基于分布式光伏电站的云计算方法及云服务平台与流程

本申请涉及光伏发电技术领域，具体而言，本申请涉及一种基于分布式光伏电站的云计算方法及云服务平台。

背景技术：

光伏作为一种不可控能源，具有间歇性和随机性，随着我国分布式光伏电站的数量不断增加，大规模的分布式光伏电站并入电网，给电网规划和稳定运行造成了不利影响。并且，分布式光伏电站分布面广、单体容量小，再加上分布式光伏电站的应用场景呈现多样化趋势，给分布式光伏电站的管理和运维带来了巨大挑战。

目前，现有的分布式光伏电站的监测系统只可以针对单个或少量的分布式光伏电站进行监测，并且现有的监测系统对数据的处理能力有限，对数据的发掘不足，造成大量数据的浪费，并影响对分布式光伏电站运行的评估。另外，监测系统只能为少量的分布式光伏电站提供服务，使得分布式光伏电站之间缺少信息联动，无法掌握监测范围内所有分布式光伏电站的运行信息。

技术实现要素：

本申请针对现有方式的缺点，提出一种基于分布式光伏电站的云计算方法及云服务平台，用以解决现有技术存在的只可以针对单个或少量的分布式光伏电站进行监测，数据的处理能力有限，无法掌握监测范围内所有分布式光伏电站的运行信息的技术问题。

第一个方面，本申请实施例提供了一种基于分布式光伏电站的云计算方法，该云计算方法包括：

获取与分布式光伏电站相关的多源异构数据；

对多源异构数据进行预处理；

将经过预处理的多源异构数据进行存储；

对存储的多源异构数据进行计算与分析，获得结果数据；

将结果数据进行可视化展示。

可选地，获取与分布式光伏电站相关的多源异构数据，包括：

通过预定义的数据库接口、数据采集周期、调用频率及对象，获取与分布式光伏电站相关的设备数据、公共数据和业务数据。

可选地，对多源异构数据进行预处理，包括：

采用标记法对多源异构数据进行封装处理，形成数据封装包；

根据预定义的清洗规则，对数据封装包进行清洗处理；

对经过清洗处理的数据封装包进行规约处理；

对经过规约处理的数据封装包进行数据变换处理；

对经过数据变换处理的数据封装包进行质量评价。

可选地，将经过预处理的多源异构数据进行存储，包括：

利用分布式文件系统，通过建立相应的关联索引，对元数据进行数据管理和调用服务。

可选地，对存储的元数据进行计算与分析，包括：

针对存储的多源异构数据，基于直觉模糊推理和层次分析法，构建关联分析模型；

根据关联分析模型，提取分布式光伏电站的关键因素；

基于指定的算法，对包含分布式光伏电站的关键因素的多源异构数据进行计算与分析。

可选地，将结果数据进行可视化展示，包括：

利用结果数据，建立数据模型，还原分布式光伏电站的设备设施、及环境因素的三维场景；

利用结果数据，构建分布式光伏电站专有模型族库，还原分布式光伏电站的运营场景及应用场景；

利用结果数据，基于图表智能交互方法，还原分布式光伏电站的能流调度平衡、运维服务及数据分析场景。

第二个方面，本申请实施例提供了一种基于分布式光伏电站的云服务平台，该云服务平台包括：数据即服务层和软件即服务层；数据即服务层包括：获取单元、预处理单元、存储单元和计算与分析单元；软件即服务层包括：可视化展示单元；

获取单元，用于获取与分布式光伏电站相关的多源异构数据；

预处理单元，用于对多源异构数据进行预处理；

存储单元，用于将经过预处理的多源异构数据进行存储；

计算与分析单元，用于对存储的多源异构数据进行计算与分析，获得结果数据；

可视化展示单元，用于将结果数据进行可视化展示。

可选地，该云服务平台还包括：基础设施即服务层；

基础设施即服务层用于提供硬件设备、传输网络和操作系统。

可选地，该云服务平台还包括：平台即服务层；

平台即服务层用于提供平台资源部署和管理。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面提供的基于分布式光伏电站的云计算方法。

本申请实施例提供的技术方案带来的有益技术效果包括：

通过整个各个分布式光伏电站之间的数据关系，将获取的大量的多源异构数据进行预处理并存储，为云服务平台对数据的分析与应用提供了数据基础，并将经过计算与分析获得的结果数据，以建模的方式可视化展示给用户，使得用户可以实时监测各个分布式光伏电站的运行状态，并且能够根据结果数据为用户提供功率预测、异常预警、智能诊断、远程支持及运维策略等功能。实现了对多个乃至大量的分布式光伏电站的监测与管理，节约了人工成本，提高了管理效率。

本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本申请实施例提供的一种基于分布式光伏电站的云计算方法的流程示意图；

图2为本申请实施例提供的一种对多源异构数据进行预处理的方法的流程示意图；

图3为本申请实施例提供的一种对存储的多源异构数据进行计算与分析的方法的流程图；

图4为本申请实施例提供的一种将结果数据进行可视化展示的方法的流程示意图；

图5为本申请实施例提供的一种基于分布式光伏电站的云服务平台的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本申请，本申请的实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的部件或具有相同或类似功能的部件。此外，如果已知技术的详细描述对于示出的本申请的特征是不必要的，则将其省略。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本申请的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本申请所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。

首先对本申请涉及的几个名词进行介绍和解释：

分布式光伏电站：指的是利用分散式资源，装机规模较小的、布置在用户附近，采用光伏组件，将太阳能直接转换为电能的发电系统。

多源异构数据：指的是数据来源不同，且存储结构有差异的多种数据。

本申请的发明人进行研究发现，现有的监测系统只能采集单个或少量的分布式光伏电站的数据信息，各个分布式光伏电站之间的数据缺少信息联动，无法掌握监测范围内所有分布式光伏电站的运行信息。随着分布式光伏电站的不断发展，现有的分布式光伏电站监测系统已经不能满足对海量的光伏数据进行分析的需求。

本申请提供的基于分布式光伏电站的云计算方法及云服务平台，旨在解决现有的监测系统存在的技术缺陷。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。

本申请实施例提供了一种基于分布式光伏电站的云计算方法，图1为本申请实施例提供的一种基于分布式光伏电站的云计算方法的流程示意图，如图1所示，该云计算方法包括：

s101，获取与分布式光伏电站相关的多源异构数据。

s102，对多源异构数据进行预处理。

s103，将经过预处理的多源异构数据进行存储。

s104，对存储的多源异构数据进行计算与分析，获得结果数据。

s105，将结果数据进行可视化展示。

需要说明的是，上述s101中，大量的光伏电站在运行过程中，产生大量的数据，即为多源异构数据，大量的数据来源于不同的光伏组件及光伏设备，且数据结构复杂多样，这些数据可以为包括实时运行信息、管理信息、运维信息、地理信息及气象信息的分布式光伏电站内部及外部的数据。分布式光伏电站内部及外部的数据可以形成二维表、关系型数据库等结构化的数据，也可以构成工作文档、文本、图像、音频、视频及各类报表等非结构的数据。所有的结构化数据和非结构化数据，构成分布式光伏电站大数据分析与应用的数据基础和数据来源。

上述s102中，大量的数据中包含一部分无效的、冗余的或重复的数据，对数据的分析与应用造成不利影响，对获取的多源异构数据进行预处理，提高数据分析与应用的速度，减小云服务平台对数据的处理压力。

上述s103中，多源异构数据经过预处理后，将经过预处理的多源异构数据进行存储，待云服务平台需要对数据进行分析与应用时，可以及时调用相关的数据。

上述s104中，调用存储的多源异构数据，利用神经网络等算法对多源异构数据进行计算，并进行精确的分析，获得用户需要的结果数据，用于描述分布式光伏电站的整体运行状态，实现对分布式光伏电站的实时监测。

上述s105中，利用建模的方式，将获得的结果数据全方位的展示给用户，实现对数据的深层次挖掘，分析各个分布式光伏电站之间以及与周围地理环境、气象环境之间的联系，为用户提供智能化运维服务。

本申请实施例提供的基于分布式光伏电站的云计算方法，通过整个各个分布式光伏电站之间的数据关系，将获取的大量的多源异构数据进行预处理并存储，为云服务平台对数据的分析与应用提供了数据基础，并将经过计算与分析获得的结果数据，以建模的方式可视化展示给用户，使得用户可以实时监测各个分布式光伏电站的运行状态，并且能够根据结果数据为用户提供功率预测、异常预警、智能诊断、远程支持及运维策略等功能。实现了对多个乃至大量的分布式光伏电站的监测与管理，节约了人工成本，提高了管理效率。

基于上述实施例提供的基于分布式光伏电站的云计算方法，本申请实施例结合附图对该云计算方法进行进一步的详细描述。

本申请实施例提供了一种获取与分布式光伏电站相关的多源异构数据的方法，该方法包括：通过预定义的数据库接口、数据采集周期、调用频率及对象，获取与分布式光伏电站相关的设备数据、公共数据和业务数据。

需要说明的是，分布式光伏电站在运行过程中产生的大量的数据，云服务平台可以按照预定的采集周期，通过不同的数据库接口调用需要进行处理的数据。设备数据可以为分布式光伏电站设备的型号、额定功率等。公共数据可以为分布式光伏电站周围的地理信息、气象信息等。业务数据可以为光伏电站运行中的电流、电压、功率等。在本申请实施例中，可以全方位采集分布式光伏电站的运行中产生的数据，全面掌握监测范围内全部的分布式光伏电站的运行状态。

本申请实施例提供了一种对多源异构数据进行预处理的方法，图2为本申请实施例提供的一种对多源异构数据进行预处理的方法的流程示意图，如图2所示，该方法包括：

s201，采用标记法对多源异构数据进行封装处理，形成数据封装包。

s202，根据预定义的清洗规则，对数据封装包进行清洗处理。

s203，对经过清洗处理的数据封装包进行规约处理。

s204，对经过规约处理的数据封装包进行数据变换处理。

s205，对经过数据变换处理的数据封装包进行质量评价。

需要说明的是，上述s201中，采用标记法对获取的多源异构数据整理成数据封装包，利用统一规范的标记来唯一标识多源异构数据的来源、类型结构等属性，形成可以识别的符合预定清洗规则的数据封装包。

上述s202中，根据预定义的清洗规则，处理封装数据包中的数据遗漏值，消除数据封装包中的数据中的噪音，识别并剔除数据封装包中的无效、冗余或重复的数据，实现数据质量的控制及异常处理，确保封装数据包中的数据的有效性、一致性和完整性，达到数据清洗的目的。

上述s203中，通过数据方聚集、维规约、数据压缩及数值规约等数据规约方法，对经过清洗的封装数据包中的数据进行规约处理，降低封装数据包中的数据的规模，提高数据的挖掘速度。

上述s204中，通过数据泛化、数据规范化及特征构造等操作，对低层次的封装数据包中的数据进行数据变换，得到具有统计意义的内容聚合元数据，为数据的分析、应用及预测提供规范化的数据。

上述s205中，针对规范化的数据，对数据的完整性、规范性、一致性、准确性、唯一性和关联性六个维度对数据质量进行评价，得到高质量的数据基础。

本申请实施例提供了一种将经过预处理的多源异构数据进行存储的方法，该方法包括：利用分布式文件系统，通过建立相应的关联索引，对元数据进行数据管理和调用服务。

需要说明的是，利用分布式文件系统等高效低成本的存储技术，通过建立相应的关联索引，对元数据进行数据管理和调用服务。除了分布式文件系统还可以利用数据仓库、分布式数据库、关系型数据库等存储技术。存储的高质量的数据，供云服务平台及时调用。

本申请实施例提供了一种对存储的多源异构数据进行计算与分析的方法，图3为本申请实施例提供的一种对存储的多源异构数据进行计算与分析的方法的流程图，如图3所示，该方法包括：

s301，针对存储的多源异构数据，基于直觉模糊推理和层次分析法，构建关联分析模型。

s302，根据关联分析模型，提取分布式光伏电站的关键因素。

s303，基于指定的算法，对包含分布式光伏电站的关键因素的多源异构数据进行计算与分析。

需要说明的是，上述s301中，针对存储的多源异构数据，根据聚合元数据，基于直觉模糊推理和层次分析法，可以构建大规模的多源异构数据的关联分析模型。

上述s302中，根据构建的关联分析模型，结合分布式光伏电站运行情况及数据用途，提取封装数据包中包含分布式光伏电站的关键因素。

上述s303中，基于关联隐性支持向量机、卷积神经网络等算法，融合分布式计算、实时流计算及并行计算等新型计算技术，研究多源异构数据的综合分析挖掘技术，实现对封装数据包中的多源异构数据的精确分析，最终获得精确的结果数据。

本申请实施例提供了一种将结果数据进行可视化展示的方法，图4为本申请实施例提供的一种将结果数据进行可视化展示的方法的流程示意图，如图4所示，该方法包括：

s401，利用结果数据，建立数据模型，还原分布式光伏电站的设备设施、及环境因素的三维场景。

s402，利用结果数据，构建分布式光伏电站专有模型族库，还原分布式光伏电站的运营场景及应用场景。

s403，利用结果数据，基于图表智能交互方法，还原分布式光伏电站的能流调度平衡、运维服务及数据分析场景。

需要说明的是，上述s401中，基于虚拟现实的分布式光伏电站的大数据融合与展现技术，采用遵循数据交换标准的建筑信息模型技术，精准还原现实分布式光伏电站的设备设施、环境因素等三维场景，实现分布式光伏电站全动态、全方位、全角度的监视，为智能运维提供沉浸式直观指导。

上述s402中，构建分布式光伏电站的专有模型族库，通过灵活的组合配置，还原若干常见的实际分布式光伏电站的运维及应用场景。

上述s403中，基于新一代的图表智能交互算法，实现能流调度平衡、运维服务等三维分析，并且可以实时改变数据处理和算法参数，实现对数据的观察和定性、定量分析。

本申请实施例提供基于分布式光伏电站的云计算方法，通过对多源异构数据进行深层次挖掘，探寻数据模式及特征，分析事物间的联系，可以提供智能运维服务，实现异常预警、智能诊断、远程支持及运维策略精确推送等功能，并预测分布式光伏电站的运行发展趋势，将现有的被动式运维模式转变为预防型主动运维模式。还可以为用户提供可视化展示功能，便于用户更精确的监测分布式光伏电站的运行状态。

基于同于发明构思，本申请实施例提供了一种基于分布式光伏电站的云服务平台，图5为本申请实施例提供的一种基于分布式光伏电站的云服务平台的结构示意图，如图5所示，该云服务平台包括：数据即服务层501和软件即服务层502。数据即服务层包括：获取单元5011、预处理单元5012、存储单元5013和计算与分析单元5014。软件即服务层502包括：可视化展示单元5021。

获取单元5011，用于获取与分布式光伏电站相关的多源异构数据。

预处理单元5012，用于对多源异构数据进行预处理。

存储单元5013，用于将经过预处理的多源异构数据进行存储。

计算与分析单元5014，用于对存储的多源异构数据进行计算与分析，获得结果数据。

可视化展示单元5021，用于将结果数据进行可视化展示。

本申请实施例提供的基于分布式光伏电站的云服务平台可执行上述方法实施例中的s101-s105，s201-s205，s301-s303，s401-s403，其实现原理与上述任一实施例提供的基于分布式光伏电站的云计算方法的原理类似，在此不再赘述。

如图5所示，基于上述实施例提供的基于分布式光伏电站的云服务平台，该云服务平台还包括：基础设施即服务层503。

基础设施即服务层503用于提供硬件设备、传输网络和操作系统。

如图5所示，基于上述实施例提供的基于分布式光伏电站的云服务平台，该云服务平台还包括：平台即服务层504。

平台即服务层504用于提供平台资源部署和管理。

本申请实施例提供的基于分布式光伏电站的云服务平台，可以为用户提供跨业主、跨系统的专业大数据分析平台，融合多种通信违约和接口，不仅可以采集各个运行节点的数据，还能够与电网内其他节点组成系统逻辑关系，整合系统内相关数据，为各种分布式光伏电站监管平台提供数据服务，实现跨业主、跨系统的共享运维服务。

基于同一发明构思，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一实施例提供的基于分布式光伏电站的云计算方法。

应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

以上所述仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。