【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于能源，尤其涉及一种光伏电厂能效异常预警系统。
技术介绍
1、随着工业互联网的兴起，越来越多的工业系统可以实现在线监控和故障预警，为设备的安全运行起到保证作用。目前，应用比较多的还是设备的故障预警算法，也就是在设备发生故障之前发出预警，提醒相关人员对其进行检修。但是不是所有设备发生或者快要发生故障了才值得关注，光伏发电设备的正常运行也包括光伏板是否在合理的运行状态下运行，运行设备达到了‘亚健康’状态时，就会造成效率的下降，或者运维人员的不当操作都会对系统的整体运行产生影响。因此，需要对系统能效进行评价，便于运维人员根据评价结果对设备的整体运行情况有系统了解，进而在能效下降时，及时找到问题，降低设备发生故障的可能性。
技术实现思路
1、本专利技术目的在于提供一种光伏电厂能效异常预警系统,以解决现有预警系统能够及时预警，以及便于运维人员找到故障原因的技术问题。
2、为解决上述技术问题，本专利技术的具体技术方案如下：
3、本申请的一些实施例中，提供了一种光伏电厂能效异常预警系统，包括：
4、获取待检测的机组运行数据，并存储；
5、基于所述机组运行数据，利用预设的机器学习算法，得到机组能效的收支状态，并实时在线显示各个机组能效收支情况，并生成机组能效动态曲线，实现机组能效的连续动态监测；
6、基于采集的机组运行数据，筛选出机组能效的状态指标；
7、设定各状态指标的标准值，将实时获取的各项机组能效状态指标与对
8、响应于确定机组能效的状态指标不符合所述预设标准，生成用于表示能效异常的警示信息；
9、将所述警示信息传输至目标设备，以及控制目标设备显示所述预警信息。
10、本申请的一些实施例中，获取待检测的机组运行数据包括：
11、获取机组型号数据，将机组型号以及所属工况类型编码后并存序；
12、获取机组定位数据，将机组位置信息进行编码，形成机组分部图；
13、获取机组产能数据，将机组当日或一定时间内所产能量进行数据采集，并进行编码，形成产能数据；
14、获取机组耗能数据，将机组当日或一定时间内所耗能量进行数据采集，并进行编码，形成耗能数据；
15、获取机组实际能效数据，将机组的产能数据与耗能数据进行汇总，并进行差值计算，并将所得差值进行数据采集，形成实际能效数据。
16、本申请的一些实施例中，获取获取机组实际能效数据根据以下公式进行计算：
17、n＝j1x(n)-j2x(n)，
18、其中，n用于表示机组实际能效数据；
19、j1代表当前时段的机组产能数据；
20、j2代表当前时段的机组耗能数据；
21、(n)代表当前机组型号；
22、x代表当前机组工况类型。
23、本申请的一些实施例中，基于所述机组运行数据，利用预设的机器学习算法，得到机组能效的收支状态，并实时在线显示各个机组能效收支情况，并生成机组能效动态曲线的步骤，具体包括：
24、对机组运行数据进行解析，识别机组设备的型号以及工况类型；
25、根据机组的型号查询设备数据库，确定机组在不同环境下的实时能耗参数；
26、按照时间顺序确定机组在各个时间段内的能耗，生成机组能耗曲线；
27、其中，通过获取机组运行数据中的产能数据、耗能数据分别形成产能曲线、能耗曲线，并通过获取机组实际能效数据，生成机组能效动态曲线。
28、本申请的一些实施例中，预设的机器学习算法中设有相应的计算分析系统；
29、所述计算分析系统包括：
30、数据获取模块，所述数据获取模块用于获取机组运行数据，并进行解析，获取机组的型号、定位数据以及工况信息，并生成相应的机组能效动态曲线；
31、同时所述数据获取模块用于获取机组运行数据中的产能数据、耗能数据以及实际能效数据，并将产能数据、耗能数据以及实际能效数据进行校对，并与当前时段的产能曲线、能耗曲线以及机组能效动态曲线图进行比对，判断当前时段数据是否存在偏差，若存在偏差，对目标设备发生获取数据异常信号；
32、能效评估模块，所述能效评估模块，用于基于机组能效动态曲线进行能效比对，所述能效评估模块中预设有各个机组型号状态指标的标准值，通过获取数据单元中的实际能效数据与各个机组型号状态指标的标准值进行比对分析，得出相应的差异值，判断当前时段的差异值是否存在异常，若异常，发出对目标设备发送能效数据异常信号，同时在机组能效动态曲线中进行标记。
33、本申请的一些实施例中，能效评估模块差异值的计算公式如下：
34、c＝b-n，
35、其中，c为能效评估模块中的差异值；
36、b为能效评估模块中预设的各个机组型号状态指标的标准值；
37、n为机组当前时段的实际能效数据；
38、若c处于-1-1之间，为正常；
39、若c大于1或小于-1，则为异常。
40、本申请的一些实施例中，还包括有异常判定模块，其中异常判定模块通过获取能效评估模块中的异常信号数据，对当前机组的异常类型进行判定；
41、异常判定模块包括：
42、外部采集单元，所述外部采集单元用于获取当前时段机组的状态信息；
43、故障分类单元，所述故障分类单元用于对图像采集单元中所采集的当前时间机组状态信息进行分类；
44、核对单元，所述核对单元获取图像采集单元中的当前时段机组的状态信息，以及故障分类单元中的故障分类信息进行比对，若比对成功则将结果发送至能效评估模块中；若比对失败，则使故障分类单元重新对当前故障进行分类。
45、本申请的一些实施例中，外部采集单元获取当前时段机组的温度、表面状态以及机组周围环境状态，包括：
46、温度提取单元，所述温度提取单元用于采集当前时段的机组各部温度，并生成相应的机组温度特征数据；
47、表面提取单元，所述表面提取单元用于采集当前时间的机组表面图像信息，并生成相应的机组表面特征数据；
48、周围环境提取单元，所述周围环境提取单元用于采集当前时段内机组周围环境状态，并生成相应的机组周围环境特征数据。
49、本申请的一些实施例中，故障分类单元中预设有各个机组故障图像数据，通过接收外部采集单元中所采集的温度特征数据、机组表面特征数据、机组周围环境特征数据与数据库进行比对，并生成相应的比对结果，将比对结果发送至核对单元。
50、本申请的一些实施例中，核对单元为外部审核式，通过接收故障分类单元中的比对结果，进行核实，若核实无误，则发送至能效评估模块中；若核实失败，则向故障分类单元发生重新核对信号，使故障分类单元重新本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述获取待检测的机组运行数据包括：
3.根据权利要求2所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述获取获取机组实际能效数据根据以下公式进行计算：
4.根据权利要求1所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述基于所述机组运行数据，利用预设的机器学习算法，得到机组能效的收支状态，并实时在线显示各个机组能效收支情况，并生成机组能效动态曲线的步骤，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述预设的机器学习算法中设有相应的计算分析系统；
6.根据权利要求5所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述能效评估模块差异值的计算公式如下：
7.根据权利要求1所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，还包括有异常判定模块，其中异常判定模块通过获取能效评估模块中的异常信号数据，对当前机组的异常类型进行判定；
8.根据权利要求7所述
9.根据权利要求7所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述故障分类单元中预设有各个机组故障图像数据，通过接收外部采集单元中所采集的温度特征数据、机组表面特征数据、机组周围环境特征数据与数据库进行比对，并生成相应的比对结果，将比对结果发送至核对单元。
10.根据权利要求7所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述核对单元为外部审核式，通过接收故障分类单元中的比对结果，进行核实，若核实无误，则发送至能效评估模块中；若核实失败，则向故障分类单元发生重新核对信号，使故障分类单元重新对当前故障进行分类。
...【技术特征摘要】
1.一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述获取待检测的机组运行数据包括：
3.根据权利要求2所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述获取获取机组实际能效数据根据以下公式进行计算：
4.根据权利要求1所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述基于所述机组运行数据，利用预设的机器学习算法，得到机组能效的收支状态，并实时在线显示各个机组能效收支情况，并生成机组能效动态曲线的步骤，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述预设的机器学习算法中设有相应的计算分析系统；
6.根据权利要求5所述的一种光伏电厂能效异常预警系统，其特征在于，所述能效评估模块差异值的计算公式如下：
7.根据权利要求1所述的一种光伏电厂能效异常...
【专利技术属性】
技术研发人员：田元，范学东，王丽，孟学鹏，
申请(专利权)人：华能国际电力股份有限公司河北清洁能源分公司，
类型：发明
国别省市：
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