本发明专利技术涉及电力系统自动化技术领域，具体为一种电力智能物联锁具的测试方法及系统，包括以下步骤：基于光照条件，采用多结合晶太阳能电池技术，进行太阳能电池板测试，生成太阳能转换效率数据；基于太阳能转换效率数据，采用模糊逻辑算法，利用智能能量管理系统进行能量分配策略测试优化，生成能量管理策略。本发明专利技术中，通过组合太阳能技术、模糊逻辑、能量存储以及深度学习技术，直接面向设备的实际运行环境和核心功能进行测试，结合环境感应、自适应调节和边缘计算性能分析等实现智能化的全流程跟踪与评估。卷积神经网络与知识图谱相结合实现铭牌特征的精准识别。随机森林算法的应用也保障了识别结果有效性的校验，测试过程更快速、更准确。
1、电力系统自动化，是电力工程领域的一个重要分支，它涵盖了在电力系统中应用先进技术和信息通信技术，以提高电力系统的效率、可靠性和安全性。关注点包括电力系统监控、自动化控制、通信技术、智能设备等，旨在使电力系统更智能化、可控制和适应未来能源变革。
2、其中，电力智能物联锁具的测试方法主要是针对电力系统中的智能物联锁具进行的。这些物联锁具通常是电力系统中的关键设备，用于实现设备的互锁、联锁、保护等功能。测试方法的目的是确保智能物联锁具能够正常、可靠地运行，以保障电力系统的安全和稳定运行，一般在模拟环境中对智能物联锁具进行各种情况的测试，包括正常工作、异常情况、极端条件等；在实际电力系统中进行测试，验证智能物联锁具在真实运行环境中的表现；针对智能物联锁具的通信功能进行测试，确保其能够与其他设备正常通信，可以全面评估电力智能物联锁具的性能，以确保其在电力系统中的稳定运行和协同工作。
3、现有的电力智能物联锁具测试方法其测试content是设备制造商自定义与设备标签相关的，无法深入到设备的具体运行状态，如在不同环境条件下的功率、频率等都无法得到准确测定。同时传统方法中对能量效率的测试依赖于设备的理论性能，而缺乏具体运行环境下的实际操作数据，易造成设备实际性能的高估或低估。传统方法无法实现对设备环境适应性和自我调节能力的测试和评估，使得测试结果的客观性和准确性出现问题。
>1、本专利技术的目的是解决现有技术中存在的缺点，而提出的一种电力智能物联锁具的测试方法及系统。2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：一种电力智能物联锁具的测试方法，包括以下步骤：
3、s1：基于光照条件，采用多结合晶太阳能电池技术，进行太阳能电池板测试，生成太阳能转换效率数据；
4、s2：基于所述太阳能转换效率数据，采用模糊逻辑算法，利用智能能量管理系统进行能量分配策略测试优化，生成能量管理策略；
5、s3：基于所述能量管理策略，进行能量存储技术测试，对能量储存、释放情况进行模拟分析，生成能量存储性能数据；
6、s4：基于所述能量存储性能数据，利用深度学习和多源传感器数据进行环境感知自适应电力系统测试，生成环境感应精度数据；
7、s5：基于所述环境感应精度数据，利用神经网络预测模型进行自适应调节算法测试，生成自适应调节效果数据；
8、s6：基于所述自适应调节效果数据，采用流数据处理和事件驱动架构分析边缘计算节点性能，进行实时响应能力测试，生成边缘计算性能数据；
9、s7：基于所述边缘计算性能数据，运用卷积神经网络与知识图谱进行铭牌特征识别，采用随机森林算法进行识别结果校验，生成特征识别校验效果；
10、所述太阳能转换效率数据具体为多光照条件下电能转换效率值，所述能量管理策略具体为多光照和电池存储状态下能量分配策略的效果评估，所述能量存储性能数据包括能量存储量、释放速度，所述环境感应精度数据包括温度、湿度、声音，所述自适应调节效果数据具体为系统在多环境下的运行参数调整效果，所述边缘计算性能数据包括处理速度、数据吞吐量、延迟，所述特征识别校验效果具体为铭牌特征的识别准确率和分类准确性。
11、作为本专利技术的进一步方案，基于光照条件，采用多结合晶太阳能电池技术，进行太阳能电池板测试，生成太阳能转换效率数据的具体步骤如下：
12、s101：基于光照条件，通过光强测量仪测定光照强度，根据测量光照强度调整太阳能电池板角度，生成最佳光照接收角度参数；
13、s102：基于所述最佳光照接收角度参数，利用电流电压测试仪进行电流、电压测量，生成电流电压数据集；
14、s103：基于所述电流电压数据集，采用多结合晶太阳能电池模型法，进行光电转换效率计算，生成初步光电转换效率数据；
15、s104：基于所述初步光电转换效率数据，采用多重取样平均法，对数据进行平均处理，生成太阳能转换效率数据。
16、作为本专利技术的进一步方案，基于所述太阳能转换效率数据，采用模糊逻辑算法，利用智能能量管理系统进行能量分配策略测试优化，生成能量管理策略的具体步骤如下：
17、s201：基于所述太阳能转换效率数据，利用数据预处理算法，进行数据标准化、规格化处理，生成标准化太阳能转换效率数据；
18、s202：基于所述标准化太阳能转换效率数据，采用模糊集合理论，生成模糊太阳能转换效率数据；
19、s203：基于所述模糊太阳能转换效率数据，利用模糊逻辑控制器，生成初步能量管理策略；
20、s204：基于所述初步能量管理策略，利用智能能量管理系统对进行模拟测试优化，进行电量分配模型修正优化，生成能量管理策略。
21、作为本专利技术的进一步方案，基于所述能量管理策略，进行能量存储技术测试，对能量储存、释放情况进行模拟分析，生成能量存储性能数据的具体步骤如下：
22、s301：基于所述能量管理策略，设置、调整能量存储系统参数，使用电力模拟软件进行能量储存过程模拟，生成初步能量储存模拟数据；
23、s302：基于所述初步能量储存模拟数据，利用数据分析和校正算法，生成校准后能量储存模拟数据；
24、s303：基于所述校准后能量储存模拟数据，采用储能性能评估模型，进行能量储存效率、稳定性评估，生成能量储存效率与稳定性评估结果；
25、s304：基于所述能量储存效率与稳定性评估结果，采用综合评估方法，生成能量存储系统的性能数据。
26、作为本专利技术的进一步方案，基于所述能量存储性能数据，利用深度学习和多源传感器数据进行环境感知自适应电力系统测试，生成环境感应精度数据的具体步骤如下：
27、s401：基于所述能量存储性能数据，利用数据预处理技术，对数据进行清洗、标准化、归一化处理，生成预处理后能量存储性能数据；
28、s402：基于所述预处理后能量存储性能数据和多源传感器数据，利用卷积神经网络，生成环境感知模型；
29、s403：基于所述环境感知模型，进行实时环境数据模拟分析，生成模拟环境测试数据；
30、s404：基于所述模拟环境测试数据，进行精度分析评估，生成环境感应精度数据。
31、作为本专利技术的进一步方案，基于所述环境感应精度数据，利用神经网络预测模型进行自适应调节算法测试，生成自适应调节效果数据的具体步骤如下：
32、s501：基于所述环境感应精度数据，采用数据清洗技术，生成清洗后环境感应精度数据；
33、s502：基于所述清洗后环境感应精度数据，利用循环神经网络，进行自适应调节模型训练，生成自适应调节预测模型；
34、s503：基于所述自适应调节预测模型，使用模拟测试平台进行实验，验证模型的性能、稳定性，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于光照条件，采用多结合晶太阳能电池技术，进行太阳能电池板测试，生成太阳能转换效率数据的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述太阳能转换效率数据，采用模糊逻辑算法，利用智能能量管理系统进行能量分配策略测试优化，生成能量管理策略的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述能量管理策略，进行能量存储技术测试，对能量储存、释放情况进行模拟分析，生成能量存储性能数据的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述能量存储性能数据，利用深度学习和多源传感器数据进行环境感知自适应电力系统测试，生成环境感应精度数据的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述环境感应精度数据，利用神经网络预测模型进行自适应调节算法测试，生成自适应调节效果数据的具体步骤如下：
7.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述自适应调节效果数据，采用流数据处理和事件驱动架构分析边缘计算节点性能，进行实时响应能力测试，生成边缘计算性能数据的具体步骤如下：
8.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述边缘计算性能数据，运用卷积神经网络与知识图谱进行铭牌特征识别，采用随机森林算法进行识别结果校验，生成特征识别校验效果的具体步骤如下：
9.一种电力智能物联锁具的测试系统，其特征在于，根据权利要求1-8任一项所述的一种电力智能物联锁具的测试方法，所述系统包括太阳能测试模块、能量管理模块、能量存储模块、环境感应模块、自适应调节模块、边缘计算性能测试模块。
10.根据权利要求9所述的电力智能物联锁具的测试系统，其特征在于，所述太阳能测试模块基于光强测量仪测定光照强度，利用电流电压测试仪进行电流、电压测量，并采用多结合晶太阳能电池模型法计算光电转换效率，生成太阳能转换效率数据；
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【技术特征摘要】
1.一种电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于光照条件，采用多结合晶太阳能电池技术，进行太阳能电池板测试，生成太阳能转换效率数据的具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述太阳能转换效率数据，采用模糊逻辑算法，利用智能能量管理系统进行能量分配策略测试优化，生成能量管理策略的具体步骤如下：
4.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述能量管理策略，进行能量存储技术测试，对能量储存、释放情况进行模拟分析，生成能量存储性能数据的具体步骤如下：
5.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述能量存储性能数据，利用深度学习和多源传感器数据进行环境感知自适应电力系统测试，生成环境感应精度数据的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的电力智能物联锁具的测试方法，其特征在于，基于所述环境感应精度数据，利用神经网络预测模型进...
【专利技术属性】
技术研发人员：李泽，薛红，王佳晗，史名册，隋佳睿，孙亮，纪林，韩博，安超，才彦姣，肖羽白，毕月，鲍心竹，綦世达，吕连鑫，
申请(专利权)人：国网辽宁省电力有限公司营销服务中心，
类型：发明
国别省市：
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