异常，则进入报警单元；所述报警单元用于利用指示灯对异常数据进行报警处理。3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统，其特征在于：所述数据诊断模块包括数据提取单元、数据诊断单元和措施选择单元；所述数据提取单元用于提取发生异常的数据，并将提取的数据发送至所述数据诊断单元；所述数据诊断单元用于对异常数据进行诊断，确认故障设备和其具体位置，并分析其故障原因；所述措施选择单元接收到所述数据诊断单元的结果后，用于提供几种检修光伏电站故障的最佳方案；所述数据诊断单元包括故障确认子单元和原因分析子单元；所述故障确认子单元用于确认故障设备及故障点具体位置；所述原因分析子单元用于根据异常数据信息及故障设备分析其故障原因。4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统，其特征在于：所述智能调度模块包括人员调取单元和信息调度单元；所述人员调取单元用于调取所登记的当天负责故障电站的运维人员；所述信息调度单元用于将调度信息发送至运维人员的手机终端上。5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的光伏电站性能检测系统，其特征在于：所述手机终端包括显示单元、语音交互单元和信息返回单元；所述显示单元用于利用3D显示技术显示光伏电站故障设备及故障点具体位置信息；所述语音交互单元用于利用智能语音系统与运维人员进行交互，告知其具体措施的选择；所述信息返回单元用于将运维人员实际采取措施及电站具体故障原因返回到数据库。6.一种基于人工智能的光伏电站性能检测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：利用搜索引擎技术采集光伏电站监控系统内的实时数据；S2：存储所有采集到的实时数据；S3：分析数据是否出现异常，若异常则进行报警处理；
S4：提取异常数据，确认故障点，分析故障原因并规划最佳的方案措施；S5：对光伏电站的故障信息进行调度；S6：以三维可视化显示故障点位置信息，并通过语音交互的形式进行方案的选择。7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的光伏电站性能检测方法，其特征在于：在步骤S3中：为了分析数据是否异常，首先利用主成分分析法提取监控数据的关键词：设定有n个监控数据，每个监控数据观测p个指标，将原始数据写成矩阵：设定有n个监控数据，每个监控数据观测p个指标，将原始数据写成矩阵：将数据标准化后，得到建立变量的相关系数矩阵：则...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗群芳，肖洁，文栋，
申请(专利权)人：优得新能源科技宁波有限公司，
类型：发明
国别省市：