风电场功率预测系统远程智能报警装置的制作方法

[0001]
本发明涉及的是风电生产运营技术领域，具体涉及一种风电场功率预测系统远程智能报警装置。


背景技术：

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国家能源局于2011年发文，要求并网验收风电场应配置风电功率预测系统，国家电网公司于2013年发文详细规定了功率预测考核内容和软件系统功能。各省电网调度于2012年开始逐步对并网风电场实施功率预测考核，随着各区域能监局出台“两个细则”，2018年开始风电功率预测考核趋于严格。西北、华北、华东、华中地区逐步推行最新两个细则，考核难度与考核项目均有所提升与增加。各区域考核规则中均有功率预测数据上报率的要求，如果数据上报率达不到相关要求，则会对风电场进行考核。此外，功率预测数据空值、拉直线、或超出正常范围等异常也会造成风点场被大量考核。因此，风电场功率预测系统运行稳定与否至关重要。
[0003]
综上所述，本发明设计了一种风电场功率预测系统远程智能报警装置。


技术实现要素：

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针对现有技术上存在的不足，本发明目的是在于提供一种风电场功率预测系统远程智能报警装置，有效避免了非技术原因造成电网调度对功率预测数据上传率和准确率的考核，同时大幅减少了现场工作人员对设备的巡检工作量，加快故障排查速度和运维效率，进一步保障功率预测系统运行的稳定性，有效提升风电场生产运营管理水平。
[0005]
为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：风电场功率预测系统远程智能报警装置，包括子站内网、子站外网和主站，子站内网通过正向隔离与子站外网数据连接，子站外网通过反向隔离与子站内网数据连接，子站外网与主站连接；所述的子站内网进行功率预测子站内网报警，所述的子站外网进行功率预测子站外网报警；所述的主站进行功率预测主站报警。
[0006]
作为优选，所述的功率预测子站内网报警对调度通信、e文件生成、功率预测数据异常检测、数据回传的异常状态值进行报警。
[0007]
作为优选，所述的功率预测子站外网报警是对风机数据采集异常检测、数据传输异常状态值进行报警。
[0008]
作为优选，所述的功率预测主站报警包括子站内外网状态报警、天气异常报警和准确率报警。
[0009]
作为优选，所述的主站将各类报警信息通过微信推送方式，推送至相关责任人微信上。
[0010]
本发明的有益效果：本发明有效避免了非技术原因造成电网调度对功率预测数据上传率和准确率的考核，同时大幅减少了现场工作人员对设备的巡检工作量，加快故障排查速度和运维效率，进一步保障功率预测系统运行的稳定性，有效提升风电场生产运营管
理水平。
附图说明
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下面结合附图和具体实施方式来详细说明本发明；图1为本发明的装置示意图。
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具体实施方式
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为使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
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参照图1，本具体实施方式采用以下技术方案：风电场功率预测系统远程智能报警装置，包括子站内网1、子站外网2和主站3，子站内网1通过正向隔离与子站外网数据连接，子站外网2通过反向隔离与子站内网1数据连接，子站外网与主站连接；所述的子站内网1进行功率预测子站内网报警，所述的子站外网2进行功率预测子站外网报警；所述的主站3进行功率预测主站报警。
[0015]
值得注意的是，所述的功率预测子站内网报警对调度通信、e文件生成、功率预测数据异常检测、数据回传的异常状态值进行报警。
[0016]
值得注意的是，所述的功率预测子站外网报警是对风机数据采集异常检测、数据传输异常状态值进行报警。
[0017]
值得注意的是，所述的功率预测主站报警包括子站内外网状态报警、天气异常报警和准确率报警。
[0018]
此外，所述的主站3将各类报警信息通过微信推送方式，推送至相关责任人微信上。
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所述的功率预测子站内网报警具体包括如下：1、调度通信定时ping调度ip地址，检测网络是否联通，并将该状态以数字记录到数据库表及字段当中。
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2、e文件生成定时检测e文件生成目录下最新文件时间，根据文件时间与服务器本地时间差，判断去功率预测系统e文件生成功能是否正常，并将该状态以数字记录到数据库表及字段当中。
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3、功率预测数据异常检测对子站内网生成的e文件（包括短期预测数据，超短期预测数据，理论功率数据，测风塔数据，风机数据）进行数据读取，对数据利用机器学习方法判断数据是否合理，并将该状态以数字记录到数据库表及字段当中。
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4、数据回传子站内网生成e文件后相应数据及状态应通过正向隔离传送至子站外网。若正向隔离故障，则存储数据的json文件会堆积在文件夹，利用该指定文件夹中的json文件数量可判断正向隔离是否正常，并将该状态以数字记录到数据库表及字段当中。
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5、报警
当1-4检测出异常状态值时，进行声音报警和系统软件界面颜色提示报警。
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所述的功率预测子站外网报警具体包括如下：1、风机数据采集异常检测对子站外网采集的风机和测风塔数据进行入库甄别，若入库时间与当前服务器时间在合理时间范围内，则表示入库正常，否则为异常，并将该状态以数字记录到数据库表及字段当中。
[0025]
2、数据传输子站外网采集的风机和测风塔数据应通过反向隔离传送至子站内网。若反向隔离故障，则存储数据的json文件会堆积在文件夹，利用该指定文件夹中的json文件数量可判断反向隔离是否正常，并将该状态以数字记录到数据库表及字段当中。子站外网也会将风机数据，测风塔数据以及子站内网传回的数据通过json文件传至主站服务器，通过ping主站ip和检测传回主站json文件是否堆积，来判断连接主站的网络是否畅通。
[0026]
3、报警当1-2检测出异常状态值时，进行声音报警和系统软件界面颜色提示报警。
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所述的功率预测主站报警具体包括如下：1、子站内外网状态报警根据子站传回的各类数据状态，在网站弹窗显示各风场的异常状态，并发出警报声，提醒风电场值班人员处理异常状况。
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2、天气异常报警建立异常天气报警模型，将预测数据代入模型中进行计算，如计算结果显示异常，则进行天气异常报警。
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3、准确率报警对不同风电场设置准确率阈值，对前一日准确率低的风电场进行报警，提醒功率预测分析人员进行结果分析。
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微信报警：将主站端的各类报警信息通过微信推送方式，推送至相关责任人微信上。
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本具体实施方式利用各类数据文件时间标记位、网络响应延迟时间等对功率预测相关设备以及各类数据异常情况进行自动报警。报警方式包括现场软件界面提示、声音提醒、网站弹窗、微信通知等。自动报警技术的成功应用有效避免了非技术原因造成电网调度对功率预测数据上传率和准确率的考核，同时大幅减少了现场工作人员对设备的巡检工作量，加快故障排查速度和运维效率，进一步保障功率预测系统运行的稳定性，有效提升风电场生产运营管理水平。
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以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。