本技术涉及储能系统运维，尤其涉及一种基于分布式储能设备的运维监测方法、设备及介质。
背景技术：
1、在可再生能源的广泛应用和智能电网快速发展的背景下，分布式储能设备作为电力系统的重要组成部分，其重要性日益凸显。分布式储能设备能够灵活地存储和释放电能，有效缓解电网压力，提高能源利用效率，促进可再生能源的消纳。
2、由于分布式储能设备通常布局在多个不同地点，呈现出高度分散的特点，针对于分布式储能设备的运维监测的难度很大。现有的监控方法往往依赖于人工巡检和集中式的监控系统。人工巡检不仅效率低下，成本高昂，而且难以及时发现并处理设备的潜在故障，由于分布式储能设备的设备类型丰富，对于分布式储能设备的维护以及异常监测的准确性和合理性还存在不足。
技术实现思路
1、本技术实施例提供了一种基于分布式储能设备的运维监测方法、设备及介质，解决了现有技术中分布式储能设备的维护以及异常监测的准确性和合理性不足的技术问题。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种基于分布式储能设备的运维监测方法，其特征在于，方法包括：基于预设的分布式储能存储节点，得到分布式储能实时参数，并对分布式储能实时参数进行储能设备状态相关分析，确定分布式储能线性时序状态；对分布式储能线性时序状态进行异常节点分析，以得到分布式储能设备状态；其中，分布式储能设备状态包括：分布式储能设备异常状态、分布式储能设备时序状态；根据分布式储能设备状态，通过分布式异常处理配置算法，确定分布式储能设备异常处理策略；对分布式储能设备时序状态进行时间序列分析，以得到分布式储能设备状态预测数据；根据分布式储能设备状态预测数据，通过分布式储能维护算法，确定分布式储能维护策略；对分布式储能维护策略进行设备资源分布配置，以得到资源调度策略。
3、在本技术的一种实现方式中，对分布式储能实时参数进行储能设备状态相关分析，确定分布式储能线性时序状态，具体包括：基于分布式储能实时参数，确定分布式储能设备状态类别，并根据分布式储能设备状态类别，对分布式储能实时参数进行数据簇聚类，确定分布式设备相关度分析数据；对相关度分析数据进行频繁模式增长分析，以得到分布式储能参数相关度；其中，分布式储能参数相关度包括：设备参数影响相关度、分布式设备影响相关度；基于分布式储能参数相关度，对设备进行状态相关度修正，确定分布式储能线性时序状态。
4、在本技术的一种实现方式中，对分布式储能线性时序状态进行异常节点分析，以得到分布式储能设备状态，具体包括：对分布式储能线性时序状态进行异常状态判定，以得到异常节点数据；其中，异常节点数据包括：历史异常节点、实时异常节点；将历史异常节点进行历史处理周期划分，得到设备历史异常状态；对实时异常节点进行异常类型判定，以确定设备实时异常状态；基于设备历史异常状态和设备实时异常状态，确定分布式储能设备状态。
5、在本技术的一种实现方式中，根据分布式储能设备状态，通过分布式异常处理配置算法，确定分布式储能设备异常处理策略，具体包括：对分布式储能设备状态进行异常状态分类，并将异常状态分类后的分布式储能设备状态进行关键字段配置，以得到设备状态类别参数；基于设备状态类别参数，通过分布式储能设备状态影响度分析，确定设备状态影响度参数；根据设备状态类别参数和设备状态影响度参数，通过分布式异常处理匹配，确定分布式储能设备异常处理策略。
6、在本技术的一种实现方式中，对分布式储能设备时序状态进行时间序列分析，以得到分布式储能设备状态预测数据，具体包括：基于分布式储能设备时序状态，通过阶段趋势分析，确定储能状态正向变化趋势；对分布式储能当前状态进行周期数据模式分析，以得到储能状态周期变化趋势；将储能状态正向变化趋势和储能状态周期变化趋势，通过层次分析法，得到分布式储能设备状态预测数据。
7、在本技术的一种实现方式中，根据分布式储能设备状态预测数据，通过分布式储能维护算法，确定分布式储能维护策略，具体包括：基于分布式储能状态预测数据，通过数字孪生建模，确定分布式储能设备模拟运行参数；将分布式储能设备模拟运行参数进行异常状态特征提取，并根据分布式储能异常判定阈值，通过实时参数同步，确定分布式储能维护节点；对分布式储能维护节点进行历史惯性维护匹配，以确定分布式储能维护策略。
8、在本技术的一种实现方式中，对分布式储能维护策略进行设备资源分布配置，以得到资源调度策略，具体包括：基于分布式储能维护策略，通过调度预测分析，确定分布式资源调度预期数据；对分布式资源调度预期数据进行资源优化控制，以得到分布式储能设备调度参数；根据分布式储能设备调度参数，通过资源调度模拟，确定分布式储能资源分配参数，并基于分布式储能资源分配参数，得到资源调度策略。
9、在本技术的一种实现方式中，在对分布式储能维护策略进行分布式资源分配，以得到资源调度策略之后，方法还包括：对资源调度策略进行阶段控制效果评估，以得到分布式资源调度优化参数；根据分布式资源调度优化参数，对资源调度策略进行迭代更新，并将迭代更新后的资源调度策略上传至预设的调度策略日志。
10、第二方面，本技术实施例还提供了一种基于分布式储能设备的运维监测设备，其特征在于，设备包括：至少一个处理器；以及，与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够：基于预设的分布式储能存储节点，得到分布式储能实时参数，并对分布式储能实时参数进行储能设备状态相关分析，确定分布式储能线性时序状态；对分布式储能线性时序状态进行异常节点分析，以得到分布式储能设备状态；其中，分布式储能设备状态包括：分布式储能设备异常状态、分布式储能设备时序状态；根据所分布式储能设备状态，通过分布式异常处理配置算法，确定分布式储能设备异常处理策略；对分布式储能设备时序状态进行时间序列分析，以得到分布式储能设备状态预测数据；根据分布式储能设备状态预测数据，通过分布式储能维护算法，确定分布式储能维护策略；对分布式储能维护策略进行设备资源分布配置，以得到资源调度策略。
11、第三方面，本技术实施例还提供了一种基于分布式储能设备的运维监测的非易失性计算机存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，计算机可执行指令设置为：基于预设的分布式储能存储节点，得到分布式储能实时参数，并对分布式储能实时参数进行储能设备状态相关分析，确定分布式储能线性时序状态；对分布式储能线性时序状态进行异常节点分析，以得到分布式储能设备状态；其中，分布式储能设备状态包括：分布式储能设备异常状态、分布式储能设备时序状态；根据分布式储能设备状态，通过分布式异常处理配置算法，确定分布式储能设备异常处理策略；对分布式储能设备时序状态进行时间序列分析，以得到分布式储能设备状态预测数据；根据分布式储能设备状态预测数据，通过分布式储能维护算法，确定分布式储能维护策略；对分布式储能维护策略进行设备资源分布配置，以得到资源调度策略。
12、本技术实施例提供了一种基于分布式储能设备的运维监测方法、设备及介质，通过对分布式储能设备的异常状态、维护策略以及资源分配进行分析和预测，解决了现有技术中分布式储能设备的维护以及异常监测的准确性和合理性不足的技术问题，实现了分布式储能设备的运维策略制定的智能化，提高了分布式储能设备的维护以及异常监测的准确性和合理性。