[发明专利]储能电站运行监测模型的训练方法及储能电站的监控系统在审
| 申请号: | 202210056959.1 | 申请日: | 2022-01-18 |
| 公开(公告)号: | CN114493919A | 公开(公告)日: | 2022-05-13 |
| 发明(设计)人: | 毛贤峰;卢奕;王茂;孙丰诚;倪军 | 申请(专利权)人: | 杭州安脉盛智能技术有限公司 |
| 主分类号: | G06Q50/06 | 分类号: | G06Q50/06;G06K9/62;H04L67/10;H04L67/568 |
| 代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
| 地址: | 310051 浙江省杭州市*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 电站 运行 监测 模型 训练 方法 监控 系统 | ||
1.储能电站运行监测模型的训练方法,其特征在于:包括以下步骤:
总服务器获取由各储能电站上报的电站典型运行数据以及故障数据;
所述总服务器根据各所述储能电站的电站运行数据训练电站运行监测模型,得到所述电站运行监测模型的模型参数,其中,所述电站运行监测模型用于根据电站运行数据获取储能电站的运行状态;
所述总服务器将所述模型参数下发至各所述储能电站,以供各所述储能电站基于所述模型参数对预置的电站运行监测模型进行配置,并基于配置得到的电站运行监测模型进行运行状态的监测。
2.根据权利要求1所述的储能电站运行监测模型的训练方法,其特征在于,在所述总服务器将所述模型参数下发至各所述储能电站之后,所述方法还包括:
所述储能电站根据所述电站运行监测模型判断储能电站内的设备的状态;
在判断到所述储能电站内的设备为异常状态的情况下,则所述储能电站将故障数据发送至所述总服务器,其中,所述故障数据包括当前异常的异常类型及与当前异常相关的所有设备的电站运行数据。
3.根据权利要求2所述的储能电站运行监测模型的训练方法,其特征在于,所述方法还包括:
在判断到所述储能电站内的设备为正常状态的情况下,则所述储能电站将所述储能电站内的设备的状态数据发送至所述总服务器。
4.根据权利要求3所述的储能电站运行监测模型的训练方法,其特征在于,所述储能电站设置有数据缓存单元,所述储能电站将故障数据发送至所述总服务器包括:
所述储能电站将所述故障数据和/或状态数据存储于所述数据缓存单元,并监测所述储能电站与所述总服务器之间的数据连接状态;
在所述储能电站与所述总服务器数据传输正常的情况下,所述储能电站将所述数据缓存单元中的所述故障数据和/或状态数据发送给所述总服务器;
在所述储能电站与所述总服务器数据传输异常的情况下,所述储能电站切换与所述总服务器进行数据传输的数据传输协议和/或数据传输链路。
5.根据权利要求2所述的储能电站运行监测模型的训练方法,其特征在于,所述总服务器设置有故障案例库,所述故障案例库包括存在异常的电站运行数据以及相应的异常类型;
在总服务器获取由各储能电站上报的电站运行数据之后,所述方法还包括:所述总服务器获取所述电站运行数据中存在异常的电站运行数据以及相应的异常类型,并存储至所述故障案例库;
所述总服务器根据各所述储能电站的电站运行数据训练电站运行监测模型,得到所述电站运行监测模型的模型参数包括:
所述总服务器根据所述故障案例库中存储的异常的电站运行数据以及相应的异常类型训练电站运行监测模型,得到所述电站运行监测模型的模型参数。
6.根据权利要求1所述的储能电站运行监测模型的训练方法,其特征在于,各所述储能电站的电站运行监测模型的模型参数由各所述储能电站自身上报的电站运行数据分别训练而来。
7.根据权利要求1所述的储能电站运行监测模型的训练方法,其特征在于,各所述储能电站的电站运行监测模型的模型参数由所有的储能电站上报的电站运行数据共同训练而来。
8.一种储能电站的监控系统,其特征在于:包括总服务器和储能电站,其中,
所述总服务器,用于获取储能电站上报的电站运行数据,并根据各所述储能电站的电站运行数据训练电站运行监测模型,得到所述电站运行监测模型的模型参数,其中,所述电站运行监测模型用于根据电站运行数据获取储能电站的运行状态;
所述总服务器,还用于所述模型参数下发至各所述储能电站;
所述储能电站,用于基于所述模型参数对预置的电站运行监测模型进行配置,并基于配置得到的电站运行监测模型进行运行状态的监测。
9.一种总服务器,其特征在于: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权利要求1、5至7中任一项所述的一种储能电站运行监测模型的训练方法。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器运行时执行权利要求1、5至7中任一项所述的一种储能电站运行监测模型的训练方法。
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