逆变器厂商原始状态与标准状态自动映射模型及管理方法与流程

本发明涉及数据映射，具体是涉及逆变器厂商原始状态与标准状态自动映射模型及管理方法。

背景技术：

1、随着光伏电站、储能系统及综合能源站的大规模建设，新能源资产管理平台、电站监控平台和集中运维平台需要对大量逆变器设备的运行状态进行统一采集、展示和分析。逆变器作为新能源发电系统中的关键设备，其状态数据直接影响故障预警、运维调度和资产管理；

2、现有技术中，不同厂商、不同型号及不同固件版本的逆变器通常采用不同的状态码定义、状态文本、告警编码和测点命名规则。同一运行状态在不同厂商设备中可能对应不同原始状态码，同一原始状态码在不同型号或固件版本中也可能具有不同含义，导致多厂商逆变器状态数据难以在统一平台中进行标准化管理；

3、目前常见做法是通过人工维护映射表、协议解析脚本或固定规则配置，将厂商原始状态码转换为平台标准状态。然而，该方式依赖人工配置，新增厂商、设备型号、固件版本或状态码时需要重新维护规则，效率低且容易出现漏配、误配和口径不一致的问题；

4、此外，现有映射方式通常仅依据原始状态码或状态文本进行判断，缺少对告警信息、关联测点数据和状态时序变化的联合分析。当状态码与实际功率、并网标志、限功率标志或通讯质量等测点信息不一致时，容易产生错误映射。同时，现有规则库缺少置信度仲裁、状态转移约束和版本追溯机制，难以处理多规则冲突、状态异常跳变以及规则更新后的历史数据一致性问题；

5、因此，有必要提供一种逆变器厂商原始状态与标准状态自动映射模型及管理方法，实现多厂商逆变器原始状态到标准状态的自动映射、动态更新和可追溯管理。

技术实现思路

1、为解决上述技术问题，提供逆变器厂商原始状态与标准状态自动映射模型及管理方法，本技术方案解决了上述的现有多厂商逆变器原始状态数据难以自动、准确、可扩展且可追溯地映射为统一标准状态的问题。

2、为达到以上目的，本发明采用的技术方案为：

3、逆变器厂商原始状态与标准状态自动映射模型及管理方法，所述自动映射模型包括多决策树多决策树分类层、规则引擎规则引擎匹配层、置信度置信度仲裁层和动态更新层；所述管理方法包括：

4、s1、建立或导入逆变器标准状态体系，所述体系包括标准状态码、标准状态名称、状态优先级和状态转移约束；

5、s2、获取多厂商逆变器厂商原始状态数据，所述数据包括厂商标识、型号版本、原始状态码、状态文本、告警信息、关联测点数据和时间戳；

6、s3、对厂商原始状态数据进行格式统一和异常处理，构建包含码值、文本、告警、测点及时序特征的状态特征向量；

7、s4、将状态特征向量输入自动映射模型，按粗筛、精配、仲裁和演化顺序执行多决策树分类、规则引擎匹配、置信度仲裁和动态更新；

8、s5、由多决策树根据厂商类型、型号版本和状态类型确定叶节点或分类标签，并调取与其绑定的候选标准状态集合和候选规则集；

9、s6、对候选规则集进行多证据匹配生成候选映射结果，按综合置信度、状态优先级和状态转移约束确定最终标准状态，对违反状态转移约束的结果降权或标记异常；

10、s7、当综合置信度低于阈值或未命中候选规则集时，基于未知状态记录和相似历史映射样本生成候选更新规则，经确认后更新规则库及样本库，并输出含最终标准状态、规则编号、置信度、发生时间和版本号的标准化状态数据。

11、优选地，所述步骤s1中，逆变器标准状态体系包括：

12、标准状态分类字段、标准状态码字段、标准状态名称字段、状态优先级字段、允许前序状态字段、允许后续状态字段、状态互斥约束字段和状态判定说明字段；

13、所述标准状态至少包括正常运行、待机、告警运行、故障停机、限功率运行、通讯中断和检修停机。

14、优选地，所述步骤s2中，所述关联测点数据包括：

15、直流电压、直流电流、交流输出功率、并网标志、限功率标志、逆变器温度和通讯质量标志中的至少一种；

16、所述关联测点数据与原始状态码按照同一逆变器编号及同一采样时间窗口进行关联。

17、优选地，所述步骤s3中，构建状态特征向量包括：

18、对原始状态码进行码值格式解析，生成码值特征；

19、对状态文本和告警信息进行关键词提取，生成文本特征和告警特征；

20、对关联测点数据进行归一化处理，生成测点特征；

21、并根据上一标准状态、状态持续时间和状态切换间隔生成时序特征；

22、当不存在上一标准状态时，以预设初始状态生成所述时序特征。

23、优选地，所述步骤s4中，多决策树多决策树分类层包括：

24、级联运行的厂商识别决策树、型号版本识别决策树和状态类型识别决策树；

25、其中，厂商识别决策树用于确定厂商类型，型号版本识别决策树用于在所述厂商类型约束下确定逆变器型号版本，状态类型识别决策树用于在所述厂商类型和型号版本约束下确定厂商原始状态数据对应的状态类型。

26、优选地，所述步骤s5中，所述叶节点或分类标签与规则索引表中的候选标准状态集合及候选规则集编号预先绑定；所述多决策树多决策树分类层根据叶节点或分类标签查询规则索引表，以调取对应的候选标准状态集合和候选规则集。

27、优选地，所述步骤s6中，所述候选规则集包括码值直接映射规则、状态关键词匹配规则、告警信息匹配规则、状态码与关联测点联合判断规则、状态码与告警信息及关联测点联合判断规则中的至少一种。

28、优选地，所述步骤s6中，所述多证据匹配包括：

29、分别计算候选映射结果的码值匹配得分、文本匹配得分、告警匹配得分、测点一致性得分和状态转移一致性得分，并根据各得分及对应权重进行加权计算，生成候选映射结果的综合置信度；

30、所述对应权重根据厂商类型、状态类型或历史映射准确率确定。

31、优选地，所述步骤s6中，所述状态转移约束以状态转移矩阵或前后序状态关系表表示；当候选映射结果对应的状态转移不满足状态转移约束时，降低该候选映射结果的综合置信度，或者将该候选映射结果标记为异常映射结果。

32、优选地，所述步骤s7中，所述未知状态记录包括：

33、厂商标识、型号版本、原始状态码、状态文本、告警信息、关联测点数据、候选标准状态和生成时间；

34、所述动态更新层根据未知状态记录与历史映射样本之间的相似度生成候选更新规则；

35、当所述相似度高于预设相似度阈值且关联测点数据满足候选标准状态的判定条件时，或者经人工确认后，将候选更新规则写入规则库，并将对应未知状态记录写入训练样本库；

36、所述规则库中的规则记录包括规则编号、适用厂商、适用型号版本、匹配条件、目标标准状态、生效时间和规则版本号。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果在于：

38、本发明通过建立或导入逆变器标准状态体系，并结合多决策树分类层、规则引擎匹配层、置信度仲裁层和动态更新层，形成“粗筛—精配—仲裁—演化”的状态映射流程，解决了多厂商逆变器状态码、状态文本、告警信息及测点规则不统一导致的状态映射口径不一致、维护成本高和扩展能力弱的问题；通过对原始状态码、状态文本、告警信息、关联测点数据及时序特征进行多证据匹配，并结合综合置信度、状态优先级和状态转移约束确定最终标准状态，解决了单一状态码映射容易误判、多规则命中结果冲突以及状态异常跳变难以处理的问题；通过未知状态记录、候选更新规则、规则库和训练样本库的更新机制，能够适配新增厂商、新增型号版本和新增状态码；通过映射规则编号和映射版本号实现映射结果追溯，提高了多厂商逆变器状态数据标准化处理的准确性、可解释性和可维护性。