【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源场站管理，特别是涉及到一种新能源场站运行故障演化分析方法。
技术介绍
1、目前，以新能源电动车为代表的分布式储能机构与电网充分互动实现了社会新能源多种形态的能源供给。新能源场站集中接入电力系统的风电场或太阳能电站，并网点以下所有设备，这些设备包括了变压器、母线、线路、变流器、储能、风电机组、光伏发电设备、无功调节设备及辅助设备等，这些一次侧设备的实时监控与故障预防是新能源场站运维的关键。为了帮助运维人员能在新能源场站运行异常和故障发生后，能及时定位新能源场站的故障点并倒找故障原因，新能源场站配有故障监测系统，现有故障监测系统实现了新能源场站运维数据的采集存储、通信链路状态的监测、异常信息的告警功能。
2、现有授权公告号为cn109586239b的专利技术专利，专利名称为一种智能变电站实时诊断及故障预警方法的专利针对智能变电站运维检修方式效率不高的现状，提出一种智能化诊断和预测技术的一种实现，结合了有监督机器学习、无监督机器学习等技术的优点，从根本上改变现有的变电站运维和诊断模式，提高变电站运维工作效率，实时在线诊断变电站“健康状况”，对可能出现的问题提前感知并给出预防指导意见，未雨绸缪，及时掐断故障的苗头，具有较高的社会和经济效益；
3、经研究，发现上述专利所述的方案和现有技术一样均存在如下弊端：目前所提出的解决方案主要是针对新能源场站(有些专利仅应用于变电站)运行时的数据进行处理分析，判断是否存在异常，但是风电场、光伏发电站均在偏远区域，其正常运行时出现的故障较少，主要时是天气影响对
4、因此现有技术当中亟需要一种新型的技术方案来解决这一问题。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：提供一种新能源场站运行故障演化分析方法用于解决现有技术主要是针对新能源场站或变电站运行时的数据进行处理分析，判断是否存在异常，而对天气影响对风电场、光伏发电站造成损坏只能够起到补救的效果，无法实现主动预防和调节的技术问题。
2、一种新能源场站运行故障演化分析方法，包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行：
3、步骤一、对新能源场站电子设备进行故障演化，预测新能源场站电子设备的维护时间点并获得各设备在各种类型故障下的故障演化预测数据：
4、步骤二、构建故障数据库，所述故障数据包括故障演化预测数据和实际故障数据，构建故障数据与故障方案之间的关联关系；
5、将实时检测到的故障数据类型与故障数据库中相应类型数据进行比对，确定故障类型；将实时检测到的故障数据与对应类型故障时的故障演化预测数据比对确定发生故障的设备；
6、将故障数据、故障类型、发生故障的设备以及关联的故障解决方案生成报告反馈给新能源场站运维人员。
7、所述步骤一中新能源场站电子设备的维护时间点的预测方法为：
8、(1)、收集所有新能源场站设备在各种环境数据下的设备损耗数据建立预测数据库，其中预测数据库中储存的数据为现有新能源场实际场景中的损耗数据以及模拟实验中记载的新能源场损耗数据；
9、所述环境数据包括环境温度、环境湿度、地面气压、环境风向和环境风速；
10、(2)、将步骤(1)的所有数据逐一分析单个环境数据因素下新能源场站不同设备的损耗，多次计算并求取损耗平均值，构建该损耗平均值与对应环境的关联关系；设定正常天气的环境数据范围，并获得正常天气下设备损耗数据以及设备必须维护百分比节点；
11、(3)、按照时间顺序预测指定天数内所设有备正常天气的损耗数据，并根据设备可使用的总损耗，计算并标记设备维护时间点，此次预测因春夏秋冬设定的正常天气的环境数据范围不同，因此春夏秋冬的使用损耗数据也不同；
12、(4)、接收气象局发布是未来指定天数的气象数据，根据气象数据中的环境数据以及步骤(2)获得的损耗平均值与对应环境的关联关系，重新计算未来环境数据下的设备损耗，并生成新的设备维护时间点；
13、(5)、校验新的设备维护时间点是否适合，并最终确定设备维护时间点，工作人员在最终确定设备维护时间点内进行设备维修。
14、所述步骤(3)中标记设备维护时间点时，使用的设备损耗百分比数据大于设备必须维护时损耗百分比数据，且两者差值范围为1％～3％。
15、所述步骤(5)中最终确定设备维护时间点的具体方法为：
16、当接收的未来环境数据位于设定的恶劣天气范围内，并且恶劣天气发生的时间与新的设备维护时间点重合，修改设备维护时间点至恶劣天气来临之前并作为最新的设备维护时间点；
17、当接收的未来环境数据不在设定的恶劣天气范围内，或者恶劣天气发生的时间与新的设备维护时间点不重合，新的设备维护时间点即为最新的设备维护时间点。
18、所述步骤二中确定故障类型和筛选故障设备的具体方法为：
19、ⅰ、收集故障数据和故障解决方案，构建故障数据库，并构建故障数据与故障方案之间的关联关系，所述故障数据包括故障演化预测数据和实际故障数据；所述故障演化预测数据包括维护时间点、在过去不同时间点的设备损耗数据以及在未来不同时间点的预测设备损耗数据；
20、ⅱ、周期性连接新能源场站检测设备，采集新能源场站检测设备的检测数据并进行存储和更新；所述检测数据包括用于监测线路通断的数据和监测光伏组件发电数据；
21、当采集的检测数据有异常时反馈信号给相应的传感器，采集相应位置的数据，从而保持采集数据的完整性；
22、ⅲ、根据检测数据判断是否存在状态异常，判断存在状态异常时，进行步骤ⅳ，否则重复步骤ⅱ；
23、ⅳ、状态异常时，将故障数据类型与故障数据库中相应类型数据进行比对，确定故障类型；
24、通过自动查找故障演化预测数据中接近维护时间点的设备，从最接近维护时间点的设备开始，调取接近维护时间点的设备发生故障时的实际故障数据，将实时检测到的故障数据与实际故障数据比对，二者的误差小于设定阈值，则判定出现故障的设备为该接近维护时间点的设备；二者误差大于或等于阈值，将该次实时检测到的故障数据与下一个接近维护时间点的设备实际故障数据进行比对，直至确定出发生故障的设备；
25、ⅴ、汇总关联的故障解决方案，并且将故障数据、故障类型、发生故障的设备和故障解决方案生成报告反馈给新能源场站运维人员。
26、所述步骤ⅲ中状态异常为同时存在多种故障数据，并且故障数据种类>m或者n次检测，检测到故障数据超过n/2次。
27、所述步骤ⅲ中根据检测数据判断是否存在状态异常的步骤如下：
28、a、检测采集的新能源厂站运行数据，根据设定阈值范围判断是否存在故障数据，判断存在故障数据时进行步骤b，否则重复步骤ⅱ；
29、b、存在故障数据时，首先判断故障数据的种类数量；
30、故障数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行：
2.根据权利要求1所述的一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：所述步骤一中新能源场站电子设备的维护时间点的预测方法为：
3.根据权利要求2所述的一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：所述步骤(3)中标记设备维护时间点时，使用的设备损耗百分比数据大于设备必须维护时损耗百分比数据，且两者差值范围为1％～3％。
4.根据权利要求2所述的一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：所述步骤(5)中最终确定设备维护时间点的具体方法为：
5.根据权利要求1所述的一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：所述步骤二中确定故障类型和筛选故障设备的具体方法为：
6.根据权利要求5所述的一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：所述步骤Ⅲ中状态异常为同时存在多种故障数据，并且故障数据种类>M或者N次检测，检测到故障数据超过N/2次。
7.根据权利要求5所述的一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：所述步骤
...【技术特征摘要】
1.一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：包括以下步骤，并且以下步骤顺次进行：
2.根据权利要求1所述的一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：所述步骤一中新能源场站电子设备的维护时间点的预测方法为：
3.根据权利要求2所述的一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：所述步骤(3)中标记设备维护时间点时，使用的设备损耗百分比数据大于设备必须维护时损耗百分比数据，且两者差值范围为1％～3％。
4.根据权利要求2所述的一种新能源场站运行故障演化分析方法，其特征是：所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘亚东，刘乃毓，王伟，李德鑫，李成钢，胡元潮，侍哲，于非桐，吴奎忠，郭振华，刘文斌，
申请(专利权)人：吉林省电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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