一种新能源运行异常监测方法及系统与流程

本发明属于异常监测，特别是一种新能源运行异常监测方法及系统。

背景技术：

1、随着全球对可再生能源需求的不断增长，新能源系统如太阳能、风能等已成为能源结构中的重要组成部分。然而，新能源系统的运行受多种因素影响，如天气条件、设备老化、维护状况等，这些因素都可能导致系统运行异常，进而影响能源的稳定供应和系统的整体效率。因此，对新能源系统的运行异常进行及时、准确的监测与预警显得尤为重要。

2、传统的新能源系统监测方法主要依赖于人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以及时发现和处理潜在的异常问题。近年来，随着大数据、人工智能等技术的快速发展，基于数据分析的异常监测方法逐渐受到关注。这些方法通过收集新能源系统的历史数据和实时数据，利用数据挖掘、机器学习等技术手段，对系统的运行状态进行实时监测和异常识别，大大提高了监测的准确性和时效性。

3、然而，现有的新能源系统异常监测方法仍存在一些不足。一方面，大多数方法仅关注单一运行指标的变化，忽略了各指标之间的关联性和相互影响，导致异常识别的准确性不高。另一方面，部分方法虽然考虑了多指标的综合分析，但缺乏对历史数据的深入挖掘和有效利用，难以准确反映系统的历史运行规律和异常特征，这成为了一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种新能源运行异常监测方法及系统，以解决现有技术中的不足，它能够更准确地识别出新能源系统运行中的潜在异常模式，引入实时数据，确保监测的即时性，使得系统能在异常发生初期即被察觉，提高监测的全面性和准确性。

2、本申请的一个实施例提供了一种新能源运行异常监测方法，所述方法包括：

3、获取新能源系统中的历史数据与实时数据；

4、根据历史数据获取新能源系统中的运行指标信号，执行对各运行指标信号预设历史时刻窗口的关联规则挖掘，根据所有相邻时刻的运行指标差值确定历史运行异常系数；其中，所述运行指标信号包括能量转换效率、功率密度以及离散电信号；

5、确定新能源系统对应的实时正态概率分布数据，其中，所述正态概率分布数据基于所述历史运行异常系数和新能源系统的实时数据得到；

6、根据所述实时正态概率分布数据，对当前针对所述新能源系统的运行情况执行异常情况监控。

7、可选的，所述获取新能源系统中的历史数据与实时数据，包括：

8、获得新能源系统的历史时间序列数据，并对历史时间序列数据进行预处理；

9、将预处理后的历史时间序列数据随机切分为不同的时间间隔样本；其中，每一条样本对应表示该时刻的历史运行数据；

10、响应于当前获得的历史运行数据中存在异常值，剔除所述异常值，将所述历史运行数据进行维度扩展，并增加每一个历史时刻所包含的运行特征信息，以生成新能源系统中的历史数据。

11、可选的，所述获取新能源系统中的历史数据与实时数据，包括：

12、以当前时刻为基准，通过新能源系统的负荷采集装置采集的新能源系统的负荷数据，记为新能源系统的实时数据。

13、可选的，所述根据历史数据获取新能源系统中的运行指标信号，执行对各运行指标信号预设历史时刻窗口的关联规则挖掘，根据所有相邻时刻的运行指标差值确定历史运行异常系数，包括：

14、对运行指标信号中的电信号执行离散操作，采用关联规则挖掘算法执行各离散电信号的聚类操作；

15、计算任意相邻时刻对应离散电信号的之差的绝对值，并将所有差值绝对值的和值作为历史运行异常系数。

16、可选的，所述确定新能源系统对应的实时正态概率分布数据，包括：分析历史运行异常系数与新能源系统运行状态之间的关系，识别新能源系统的异常模式；

17、确定新能源系统的异常模式对新能源系统的关键指标的影响因子；

18、根据所述影响因子和实时数据，建立新能源系统对应的实时正态概率分布模型，以确定新能源系统对应的实时正态概率分布数据。

19、可选的，所述实时正态概率分布模型采用滑动窗口技术动态更新，以适应新能源系统运行状态随时间的变化。

20、可选的，所述根据所述实时正态概率分布数据，对当前针对所述新能源系统的运行情况执行异常情况监控，包括：

21、计算实时正态概率分布数据中异常数据的异常程度；

22、根据所述异常数据的异常程度监测新能源系统的异常负荷数据；

23、根据监测到的异常负荷数据与预设负荷阈值的关系，完成新能源运行异常监测。

24、本申请的又一实施例提供了一种新能源运行异常监测系统，所述系统包括：

25、获取模块，用于获取新能源系统中的历史数据与实时数据；

26、第一执行模块，用于根据历史数据获取新能源系统中的运行指标信号，执行对各运行指标信号预设历史时刻窗口的关联规则挖掘，根据所有相邻时刻的运行指标差值确定历史运行异常系数；其中，所述运行指标信号包括能量转换效率、功率密度以及离散电信号；

27、确定模块，用于确定新能源系统对应的实时正态概率分布数据，其中，所述正态概率分布数据基于所述历史运行异常系数和新能源系统的实时数据得到；

28、第二执行模块，用于根据所述实时正态概率分布数据，对当前针对所述新能源系统的运行情况执行异常情况监控。

29、本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述所述的方法。

30、本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述所述的方法。与现有技术相比，本发明首先获取新能源系统中的历史数据与实时数据；根据历史数据获取新能源系统中的运行指标信号，执行对各运行指标信号预设历史时刻窗口的关联规则挖掘，根据所有相邻时刻的运行指标差值确定历史运行异常系数；确定新能源系统对应的实时正态概率分布数据；最后根据所述实时正态概率分布数据，对当前针对所述新能源系统的运行情况执行异常情况监控。它能够更准确地识别出新能源系统运行中的潜在异常模式，引入实时数据，确保监测的即时性，使得系统能在异常发生初期即被察觉，提高监测的全面性和准确性。附图说明

31、图1为本发明实施例提供的一种新能源运行异常监测方法的计算机终端的硬件结构框图；

32、图2为本发明实施例提供的一种新能源运行异常监测方法的流程示意图；

33、图3为本发明实施例提供的一种新能源运行异常监测系统的结构示意图。

技术特征：

1.一种新能源运行异常监测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取新能源系统中的历史数据与实时数据，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取新能源系统中的历史数据与实时数据，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据历史数据获取新能源系统中的运行指标信号，执行对各运行指标信号预设历史时刻窗口的关联规则挖掘，根据所有相邻时刻的运行指标差值确定历史运行异常系数，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定新能源系统对应的实时正态概率分布数据，包括：

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述实时正态概率分布模型采用滑动窗口技术动态更新，以适应新能源系统运行状态随时间的变化。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述实时正态概率分布数据，对当前针对所述新能源系统的运行情况执行异常情况监控，包括：

8.一种新能源运行异常监测系统，其特征在于，所述系统包括：

9.一种电子设备，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述权利要求1至7中任一项所述的方法。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行所述权利要求1至7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种新能源运行异常监测方法及系统，方法包括：首先获取新能源系统中的历史数据与实时数据；根据历史数据获取新能源系统中的运行指标信号，执行对各运行指标信号预设历史时刻窗口的关联规则挖掘，根据所有相邻时刻的运行指标差值确定历史运行异常系数；确定新能源系统对应的实时正态概率分布数据；最后根据所述实时正态概率分布数据，对当前针对所述新能源系统的运行情况执行异常情况监控。它能够更准确地识别出新能源系统运行中的潜在异常模式，引入实时数据，确保监测即时性，使得系统能在异常发生初期即被察觉，提高监测的全面性和准确性。

技术研发人员：贺贤疆
受保护的技术使用者：中曜达数能生态科技（浙江）有限公司
技术研发日：
技术公布日：2025/2/5