【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于分布式电源，具体涉及一种分布式电源优化配置方法及计算设备。
技术介绍
1、分布式电源有利于减少新的输电走廊，解决边远地区的小负荷用电等问题，在节能、环保开辟利用可再生能源新方式等方面发挥较大作用，而且分布式电源的优化配置是微电网规划设计阶段的重要内容，对保证系统投资成本、供电可靠性等方面具有重要的指导意义；
2、对于传统的分布式电源来说，其实际安装环境的振动对其运行会带来一定的影响，目前分布式电源的振动监测多采用单传感器结构，整体实际的运行稳定性较差，同时采集数据时由于受到外部干扰导致数据的精确性较低，从而导致振动的监测精度较低，不利于分布式电源的使用。
3、为此，我们提出一种分布式电源优化配置方法及计算设备来解决现有技术中存在的问题，提高监测数据的准确性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种分布式电源优化配置方法及计算设备，以解决上述
技术介绍
中提出现有技术中分布式电源整体实际的运行稳定性较差，同时采集数据时由于受到外部干扰导致数据的精确性较低，从而导致振动的监测精度较低的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、一种分布式电源优化配置方法，包括以下步骤：
4、s1、数据监测，利用可控电源数据监控组件对分布式电源的电源数据进行监测，同时采用安装于监测点目标区域的振动传感器和温度传感器分别采集地面振动信号以及分布式电源的表面温度信号，然后将地面振动信号和表面温度信号发送至数据转
5、s2、数据转换，利用逻辑处理组件对地面振动信号进行放大和模数转换并存储，得到第一振动数据，同时逻辑处理组件对表面温度信号进行热成像，根据热成像的情况来分析分布式电源表面的振动情况，进行模数转换并存储，得到第二振动数据，然后将第一振动数据和第二振动数据发送至数据分析模块；
6、s3、数据静校正，数据分析模块将第一振动数据和第二振动数据在滤波后分别整合为第一振动数据集、第二振动数据集、第一滤波数据和第二滤波数据后将其发送至静校正模块，静校正模块对第一振动数据集和第二振动数据集进行静校正处理，得到至少两条的第一目标数据和第二目标数据，然后将第一目标数据和第二目标数据发送至偏移成像模块；
7、s4、偏移成像，将第一目标数据和第二目标数据进行偏移成像处理，并从第一目标数据和第二目标数据中分别任取两条发送至叠加模块进行叠加处理，得到第一处理数据和第二处理数据，然后对第一处理数据和第一滤波数据、第二处理数据和第二滤波数据进行对应进行褶积，得到最终数据并发送至优化模块；
8、s5、监测优化，优化模块根据最终数据对振动传感器所在的目标区域进行优化。
9、优选的，所述s1中滤波的步骤为：
10、s11、对第一振动数据和第二振动数据进行傅里叶变换，得到第一振动数据和第二振动数据对应的指定振幅谱和指定相位谱；
11、s12、计算指定振幅谱的倒数，得到目标振幅谱，并将目标振幅谱和指定相位谱进行反傅里叶变换，得到滤波数据。
12、本专利技术还提供一种计算设备，包括温度监测模块、振动监测模块、数据转换模块、数据分析模块、静校正模块、偏移成像模块、叠加模块和优化模块；
13、所述温度监测模块用于对分布式电源的表面温度进行监测；
14、所述振动监测模块用于采集监测点目标区域的地面振动信号；
15、所述数据转换模块用于对地面振动信号和表面温度信号进行放大和模数转换并存储；
16、所述数据分析模块用于对第一振动数据和第二振动数据进行滤波；
17、所述静校正模块用于对第一振动数据集和第二振动数据集进行静校正处理；
18、所述偏移成像模块用于对第一目标数据和第二目标数据进行偏移成像处理；
19、所述叠加模块用于从第一目标数据和第二目标数据中分别任取两条发送至叠加模块进行叠加处理；
20、所述优化模块用于根据最终数据对振动传感器所在的目标区域进行优化。
21、优选的，所述数据分析模块包括第一变换单元，所述第一变换单元用于对第一振动数据和第二振动数据进行傅里叶变换。
22、优选的，所述数据分析模块还包括计算单元，所述计算单元用于计算指定振幅谱的倒数，得到目标振幅谱。
23、优选的，所述数据分析模块还包括第二变换单元，所述第二变换单元用于对目标振幅谱和指定相位谱进行反傅里叶变换，得到滤波数据。
24、优选的，所述优化模块包括数据存储模块，所述数据存储模块用于对最终数据进行存储，同时对振动传感器所在区域所进行的优化步骤进行记录。
25、优选的，所述优化模块还包括学习模块，所述学习模块用于对优化步骤与相应的最终数据进行匹配训练，通过记录来训练神经网络模型，所述优化模块通过训练后的神经网络模型对振动传感器所在的目标区域进行优化。
26、本专利技术的技术效果和优点：本专利技术提出的一种分布式电源优化配置方法及计算设备，与现有技术相比，具有以下优点：
27、本专利技术通过安装于监测点目标区域的振动传感器和温度传感器分别采集地面振动信号以及分布式电源的表面温度信号，并通过计算设备来对地面振动信号和表面温度信号进行转换、滤波、静校正、叠加和褶积，提高了数据的精度，然后根据得到的最终数据通过优化模块振动传感器所在的目标区域进行优化，从而防止外部干扰导致振动传感器后续监测的准确性降低，有利于分布式电源的正常使用。
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1.一种分布式电源优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种分布式电源优化配置方法，其特征在于：所述S1中滤波的步骤为：
3.一种计算设备，其特征在于：包括温度监测模块(1)、振动监测模块(2)、数据转换模块(3)、数据分析模块(4)、静校正模块(5)、偏移成像模块(6)、叠加模块(7)和优化模块(8)；
4.根据权利要求3所述的一种计算设备，其特征在于：所述数据分析模块(4)包括第一变换单元(41)，所述第一变换单元(41)用于对第一振动数据和第二振动数据进行傅里叶变换。
5.根据权利要求4所述的一种计算设备，其特征在于：所述数据分析模块(4)还包括计算单元(42)，所述计算单元(42)用于计算指定振幅谱的倒数，得到目标振幅谱。
6.根据权利要求5所述的一种计算设备，其特征在于：所述数据分析模块(4)还包括第二变换单元(43)，所述第二变换单元(43)用于对目标振幅谱和指定相位谱进行反傅里叶变换，得到滤波数据。
7.根据权利要求3所述的一种计算设备，其特征在于：所述优化模块(8)
8.根据权利要求7所述的一种计算设备，其特征在于：所述优化模块(8)还包括学习模块(81)，所述学习模块(81)用于对优化步骤与相应的最终数据进行匹配训练，通过记录来训练神经网络模型，所述优化模块(8)通过训练后的神经网络模型对振动传感器所在的目标区域进行优化。
...【技术特征摘要】
1.一种分布式电源优化配置方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种分布式电源优化配置方法，其特征在于：所述s1中滤波的步骤为：
3.一种计算设备，其特征在于：包括温度监测模块(1)、振动监测模块(2)、数据转换模块(3)、数据分析模块(4)、静校正模块(5)、偏移成像模块(6)、叠加模块(7)和优化模块(8)；
4.根据权利要求3所述的一种计算设备，其特征在于：所述数据分析模块(4)包括第一变换单元(41)，所述第一变换单元(41)用于对第一振动数据和第二振动数据进行傅里叶变换。
5.根据权利要求4所述的一种计算设备，其特征在于：所述数据分析模块(4)还包括计算单元(42)，所述计算单元(42)用于计算指定振幅谱的倒数，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘涛，曾庆峰，陈建华，谢翔，周卉，
申请(专利权)人：华能湖南能源销售有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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