分布式新能源储能网络的优化调控方法

本发明涉及新能源储能，更具体地说，本发明涉及分布式新能源储能网络的优化调控方法。

背景技术：

1、随着全球能源需求的不断增长和环境保护压力的增加，新能源的开发和利用成为世界各国关注的焦点。分布式能源系统因其灵活性、可靠性和环境友好性，在现代电力系统中占据了重要地位。其中，分布式新能源储能网络为分布式能源系统的重要组成部分，能够有效解决新能源发电的间歇性和不稳定性问题。

2、逆变器作为一种能够将直流电能（电池、蓄电瓶）转变成定频定压或调频调压交流电的转换器，在分布式新能源储能网络中，发挥着重要作用，通常储能设备如电池中储存的是直流电，通过逆变器转换成交流电后，才能供给负载或并入电网，在分布式新能源储能网络中逆变器的数量众多，对于逆变器除了定期的检修外，通常均是逆变器出现明显故障表征时，才会派出维修人员进行临时抢修，然而在逆变器出现明显故障表征前，其运行状态可能已经存在了潜在故障隐患，现有的检修策略，缺乏对逆变器运行状态存在的潜在故障隐患进行及时感知，并对其潜在故障隐患的深度进行分析，无法根据潜在的故障隐患给出故障程度评级，并根据故障程度评级有效派遣最适合的维修人员进行精准维修。

3、为了解决上述缺陷，现提供一种技术方案。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的实施例提供分布式新能源储能网络的优化调控方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、分布式新能源储能网络的优化调控方法，包括如下步骤：

4、步骤s1，获取逆变器运行时的外界环境信息、电气波动信息、控制固件信息以及控制软件信息；

5、步骤s2，根据外界环境信息、电气波动信息、控制固件信息以及控制软件信息，构建逆变器运行隐患监测模型，生成逆变器运行隐患监测指数，对逆变器运行时存在的潜在故障隐患进行综合分析；

6、步骤s3，将逆变器运行隐患监测指数与预设的逆变器运行隐患监测指数阈值进行比较，对逆变器运行时存在的潜在故障隐患进行分类；

7、步骤s4，根据潜在故障隐患的分类结果对故障隐患的影响深度进行二次分析，并根据分析结果对故障隐患的影响深度进行评级。

8、在一个优选地实施方式中，外界环境信息包括温度上升速率异常系数，电气波动信息包括输出电压波动系数，控制固件信息包括igbt老化系数，控制软件信息包括控制响应延迟系数，并将温度上升速率异常系数、输出电压波动系数、igbt老化系数、控制响应延迟系数分别标记为。

9、在一个优选地实施方式中，温度上升速率异常系数的获取逻辑如下：

10、通过温度传感器在t时间周期内采集逆变器周围环境的温度数据，记录不同时刻的温度数值，根据相邻时刻的温度数值计算t时刻的温度上升速率，表达式如下，式中，表示t时刻的温度上升速率，间隔时间，表示t时刻的温度数值，表示t-1时刻的温度数值；

11、获取逆变器历史正常运行时段的相邻时刻温度上升速率，计算正常温度上升速率范围，表达式如下，式中，表示逆变器历史正常运行时段的相邻时刻温度上升速率的平均值，表示逆变器历史正常运行时段的相邻时刻温度上升速率的标准差，k为调节系数；

12、计算温度上升速率异常系数，表达式如下，t={2,3...,n}，n为正整数。

13、在一个优选地实施方式中，输出电压波动系数的获取逻辑如下：

14、获取t时间周期内逆变器输出电压数据，将t时间周期内逆变器输出电压数据的时间序列标记为，式中w表示t时间周期内的不同时刻；

15、对输出电压数据进行小波分解，选择daubechies小波作为小波基函数和分解的尺度层数；

16、将分解为近似系数和细节系数，分解公式如下，式中表示第层的近似系数，表示第层的细节系数；

17、根据每层尺度的细节系数计算能量值，表达式如下，式中表示第层尺度的能量值，w={1,2...,m}，m为正整数；

18、将每层尺度的能量值与预设的能量波动阈值进行比较，当能量值大于能量波动阈值时，将对应层尺度的能量值标记为波动能量值；

19、计算输出电压波动系数，表达式如下，式中表示波动能量值的总数量。

20、在一个优选地实施方式中，igbt老化系数的获取逻辑如下：

21、获取t时间周期内igbt工作时的温度数据，计算温度应力因子，表达式如下，式中表示温度应力因子，表示经验常数，表示t时间周期内igbt工作时的平均温度，表示参考温度；

22、获取t时间周期内igbt工作时的电压数据，计算电压应力因子，表达式如下，式中表示电压应力因子，和表示经验常数，表示t时间周期内igbt工作时的平均电压；

23、获取t时间周期内igbt工作时的电流数据，计算电流应力因子，表达式如下，式中表示电压应力因子，和表示经验常数，表示t时间周期内igbt工作时的平均电流；

24、获取t时间周期内igbt工作时的开关次数，计算开关频率，表达式如下，式中表示开关频率，计算开关频率应力因子，表达式如下，式中表示开关频率应力因子，和表示经验常数；

25、计算igbt老化系数，表达式如下。

26、在一个优选地实施方式中，控制响应延迟系数的获取逻辑如下：

27、在t时间周期内获取逆变器每次接收到控制信号的时间以及实际的响应时间，将接收到控制信号的时间标记为，将实际的响应时间标记为，计算响应延迟时间，表达式如下；

28、设置响应延迟时间的延迟参考阈值；

29、将t时间周期内计算得到的响应延迟时间与延迟参考阈值进行比较，当响应延迟时间大于延迟参考阈值，则将响应延迟时间大于延迟参考阈值的响应延迟时间标记为响应延迟过载时间，将响应延迟过载时间标记为，其中表示出现响应延迟时间大于延迟参考阈值时的次数编号，，为正整数；

30、计算控制响应延迟系数，表达式如下。

31、在一个优选地实施方式中，将获取的温度上升速率异常系数、输出电压波动系数、igbt老化系数、控制响应延迟系数进行归一化处理，构建逆变器运行隐患监测模型，生成逆变器运行隐患监测指数yhl，其依据的公式如下，分别表示温度上升速率异常系数、输出电压波动系数、igbt老化系数、控制响应延迟系数的比例系数，且均大于0。

32、在一个优选地实施方式中，将逆变器运行隐患监测指数与预设的逆变器运行隐患监测指数阈值进行比较，对逆变器运行时存在的潜在故障隐患进行分类，具体情况如下：

33、若逆变器运行隐患监测指数大于逆变器运行隐患监测指数阈值，则生成隐患风险信号；

34、若逆变器运行隐患监测指数小于等于逆变器运行隐患监测指数阈值，则无需生成隐患风险信号。

35、在一个优选地实施方式中，当生成隐患风险信号时，获取多个t时间周期内生成的逆变器运行隐患监测指数，建立逆变器运行隐患监测指数数据集合，将逆变器运行隐患监测指数数据集合标记为，其中表示多个t时间周期的次序编号，，e为正整数；

36、计算逆变器运行隐患监测指数数据集合内逆变器运行隐患监测指数的标准差，表达式如下，式中，表示逆变器运行隐患监测指数数据集合内逆变器运行隐患监测指数的平均值，表达式如下。

37、在一个优选地实施方式中，将逆变器运行隐患监测指数的标准差与预设的标准差阈值进行比较，对故障隐患的影响深度进行二次分析，并根据分析结果对故障隐患的影响深度进行评级；

38、若逆变器运行隐患监测指数的标准差大于标准差阈值，则生成一级故障隐患；

39、若逆变器运行隐患监测指数的标准差小于等于标准差阈值，则生成二级故障隐患。

40、本发明的技术效果和优点：

41、1、本发明通过获取逆变器运行时的外界环境信息、电气波动信息、控制固件信息以及控制软件信息，全面、准确地监测逆变器的运行状态，多维度的信息收集确保了对潜在故障隐患的精确感知，并构建逆变器运行隐患监测模型，生成逆变器运行隐患监测指数，对逆变器运行时存在的潜在故障隐患进行综合分析，及时发现潜在的故障隐患，避免因隐患积累而导致的重大故障，将逆变器运行隐患监测指数与预设的逆变器运行隐患监测指数阈值进行比较，对故障隐患进行分类，并根据分类结果进行二次分析和评级，判断故障隐患的严重程度，根据故障隐患的影响深度评级，有效地派遣最适合的维修人员进行精准维修，避免不必要的临时抢修，提升维护效率，降低维护成本。