【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及储能电站，具体涉及一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统。
技术介绍
1、储能电站是一种将电能转化为其他形式并储存起来，在需要时再将其转化为电能供应给电网或用户的设施。随着可再生能源的快速发展和电力系统的智能化需求，储能电站的规模和数量不断增加，一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统应运而生。
2、现有技术中，对储能电站参数的调整通常需要人工干预，缺乏自动化和实时性。这使得参数调整变得困难且耗时，无法快速响应储能电站的实际运行状况和市场需求，很显然这种故障诊断系统至少存在以下方面问题：
3、1、现有技术往往只关注某一方面的数据或指标，如运行数据或市场数据，缺乏综合评估体系。这导致无法全面考虑储能电站的运行状态、市场需求和故障情况，限制了对储能电站性能的整体优化和管理。
4、2、现有的储能电站故障诊断技术往往依赖于传统的规则或者模型，缺乏对复杂、非线性系统的准确诊断能力。因此，无法实现对储能电站故障的高准确性诊断，有可能导致故障漏判或误判。
5、3、现有技术需要大量的人工干预和手动操作，包括数据采集、分析和参数调整等。这不仅增加了人力成本和工作量，还容易引入人为错误和主观判断，限制了储能电站管理的自动化和智能化水平，对于储能电站的数据采集和分析往往具有一定的延迟，无法实时获取和处理实际运行数据。这导致无法及时发现和解决储能电站的潜在问题，影响了储能电站的运行效率和可靠性。
技术实现思路
1、针对上述存在的技术不
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，包括：运行参数和故障参数获取模块：用于获取历史周期中目标区域各储能电站对应的运行参数和故障参数，运行参数包括各电池对应的电池循环次数和循环深度，故障参数包括各次故障对应的故障发生时长、停机时长和维修时长，分析得到各储能电站对应的运行评估系数和故障评估系数。
3、综合运维评估系数获取模块：用于根据各储能电站对应的运行评估系数和故障评估系数，分析得到各储能电站对应的综合运维评估系数，进而对各储能电站对应的最佳神经网络架构进行分析，并将各储能电站对应的最佳神经网络架构部署到对应的云计算平台节点上。
4、运行数据和市场数据获取模块：用于获取当前周期各储能电站对应的运行数据和市场数据，运行数据包括各电池充放电功率和电池容量，市场数据包括电力购买价格和出售价格，进而分析得到各储能电站对应的运行数据评估系数和市场数据评估系数。
5、综合管理评估系数获取模块：用于根据各储能电站对应的运行数据评估系数和市场数据评估系数，分析得到各储能电站对应的综合管理评估系数。
6、神经网络参数调整值分析模块：用于根据各储能电站对应的综合管理评估系数，进而分析各储能电站对应的神经网络参数调整值，并将各储能电站按照对应的神经网络参数调整值进行调整。
7、优选地，所述分析得到各储能电站对应的运行评估系数，具体分析过程如下：将各储能电站中各电池对应的电池循环次数和循环深度分别记为和，其中，表示各储能电站对应的编号，，u为大于2的任意整数，表示各电池对应的编号，，n为大于2的任意整数，代入计算公式中，得到各储能电站对应的运行评估系数，其中，、分别为设定的储能电站中电池对应的标准电池循环次数、标准循环深度，、分别为设定的储能电站中电池循环次数对应的权重因子、循环深度对应的权重因子。
8、优选地，所述分析得到各储能电站对应的故障评估系数，具体分析过程如下：将各储能电站中各次故障对应的故障发生时长、停机时长和维修时长分别记为、和，其中，表示各次故障对应的编号，，m为大于2的任意整数，代入计算公式中，得到各储能电站对应的故障评估系数，其中，、、分别为设定的储能电站中故障对应的标准故障发生时长、标准停机时长、标准维修时长，、、分别为设定的储能电站中故障发生时长对应的权重因子、停机时长对应的权重因子、维修时长对应的权重因子。
9、优选地，所述分析得到各储能电站对应的综合运维评估系数，具体分析过程如下：将各储能电站对应的运行评估系数和故障评估系数，代入计算公式中，得到各储能电站对应的综合运维评估系数，其中，、分别为设定的储能电站运行评估系数对应的权重因子、故障评估系数对应的权重因子，e表示自然常数。
10、优选地，所述对各储能电站对应的最佳神经网络架构进行分析，具体分析过程如下：将各储能电站对应的综合运维评估系数与数据库中各神经网络架构对应的综合运维评估系数区间进行对比，若某储能电站对应的综合运维评估系数位于数据库中某神经网络架构对应的综合运维评估系数区间内，则将数据库中该神经网络架构作为该储能电站对应的最佳神经网络架构，以此方式，对各储能电站对应的最佳神经网络架构进行分析。
11、优选地，所述分析得到各储能电站对应的运行数据评估系数，具体分析过程如下：将各储能电站对应的各电池充放电功率和电池容量分别记为和，其中，表示各储能电站对应的编号，，u为大于2的任意整数，表示各电池对应的编号，，n为大于2的任意整数，代入计算公式中，得到各储能电站对应的运行数据评估系数，其中，、分别为设定的储能电站电池对应的标准电池充放电功率、标准电池容量，、分别为设定的储能电站电池充放电功率对应的权重因子、电池容量对应的权重因子。
12、优选地，所述分析得到各储能电站对应的市场数据评估系数，具体分析过程如下：将各储能电站对应的电力购买价格和出售价格分别记为和，代入计算公式中，得到各储能电站对应的市场数据评估系数，其中，、分别为设定的储能电站对应的标准电力购买价格、标准出售价格，、分别为设定的储能电站电力购买价格对应的权重因子、出售价格对应的权重因子。
13、优选地，所述分析得到各储能电站对应的综合管理评估系数，具体分析过程如下：将各储能电站对应的运行数据评估系数和市场数据评估系数，代入计算公式中，得到各储能电站对应的综合管理评估系数，其中，、分别为设定的储能电站运行数据评估系数对应的权重因子、市场数据评估系数对应的权重因子，e表示自然常数。
14、优选地，所述分析各储能电站对应的神经网络参数调整值，具体分析过程如下：将各储能电站对应的综合管理评估系数与数据库中各神经网络参数调整值对应的综合管理评估系数进行对比，若某储能电站对应的综合管理评估系数与数据库中某神经网络参数调整值对应的综合管理评估系数相同，则将数据库中该神经网络参数调整值作为该储能电站对应的神经网络参数调整值。
15、优选地，还包括数据库，所述数据库用于储存各神经网络架构对应的综合运维评估系数区间和各神经网络参数调整值对应的综合管理评估系数。
16、本专利技术的有益效果在于：1、本专利技术提供一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，通过获取运行参数和故障参数、综合运维评估系数、运行数据和市场数据，以及综合管理本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的运行评估系数，具体分析过程如下：
3.如权利要求2所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的故障评估系数，具体分析过程如下：
4.如权利要求3所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的综合运维评估系数，具体分析过程如下：
5.如权利要求4所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述对各储能电站对应的最佳神经网络架构进行分析，具体分析过程如下：
6.如权利要求1所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的运行数据评估系数，具体分析过程如下：
7.如权利要求6所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的市场数据评估系数，具
8.如权利要求7所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的综合管理评估系数，具体分析过程如下：
9.如权利要求8所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析各储能电站对应的神经网络参数调整值，具体分析过程如下：
10.如权利要求1所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，还包括数据库，所述数据库用于储存各神经网络架构对应的综合运维评估系数区间和各神经网络参数调整值对应的综合管理评估系数。
...【技术特征摘要】
1.一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的运行评估系数，具体分析过程如下：
3.如权利要求2所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的故障评估系数，具体分析过程如下：
4.如权利要求3所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述分析得到各储能电站对应的综合运维评估系数，具体分析过程如下：
5.如权利要求4所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断系统，其特征在于，所述对各储能电站对应的最佳神经网络架构进行分析，具体分析过程如下：
6.如权利要求1所述的一种基于分布式神经网络的储能电站故障诊断...
【专利技术属性】
技术研发人员：林少青，魏民会，肖方晓，张伟，左光华，张争，
申请(专利权)人：惠州市盛微电子有限公司，
类型：发明
国别省市：
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