【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于新能源电站控制，具体涉及一种新能源电站感知控制方法及系统。
技术介绍
1、在新能源电站的运营管理中，传统的感知控制方法主要依赖于预设的阈值判断和定期的人工巡检，这些方法在面对复杂多变的电站运行环境和海量传感器数据时显得力不从心。其预设阈值往往难以准确反映电站运行状态的细微变化，导致误报和漏报现象频发，既增加了运维成本，又难以及时发现与处理关键问题。
2、传统巡检方式依赖于人工操作，不仅效率低下，而且难以覆盖所有关键区域和细节，特别是在恶劣天气或偏远地区，巡检难度和成本显著增加。此外，人工巡检往往存在主观性和滞后性，难以及时准确地发现潜在问题。
3、对此，专利技术人提出一种新能源电站感知控制方法及系统，用以解决上述问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种新能源电站感知控制方法及系统，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种新能源电站感知控制方法，包括以下步骤：
4、s1、数据采集，布置多源传感器网络，收集新能源设备参数，部署边缘计算节点，对传感器采集的数据进行初步处理和筛选，减少传输的冗余数据，实时获取天气、负荷预测、市场电价外部数据，并与历史数据融合，形成综合性的数据输入；
5、s2、状态感知，实时监控发电单元、储能系统、输配电网络子系统的运行状态，确保数据全面覆盖，使用自适应健康指数方法，通过大数据分析和机器学习算法，评估设备的健
6、s3、监控预警，使用深度学习算法对电站的运行状态进行实时监测，识别功率波动、电压异常情况，设计多级响应策略，根据异常的严重程度制定不同的响应方案，包括低级别异常采用自动调节、中级别异常采用自动调节并通知运维和高级别异常采用人工干预；
7、s4、决策与优化控制，使用智能能量调度，结合实时负荷需求、储能状态、天气预测因素，优化能量的分配与使用，并使用强化学习算法，实时优化电站的运行参数，包括功率因数和转换效率；
8、s5、执行与反馈，电站内的各子系统具备自主控制能力，各子系统在中央系统出现故障时，能够协同工作，维持系统的基本运行状态，建立闭环反馈机制，持续监控控制指令的执行效果，将结果反馈至决策层，根据反馈数据自动调整控制策略，提升系统的响应速度与决策精度；
9、s6、智能运维，开发智能运维平台，能够自动生成维护计划，并通过远程运维机器人进行设备的检测与修复，使用无人机巡检，定期巡检光伏板的表面清洁度、风机叶片的磨损情况，确保设备处于最佳状态；
10、s7、自愈调度，在检测到局部故障时，自动隔离故障区域，防止影响扩散至整个电站，在检测到潜在问题时，系统会自动调整运行策略，直到故障完全修复。
11、优选的，所述多源传感器网络包括光伏电站传感器、风力发电传感器、储能系统传感器、环境监测传感器、电网接入监测传感器和安全防护传感器。
12、优选的，步骤s1中综合性的数据通过数据融合得到，其表达式为：
13、dt＝α·dr+β·dh+γ·df
14、其中dt：融合后的数据集，用于后续分析和决策；
15、dr：实时采集的数据；
16、dh：历史数据，反映系统的过去行为和趋势；
17、df：预测数据，包括天气预报、负荷预测；
18、α、β、γ：权重系数，反映各类数据对最终融合结果的贡献，且满足α+β+γ＝1；
19、通过融合不同来源的数据，提高了输入数据的可靠性和准确性，减少单一数据源带来的误差。
20、优选的，步骤s2中自适应健康指数ahi通过标准化各项监测数据，计算设备当前的健康状况，能够及时发现潜在问题，表达式为：
21、
22、其中ah i：设备或系统的健康指数，数值越高表示健康状况越差；
23、xj：第j项监测数据，包括温度、电压；
24、μj：第j项数据的历史平均值；
25、σj：第j项数据的标准差；
26、n：监测数据的数量。
27、优选的，步骤s3中深度学习算法中采用多级响应策略来根据异常的严重程度自动选择最合适的应对措施，其表达式为：
28、
29、其中针对当前检测到的异常，系统应采取的响应策略；
30、p(c1∣x)：低级别异常的概率；
31、p(c2∣x)：中级别异常的概率；
32、p(c3∣x)：高级别异常的概率；
33、θ1、θ2：概率阈值，决定响应策略的切换点。
34、优选的，步骤s4中智能能量调度表示为：
35、
36、po：最优调度功率分配；
37、pi：第i个能源单元的功率输出；
38、c(pi)：第i个能源单元的功率成本函数，通常与发电成本、能耗相关；
39、r(pi)：功率波动性或风险指标，衡量不确定性对系统的影响；
40、λ：风险偏好系数，反映系统对波动风险的容忍度；
41、m：能源单元的数量；
42、通过优化功率分配，减少运行成本，同时控制波动风险，提高稳定性。
43、优选的，步骤s4中强化学习算法通过不断更新价值函数q(s,a)，逐步逼近最优策略，实现动态优化控制，具体为：
44、
45、其中q(s,a)：在状态s下采取动作a的价值函数；
46、α：学习率，决定了更新步长；
47、r：即时奖励，反映当前动作的直接收益；
48、γ：折扣因子，衡量未来收益的当前价值；
49、s′：执行动作a后系统转移到的新状态；
50、a′：在新状态s′下的动作；
51、上式在新能源电站的动态环境中，能够帮助系统在复杂多变的环境下，持续优化控制策略，提高整体运行效率。
52、优选的，步骤s7中隔离故障的表达式为：
53、
54、其中i(t)：故障隔离指数，用于评估是否需要隔离某一故障区域；
55、fk(t)：第k个故障指示器在时间t的值；
56、wk：第k个故障指示器的权重，反映其重要性；
57、k：故障指示器的数量；故障隔离算法通过综合多种故障指示器的值，判断是否需要隔离故障区域，确保系统的稳定运行。
58、一种新能源电站感知控制系统，包括：
59、数据处理与分析模块，包括数据采集与预处理单元以及数据分析与异常检测单元，对采集到的传感器数据进行去噪、标准化处理，通过训练深度神经网络模型，分析和预测新能源电站的运行状态，识别异常情况，包括功率波动、电压异常，计算设备的健康指数，用于评估设备的当前状态和预期寿命；
60、控制与决策模块，包括本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种新能源电站感知控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：所述多源传感器网络包括光伏电站传感器、风力发电传感器、储能系统传感器、环境监测传感器、电网接入监测传感器和安全防护传感器。
3.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：步骤S1中综合性的数据通过数据融合得到，其表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：步骤S2中自适应健康指数AHi通过标准化各项监测数据，计算设备当前的健康状况，能够及时发现潜在问题，表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：步骤S3中深度学习算法中采用多级响应策略来根据异常的严重程度自动选择最合适的应对措施，其表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：步骤S4中智能能量调度表示为：
7.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：步骤S4中强化学习算法通过不断更新价值函数Q(s,a)，逐步逼近
8.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：步骤S7中隔离故障的表达式为：
9.一种新能源电站感知控制系统，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的一种新能源电站感知控制系统，其特征在于：所述低级别响应：自动调整运行参数以应对轻微异常，确保电站持续稳定运行；
...【技术特征摘要】
1.一种新能源电站感知控制方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：所述多源传感器网络包括光伏电站传感器、风力发电传感器、储能系统传感器、环境监测传感器、电网接入监测传感器和安全防护传感器。
3.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：步骤s1中综合性的数据通过数据融合得到，其表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：步骤s2中自适应健康指数ahi通过标准化各项监测数据，计算设备当前的健康状况，能够及时发现潜在问题，表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种新能源电站感知控制方法，其特征在于：步骤s3中深度学习算法中采用多...
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