一种分布式能源系统在线监测数据处理方法和装置与流程
本申请涉及分布式能源数据处理技术领域，尤其涉及一种分布式能源系统在线监测数据处理方法和装置。
背景技术：
分布式能源是分布在用户端的能源综合利用系统，接入电网后会对电网的电能质量产生潜在的影响，对分布式能源的电能质量数据进行在线监测，对得到的在线监测数据进行处理和分析，具有重要意义。
现有的电网监测与数据采集由scada(supervisorycontrolanddataacquisition)系统来执行，scada系统只能采集电压和电流波形数据，并不具备丰富的电能质量指标进行分析处理的能力，而由于数据采集和通信过程会存在一定的延迟，从分布式能源系统的各个测点的传感器传到终端的电能质量数据会存在不同步的情况，现有的电能质量数据处理系统中，对这种不同步的情况选择忽略不计，这种处理方法并不适用于所有测点的数据处理，尤其是对于电能质量指标波动巨大的测点，传到终端的电能质量数据不同步，将影响到分布式能源系统电能质量数据分析的准确性，增加电能质量数据分析的难度。
技术实现要素：
本申请提供了一种分布式能源系统在线监测数据处理方法和装置，用以解决现有的分布式能源系统各个测点的传感器传到终端的电能质量数据不同步，影响分布式能源系统电能质量数据分析的准确性，增加电能质量数据分析难度的技术问题。
本申请第一方面提供了一种分布式能源系统在线监测数据处理方法，包括：
接收预置时刻分布式能源系统中若干个监测单元发送的电能质量数据，所述电能质量数据由监测单元采集到的电气量数据转换得到；
以所述若干个监测单元中的任一监测单元为基准，将所述任一监测单元的发送时间标记为所述预置时刻的基准时间标记；
基于牛顿插值算法将所有所述非基准监测单元发送的所述电能质量数据映射到所述基准时间标记下，使得所有所述非基准监测单元发送的所述电能质量数据与所述基准监测单元发送的所述电能质量数据同步。
可选的，所述基于牛顿插值算法将所有所述非基准监测单元发送的所述电能质量数据映射到所述基准时间标记下，使得所有所述非基准监测单元发送的所述电能质量数据与所述基准监测单元发送的所述电能质量数据同步，包括：
获取所述若干个监测单元在时域下的点坐标，所述点坐标包括发送所述电能质量数据的时间和所述电能质量数据；
基于所述点坐标对所述若干个监测单元的时间标记进行差商运算，得到1～n阶差商点；
基于所述基准时间标记和所述1～n阶差商点，根据预置时间域变换公式，分别将每个非基准监测单元发送的所述电能质量数据映射到所述基准时间标记下，使得所有所述非基准监测单元发送的所述电能质量数据与所述基准监测单元发送的所述电能质量数据同步。
可选的，所述获取所述若干个监测单元在时域下的点坐标，所述点坐标包括发送所述电能质量数据的时间和所述电能质量数据，之前还包括：
基于所述电能质量数据构建由监测单元在时域下的点坐标构成的云数据库；
相应的，所述获取所述若干个监测单元在时域下的点坐标具体为：
从所述云数据库中获取所述若干个监测单元在时域下的点坐标。
可选的，还包括：
基于预置算法求解同步后的所述电能质量数据中的优质电能质量数据。
可选的，所述基于预置算法求解同步后的所述电能质量数据中的优质电能质量数据，包括：
获取每个监测单元的理论电能质量数据、a/d测量理论误差和a/d测量实际误差；
基于所述理论电能质量数据、a/d测量理论误差、a/d测量实际误差和同步后的所述电能质量数据，建立表征优质电能质量数据的加权最小误差函数；
基于所述加权最小误差函数求解所述优质电能质量数据。
可选的，所述加权最小误差函数为：
其中，θi为优质电能质量数据，σ为a/d测量实际误差，σ'为a/d测量理论误差，
可选的，所述基于所述加权最小误差函数求解所述优质电能质量数据，之后还包括：
基于所述优质电能质量数据构建电能质量精度参数模型，对所述若干个监测单元进行状态估计。
可选的，所述电能质量精度参数模型为：
本申请第二方面提供了一种分布式能源系统在线监测数据处理装置，包括：
接收单元，用于接收预置时刻分布式能源系统中若干个监测单元发送的电能质量数据，所述电能质量数据由监测单元采集到的电气量数据转换得到；
基准单元，用于以所述若干个监测单元中的任一监测单元为基准，将所述任一监测单元的发送时间标记为所述预置时刻的基准时间标记；
映射单元，用于基于牛顿插值算法将所有所述非基准监测单元发送的所述电能质量数据映射到所述基准时间标记下，使得所有所述非基准监测单元发送的所述电能质量数据与所述基准监测单元发送的所述电能质量数据同步。
可选的，还包括：
求解单元，用于基于预置算法求解同步后的所述电能质量数据中的优质电能质量数据；
状态估计单元，用于基于所述优质电能质量数据构建电能质量精度参数模型，对所述若干个监测单元进行状态估计。
从以上技术方案可以看出，本申请具有以下优点：
本申请中提供的一种分布式能源系统在线监测数据处理方法，包括：接收预置时刻分布式能源系统中若干个监测单元发送的电能质量数据，电能质量数据由监测单元采集到的电气量数据转换得到；以若干个监测单元中的任一监测单元为基准，将任一监测单元的发送时间标记为预置时刻的基准时间标记；基于牛顿插值算法将所有非基准监测单元发送的电能质量数据映射到所述基准时间标记下，使得所有非基准监测单元发送的电能质量数据与基准监测单元发送的电能质量数据同步。本申请提供的分布式能源系统在线监测数据处理方法，接收到若干个监测单元在预置时刻发送过来的电能质量数据后，从若干个监测单元中任意选择一个监测单元作为基准，标记作为基准的监测单元的电能质量数据发送时间为预置时刻的基准时间标记，利用牛顿插值算法对除作为基准的监测单元外的其他非基准监测单元发送过来的电能质量数据映射到基准时间标记下，进行时间域的变换，使得所有非基准监测单元发送的电能质量数据与基准监测单元发送的电能质量数据同步，解决了现有的分布式能源系统各个测点的传感器传到终端的电能质量数据不同步，影响分布式能源系统电能质量数据分析的准确性，增加电能质量数据分析难度的技术问题。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为本申请实施例中提供的一种分布式能源系统在线监测数据处理方法的流程示意图；
图2为本请实施例中提供的一种分布式能源系统在线监测数据处理方法的另一流程示意图；
图3为本请实施例中提供的一种分布式能源系统在线监测数据处理装置的结构示意图；
图4为本申请实施例中提供的一种分布式能源系统在线监测数据处理方法对应的系统数据传输框架图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
为了便于理解，请参阅图1，本申请提供了一种分布式能源系统在线监测数据处理方法的一个实施例，包括：
步骤101、接收预置时刻分布式能源系统中若干个监测单元发送的电能质量数据，电能质量数据由监测单元采集到的电气量数据转换得到。
需要说明的是，监测单元在采集电气数据后，可以利用realtime实时操作系统将电气量数据以预置算法转换成电能质量数据，电气量数据可以包括电流数据i(t)和电压数据u(t)，电能质量数据可以包括网压频率偏差、供电电压偏差、thd和三相不平衡度等，在预置时刻t，各监测单元(qmu1，qmu2，…，qmun)向接收端发送采集到的电能质量数据
步骤102、以若干个监测单元中的任一监测单元为基准，将任一监测单元的发送时间标记为预置时刻的基准时间标记。
需要说明的是，本申请实施例中，取其中一台监测单元为基准，如qmu1，则在时刻t的基准时间标记为t1。
步骤103、基于牛顿插值算法将所有非基准监测单元发送的电能质量数据映射到基准时间标记下，使得所有非基准监测单元发送的电能质量数据与基准监测单元发送的电能质量数据同步。
需要说明的是，将非基准监测单元(qmu2，…，qmun)的电能质量数据
本申请实施例中提供的分布式能源系统在线监测数据处理方法，接收到若干个监测单元在预置时刻发送过来的电能质量数据后，从若干个监测单元中任意选择一个监测单元作为基准，标记作为基准的监测单元的电能质量数据发送时间为预置时刻的基准时间标记，利用牛顿插值算法对除作为基准的监测单元外的其他非基准监测单元发送过来的电能质量数据映射到基准时间标记下，进行时间域的变换，使得所有非基准监测单元发送的电能质量数据与基准监测单元发送的电能质量数据同步，解决了现有的分布式能源系统各个测点的传感器传到终端的电能质量数据不同步，影响分布式能源系统电能质量数据分析的准确性，增加电能质量数据分析难度的技术问题。
为了对本申请实施例中提供的一种分布式能源系统在线监测数据处理方法进行直观体现，请参阅图4，图4为本申请实施例中的方法对应的系统数据传输框架图，其中qmu1、qmu2和qmu3均为监测单元，当然，图4中只给出了3个监测单元的示意，并不代表系统中只有3个监测单元，还可以是3个以上数量的监测单元，本领域技术人员可在实际应用中根据需要进行增减。dt代表数据传输环节，dms为数据管理云端(即电能质量数据接收端)。监测单元分布与分布式能源系统中的公共连接点pcc，获取pcc处网压频率偏差、供电电压偏差、thd、三相不平衡度等电能质量数据，并将电能质量数据传输到数据管理云端dms，数据管理云端(dms)汇集各个监测单元上传的电能质量数据
图4中的数据传输环节(dt)采用c/s分布式模式，具体可以包括以下环节：
多机组网：利用网络通讯协议(tcp/ip)，建立专用通讯网或使用4g/5g组网，构建分布式能源系统多机通讯网络，其中包括数据管理云端(dms)和各个监测单元；
数据采集：在分布式能源系统中pcc处放置监测单元，监测单元通过a/d采集卡以采样频率fs对pcc处电气量u(t),i(t)进行采样；
进程间通信：监测单元在采集电气量数据后，利用rt操作系统实现从采集卡到终端dma的pci总线数据传输，将电气量u(t),i(t)以指定的算法转换成电能质量数据
网络通信：根据建立的通讯组网，将电能质量数据
数据存储：数据管理云端(dms)接收电能质量数据
为了便于理解，请参阅图2，本申请中提供了一种分布式能源系统在线监测数据处理方法的另一个实施例，包括：
步骤201、接收预置时刻分布式能源系统中若干个监测单元发送的电能质量数据，电能质量数据由监测单元采集到的电气量数据转换得到。
需要说明的是，本申请实施例中的步骤201与上一实施例中的步骤101一致，在此不再进行赘述。
步骤202、以若干个监测单元中的任一监测单元为基准，将任一监测单元的发送时间标记为预置时刻的基准时间标记。
需要说明的是，本申请实施例中的步骤202与上一实施例中的步骤102一致，在此不再进行赘述。
步骤203、基于电能质量数据构建由监测单元在时域下的点坐标构成的云数据库。
步骤204、从云数据库中获取若干个监测单元在时域下的点坐标，点坐标包括发送电能质量数据的时间和电能质量数据。
需要说明的是，本申请实施例中，将电能质量数据
步骤205、基于点坐标对所述若干个监测单元的时间标记进行差商运算，得到1～n阶差商点。
需要说明的是，对获取的点坐标对时间标记进行差商，获得一阶差商点
对以上的一阶差商点计算结果不断差商，最终获得n阶差商点
因此，可以得到1～n阶差商点的计算结果。
步骤206、基于基准时间标记和1～n阶差商点，根据预置时间域变换公式，分别将每个非基准监测单元发送的电能质量数据映射到基准时间标记下，使得所有非基准监测单元发送的电能质量数据与基准监测单元发送的电能质量数据同步。
需要说明的是，本申请实施例中，根据预置时间域变换公式实现电能质量数据
经过时间域变换后的电能质量数据能够实现整个分布式能源系统的时间尺度统一，避免了不同步带来的影响分布式能源系统电能质量数据分析的准确性，增加电能质量数据分析难度的技术问题。
由于现阶段的传感器测量信息为遥测量，电能质量数据本身会存在系统误差和人为误差，需要根据传感器的精度和测试状态判断电能质量数据的准确性，因此，作为对本申请实施例的进一步改进，本申请实施例中，在步骤206之后，还可以包括：
步骤207、基于预置算法求解同步后的电能质量数据中的优质电能质量数据。
需要说明的是，步骤207具体过程为，获取每个监测单元的理论电能质量数据、a/d测量理论误差和a/d测量实际误差；基于理论电能质量数据、a/d测量理论误差、a/d测量实际误差和同步后的电能质量数据，建立表征优质电能质量数据的加权最小误差函数；基于加权最小误差函数求解优质电能质量数据。
在不考虑当前监测单元的情况下，根据分布式能源系统潮流方程求出监测单元qmui的理论电能质量数据
建立加权最小误差函数s(θi)，具体公式如下：
由加权最小二乘函数s(θi)求解得到优质电能质量数据θi，为：
通过建立加权最小误差函数s(θi)，求解得到优质电能质量数据θi，可以在充分考虑电能质量数据本身存在系统误差、人为误差以及由传感器精度产生的随机误差的前提下，提高电能质量数据的精度，将电能质量数据提纯，大大增加了电能质量数据的可靠性，得到具有代表性、可靠的优质电能质量数据。
作为对本申请实施例的进一步改进，本申请实施例中提供的分布式能源系统在线监测数据处理方法中，在步骤207之后，还可以包括：
步骤208、基于优质电能质量数据构建电能质量精度参数模型，对若干个监测单元进行状态估计。
具体的，电能质量精度参数模型为：
需要说明的是，状态估计(stateestimation)是一种根据可获取的量测数据估算动态系统内部状态的方法。对系统的输入和输出进行测量而得到的数据只能反映系统的外部特性，而系统的动态规律需要用内部(通常无法直接测量)状态变量来描述。因此状态估计对于了解和控制一个系统具有重要意义。本申请实施例中，通过构建电能质量精度参数模型，根据模型计算结果对监测单元的运行状态进行有效评估，模型计算结果值越大，说明监测单元的运行状态越好，测量精度越高，测量到的电能质量数据越准确，可以对分布式能源系统改善电能质量提供数据支撑。
为了便于理解，请参阅图3，本申请提供了一种分布式能源系统在线监测数据处理装置的实施例，包括：
接收单元301，用于接收预置时刻分布式能源系统中若干个监测单元发送的电能质量数据，电能质量数据由监测单元采集到的电气量数据转换得到。
基准单元302，用于以若干个监测单元中的任一监测单元为基准，将任一监测单元的发送时间标记为预置时刻的基准时间标记。
映射单元303，用于基于牛顿插值算法将所有非基准监测单元发送的电能质量数据映射到基准时间标记下，使得所有非基准监测单元发送的电能质量数据与基准监测单元发送的电能质量数据同步。
还可以包括：
求解单元304，用于基于预置算法求解同步后的电能质量数据中的优质电能质量数据。
状态估计单元305，用于基于优质电能质量数据构建电能质量精度参数模型，对若干个监测单元进行状态估计。
具体的，映射单元303具体用于：
获取若干个监测单元在时域下的点坐标，点坐标包括发送电能质量数据的时间和所述电能质量数据；
基于点坐标对若干个监测单元的时间标记进行差商运算，得到1～n阶差商点；
基于基准时间标记和所述1～n阶差商点，根据预置时间域变换公式，分别将每个非基准监测单元发送的电能质量数据映射到基准时间标记下，使得所有非基准监测单元发送的电能质量数据与基准监测单元发送的电能质量数据同步。
具体的，还可以包括：
数据库构建单元306，用于基于电能质量数据构建由监测单元在时域下的点坐标构成的云数据库。
数据库构建单元306为映射单元303提供若干个监测单元在时域下的点坐标的查询依据。
具体的，状态估计单元305具体用于：
获取每个监测单元的理论电能质量数据、a/d测量理论误差和a/d测量实际误差；
基于理论电能质量数据、a/d测量理论误差、a/d测量实际误差和同步后的所述电能质量数据，建立表征优质电能质量数据的加权最小误差函数，加权最小误差函数为：
其中，θi为优质电能质量数据，σ为a/d测量实际误差，σ'为a/d测量理论误差，
基于加权最小误差函数求解所述优质电能质量数据。
具体的，电能质量精度参数模型为：
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(英文全称：read-onlymemory，英文缩写：rom)、随机存取存储器(英文全称：randomaccessmemory，英文缩写：ram)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
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