一种储能式节能系统的数据分析处理方法与流程

本技术涉及储能，特别是涉及一种储能式节能系统的数据分析处理方法。

背景技术：

1、近年来，随着信息技术的发展，传统的能源行业开始以信息化、智能化的特点进行转变。对于储能领域，储能电站包含储能式节能系统，储能式节能系统包括多个储能单元，每个储能单元包括大量的储能电池，在储能电站运行时，储能式节能系统的特性会发生改变，随着时间精度的提高，储能式节能系统运行时产生的数据量级也随之水涨船高，面对海量数据时，对于数据分析的实时性和准确性的要求也越来越高，如何通过监控储能式节能系统的数据特性并进行数据分析处理以保证储能电站的安全稳定运行对于稳定电网并防止停电事件发生显得尤为重要。

2、目前，主要是通过储能电站的监控系统了解储能式节能系统当前状态及特性，然后依赖于运维人员的经验定位故障并建立运维任务，步骤繁琐，运维效率较低，因此，亟需提出一种可以提高运维效率的储能式节能系统的数据分析处理方法。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高运维效率的储能式节能系统的数据分析处理方法。

2、一方面，提供一种储能式节能系统的数据分析处理方法，所述方法包括：

3、获取历史数据库中的相关数据信息，所述相关数据信息至少包括储能式节能系统故障信息、所述储能式节能系统故障信息对应的目标设备运行状态信息；

4、对所述相关数据信息进行预处理，得到第一特征数据；

5、基于所述第一特征数据，构建故障预测模型；

6、将第二特征数据输入所述故障预测模型，根据输出结果对故障风险进行实时预警推送，所述第二特征数据至少包括储能式节能系统中目标设备实时运行状态信息。

7、可选的，所述对所述相关数据信息进行预处理，得到第一特征数据包括：

8、提取所述储能式节能系统故障信息中的第一数据，所述第一数据包括以下至少一项：故障时间周期、故障类型、故障节点位置、故障设备及其数量；

9、基于所述第一数据，利用第一状态函数计算所述储能式节能系统故障信息的第一状态信息；

10、提取所述目标设备运行状态信息中的第二数据，所述第二数据包括以下至少一项：正常运行状态、故障运行状态、维护运行状态和停机状态；

11、基于所述第二数据，利用第二状态函数计算目标设备运行状态信息对应的第二状态信息；

12、根据所述第一状态信息和所述第二状态信息，确定所述储能式节能系统故障信息及其对应的目标设备运行状态信息之间的状态关联度；

13、响应于检测到所述状态关联度大于第一预设值时，提取多个所述第一状态信息和所述第二状态信息的关联集合，生成第一特征数据。

14、可选的，基于所述第一数据，利用第一状态函数计算所述储能式节能系统故障信息的第一状态信息包括：

15、定义所述第一数据对应的状态集为，每个状态构成储能式节能系统故障信息的概率为，且，定义所述第一状态函数为：

16、

17、其中，表示第一状态函数输出值，表示故障设备数量，表示第一状态函数变量，表示故障时间周期赋值，表示故障类型赋值，表示故障节点位置赋值，表示故障节点影响范围赋值，若对周围无影响，则取值为1，表示故障时间周期，表示故障时间周期内的设备运行状态变化量；

18、定义所述第一状态函数输出值为所述第一状态信息。

19、可选的，基于所述第二数据，利用第二状态函数计算目标设备运行状态信息对应的第二状态信息包括：

20、定义所述第二数据对应的状态集为，每个状态构成储能式节能系统故障信息对应的目标设备运行状态信息的概率为，且，定义所述第二状态函数为：

21、

22、其中，表示第二状态函数输出值，表示处于目标运行状态的设备数量，表示第二状态函数变量，表示处于正常运行状态的设备数量，表示处于非正常运行状态的设备数量，表示预设时间长度，表示故障运行状态赋值；

23、定义所述第二状态函数输出值为所述第二状态信息。

24、可选的，根据所述第一状态信息和所述第二状态信息，确定所述储能式节能系统故障信息及其对应的目标设备运行状态信息之间的状态关联度包括：

25、获取所述第一状态函数输出值和所述第二状态函数输出值，利用状态关联度计算公式计算所述储能式节能系统故障信息及其对应的目标设备运行状态信息之间的第一状态关联度，所述计算公式为：

26、

27、其中，表示状态系数，表示迭代系数，、、均表示拟合系数，表示第一状态关联度。

28、可选的，所述方法还包括：

29、利用校正函数对所述第一状态关联度进行校正，得到第二状态关联度，所述校正函数包括：

30、当时，所述校正函数包括：

31、

32、当时，所述校正函数包括：

33、

34、其中，表示预设阈值，、均表示校正值，即第二状态关联度，表示常数，表示校正系数，表示运行状态变化量赋值；

35、确定所述第二状态关联度为所述储能式节能系统故障信息及其对应的目标设备运行状态信息之间的状态关联度。

36、可选的，基于所述第一特征数据，构建故障预测模型包括：

37、响应于检测到所述状态关联度大于第一预设值时，提取多个所述第一状态信息和所述第二状态信息的关联集合，生成第一特征数据；

38、将所述第一特征数据按照预设比例划分为训练集、测试集和验证集；

39、基于所述训练集、测试集和验证集分别对预设故障预测模型进行训练、测试以及验证；

40、当所述预设故障预测模型的精度大于第二预设值时，训练完成，得到最终的故障预测模型，包括：

41、

42、其中，表示预测值，表示调节函数，表示设备数量，表示修正系数，表示耦合系数，表示实时运行状态信息变化量赋权之和，表示实时运行状态信息变化量，表示目标设备实时运行状态信息赋权之和。

43、可选的，所述输出结果为预测值d，将第二特征数据输入所述故障预测模型，根据输出结果对故障风险进行实时预警推送包括：

44、响应于检测到所述预测值d大于第三预设值时，向终端推送预警信息，以进行实时预警。

45、另一方面，提供了一种储能式节能系统的数据分析处理装置，所述装置包括：

46、信息获取模块，用于获取历史数据库中的相关数据信息，所述相关数据信息至少包括储能式节能系统故障信息、所述储能式节能系统故障信息对应的目标设备运行状态信息；

47、预处理模块，用于对所述相关数据信息进行预处理，得到第一特征数据；

48、模型构建模块，用于基于所述第一特征数据，构建故障预测模型；

49、预警推送模块，用于将第二特征数据输入所述故障预测模型，根据输出结果对故障风险进行实时预警推送，所述第二特征数据至少包括储能式节能系统中目标设备实时运行状态信息。

50、再一方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

51、获取历史数据库中的相关数据信息，所述相关数据信息至少包括储能式节能系统故障信息、所述储能式节能系统故障信息对应的目标设备运行状态信息；

52、对所述相关数据信息进行预处理，得到第一特征数据；

53、基于所述第一特征数据，构建故障预测模型；

54、将第二特征数据输入所述故障预测模型，根据输出结果对故障风险进行实时预警推送，所述第二特征数据至少包括储能式节能系统中目标设备实时运行状态信息。

55、又一方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

56、获取历史数据库中的相关数据信息，所述相关数据信息至少包括储能式节能系统故障信息、所述储能式节能系统故障信息对应的目标设备运行状态信息；

57、对所述相关数据信息进行预处理，得到第一特征数据；

58、基于所述第一特征数据，构建故障预测模型；

59、将第二特征数据输入所述故障预测模型，根据输出结果对故障风险进行实时预警推送，所述第二特征数据至少包括储能式节能系统中目标设备实时运行状态信息。

60、上述储能式节能系统的数据分析处理方法，所述方法包括：获取历史数据库中的相关数据信息，所述相关数据信息至少包括储能式节能系统故障信息、所述储能式节能系统故障信息对应的目标设备运行状态信息；对所述相关数据信息进行预处理，得到第一特征数据；基于所述第一特征数据，构建故障预测模型；将第二特征数据输入所述故障预测模型，根据输出结果对故障风险进行实时预警推送，所述第二特征数据至少包括储能式节能系统中目标设备实时运行状态信息，本技术通过智能化数据分析方法，可以降低人力成本，提高数据分析的实时性和准确性，从而能够对储能电站故障进行预警提示，提高运维效率，进而保证储能电站的安全稳定运行。