设备状态监测方法、装置、非易失性存储介质及辐照仪与流程

1.本发明涉及自动化领域，具体而言，涉及一种设备状态监测方法、装置、非易失性存储介质及辐照仪。


背景技术：

2.目前，随着光伏行业的快速发展，辐照数据作为光伏发电系统的关键参数，在电站选址、交易、智能监控运维及运维效果精准评估等过程中的重要性越来越高，而通过辐照仪来采集辐照数据是获取辐照数据的有效方法。
3.但是现有技术中对辐照仪运行状态的监测方法单一，仅能基于厂商提供的监测信号来判断辐照仪的运行状态，但是用过监测信号并不能准确识别辐照仪是否处于异常状态。
4.针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种设备状态监测方法、装置、非易失性存储介质及辐照仪，以至少解决由于现有技术中基于监测信号判断辐照仪运行状态造成的无法准确判断辐照仪的工作状态的技术问题。
6.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种设备状态监测方法，包括：获取第一目标设备在目标时间段内采集的环境数据；以预设数据检测规则对环境数据进行检测，并将监测结果作为第一评判指标；确定环境数据和目标工作参数之间的相关系数，并将相关系数作为第二评判指标，其中，目标工作参数为第二目标设备在目标时间段内的工作参数；依据环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标；依据第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标共同确定第一目标设备的工作状态。
7.在本技术的一些实施例中，依据第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标确定第一目标设备的工作状态包括：在第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标中的任意一个评判指标指示第一目标设备异常时，确定第一目标设备在目标时间段内的工作状态为异常工作状态。
8.在本技术的一些实施例中，在第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标中的任意一个评判指标指示第一目标设备异常时，确定第一目标设备在目标时间段内的工作状态为异常工作状态包括：在环境数据不符合预设数据监测规则时，确定第一评判指标指示第一目标设备异常；在相关系数小于预设相关系数时，确定第二评判指标指示第一目标设备异常；在第一晴空序列和第二晴空系列的相似度低于预设相似度时，确定第三评判指标指示第一目标设备异常。
9.在本技术的一些实施例中，预设数据检测规则包括以下至少之一：数值缺失检测，恒值检测，大数检测，特定时段数值检测，其中，数值缺失检测包括检测环境数据中是否存
在数据缺失，恒值检测包括检测环境数据是否存在连续多个数据的数值相同，并且多个数据的数量不小于预设数量，大数检测包括检测环境数据中是否存在大于第一预设值的数据，特定时段数值检测包括检测在目标时间段内的特定时间段内，采集到的环境数据是否为第二预设值。
10.在本技术的一些实施例中，环境数据包括辐照数据，目标工作参数包括有功功率，确定环境数据和目标工作参数之间的相关系数，并将相关系数作为第二评判指标包括：计算环境数据和目标工作参数之间的协方差；计算环境数据的第一标准差，以及目标工作参数的第二标准差；依据协方差，第一标准差和第二标准差确定相关系数。
11.在本技术的一些实施例中，依据环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标包括：确定第一晴空系数序列中的第一晴空系数对应的第二晴空系数序列中的第二晴空系数，其中，第一晴空系数和第二晴空系数对应同一时间点；比较第一晴空系数和第二晴空系数的偏差比例，并在偏差比例大于预设偏差比例的情况下，确定第一晴空系数为异常晴空系数；确定第一晴空系数序列中的异常晴空系数的比例，并将比例作为第三评判指标。
12.在本技术的一些实施例中，依据环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标之前，设备状态监测方法还包括：建立晴空系数预测模型；获取晴空系数预测模型输出的目标时间段内的第二晴空系数序列。
13.在本技术的一些实施例中，建立晴空系数预测模型包括：在第一目标设备采集的历史环境数据中，确定典型环境数据作为训练数据；确定典型环境数据对应的晴空系数为目标函数；依据训练数据和目标函数对机器学习模型进行训练，得到晴空系数预测模型。
14.根据本发明实施例的另一方面，还提供了一种设备状态监测装置，包括：采集模块，用于获取第一目标设备在目标时间段内采集的环境数据；第一比较模块，用于以预设数据检测规则对环境数据进行检测，并将检测结果作为第一评判指标；第二比较模块，用于确定环境数据和目标工作参数之间的相关系数，并将相关系数作为第二评判指标，其中，目标工作参数为第二目标设备在目标时间段内的工作参数；第三比较模块，用于依据环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标；处理模块，用于依据第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标确定第一目标设备的工作状态。
15.根据本发明实施例的另一方面，提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行设备状态监测方法。
16.根据本发明实施例的另一方面，提供了一种辐照仪，辐照仪包括处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行设备状态监测方法。
17.在本发明实施例中，采用获取第一目标设备在目标时间段内采集的环境数据；以预设数据检测规则对环境数据进行检测，并将监测结果作为第一评判指标；确定环境数据和目标工作参数之间的相关系数，并将相关系数作为第二评判指标，其中，目标工作参数为第二目标设备在目标时间段内的工作参数；依据环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标；依据第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标共同确定第一目标设备的工作状态的方式，通过第一评判指标、第二评判指
标和第三评判指标综合判断第一目标设备的工作状态，达到了多维度监测目标设备工作状态的目的，从而实现了准确识别目标设备是否异常的技术效果，进而解决了由于现有技术中基于监测信号判断辐照仪运行状态造成的无法准确判断辐照仪的工作状态技术问题。
附图说明
18.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
19.图1是根据本发明实施例的一种设备状态监测方法的流程示意图；
20.图2是根据本发明实施例的一种第三评判指标确定方法的流程示意图；
21.图3是根据本发明实施例的一种设备状态判断过程的流程示意图；
22.图4是根据本发明实施例的一种设备状态监测装置的结构示意图。
具体实施方式
23.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
24.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
25.根据本发明实施例，提供了一种设备状态监测方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
26.图1是根据本发明实施例的设备状态监测方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：
27.步骤s102，获取第一目标设备在目标时间段内采集的环境数据；
28.在本技术的一些实施例中，目标时间段可以由用户自行设定，包括设定目标时间段的时长，目标时间段的起始时间点和终止时间点等。另外，目标时间段可以为未来即将到来的时间段，也可以为历史时间段。当目标时间段设定为未来时间段时，本技术所提供的方案可以在第一目标设备的运行过程中监测第一目标设备的运行状态。当目标时间段设定为历史时间段时，本技术所提供的方案可用于对第一目标设备的历史运行状态进行复查。
29.需要说明的是，本技术中所述的第一目标设备可以为辐照仪，本技术中所提供的设备状态监测方法可运行在辐照仪中，也可以运行在任意具有一定计算能力并且有权限读取辐照仪采集的环境数据的电子设备中，包括但不限于本地服务器或云端服务器等。
30.步骤s104，以预设数据检测规则对环境数据进行检测，并将检测结果作为第一评判指标；
31.在本技术的一些实施例中，上述预设数据检测规则包括以下至少之一：数值缺失检测，恒值检测，大数检测，特定时段数值检测。其中，所述数值缺失检测包括检测所述环境数据中是否存在数据缺失，所述恒值检测包括检测所述环境数据是否存在连续多个数据的数值相同，并且所述多个数据的数量不小于预设数量，所述大数检测包括检测所述环境数据中是否存在大于第一预设值的数据，所述特定时段数值检测包括检测在所述目标时间段内的特定时间段内，采集到的所述环境数据是否为第二预设值。
32.具体地，在本技术的一些实施例中，辐照仪所采集的环境数据中包括辐照数据和周边环境数据，其中周边环境数据包括温度、湿度、气压、风速、风向、pm2.5经纬度、海拔等。这些数据在采集后可以存放在数据库中，这样可以通过数据库sql语句对采集到的数据按照预设数据监测规则进行检测，包括采集点数统计、单点值阈值判断和夜间数值判断实现采集监测中的缺失、恒值(例如连续6点值相同)、冒大数(例如值大于1600)、不合规则诊断(夜间表值大于零)等。
33.步骤s106，确定环境数据和目标工作参数之间的相关系数，并将相关系数作为第二评判指标，其中，目标工作参数为第二目标设备在目标时间段内的工作参数；
34.在本技术的一些实施例中，所述环境数据包括辐照数据，所述目标工作参数包括有功功率，确定所述环境数据和目标工作参数之间的相关系数，并将所述相关系数作为第二评判指标包括：计算所述环境数据和所述目标工作参数之间的协方差；计算所述环境数据的第一标准差，以及所述目标工作参数的第二标准差；依据所述协方差，所述第一标准差和所述第二标准差确定所述相关系数。
35.具体地，上述第二目标设备可以为光伏电站中的逆变器样板机，其中，选择样板机可以减少实际生产过程中存在的限制功率等因素的影响。第二目标设备的工作参数包括样板机的有功功率。
36.在实际计算第二评判指标时，可以选择预设时间段内(例如早八点到下午四点)辐照仪采集的环境数据和样板机的有功功率，以0.5h为数据采样频率，使用皮尔逊相关系数对环境数据和有功功率进行曲线相关性分析：
[0037][0038]
上式中的x表示有功功率，y表示环境数据，σ
x
表示有功功率的标准差，σy表示环境数据的标准差，cov(x,y)表示计算有功功率和环境数据的协方差，e()表示计算特定数据的期望值，u
x
表示有功功率的期望值，uy表示环境数据的期望值。
[0039]
在本技术的一些实施例中，光伏电站中样板机的有功功率与相同时刻的辐照数据之间存在较强的正相关性，及辐照量越大，则有功功率越大。如果通过上述公式计算得到的相关性系数异常，如相关性系数小于零，则可认为第二评判指标指示辐照仪发生了故障。
[0040]
步骤s108，依据环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标；
[0041]
在本技术的一些实施例中，依据所述环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标包括确定所述第一晴空系数序列中的第
一晴空系数对应的所述第二晴空系数序列中的第二晴空系数，其中，所述第一晴空系数和所述第二晴空系数对应同一时间点；比较所述第一晴空系数和所述第二晴空系数的偏差比例，并在所述偏差比例大于预设偏差比例的情况下，确定所述第一晴空系数为异常晴空系数；确定所述第一晴空系数序列中的所述异常晴空系数的比例，并将所述比例作为所述第三评判指标。
[0042]
具体地，晴空系数的计算公式为：其中，fzcj代表辐照表采集的辐照数据，llfz代表大气层外理论辐照，大气层外理论辐照计算原理如下：
[0043]
llfz＝1367*er*(sin(lat)*sin(ed) cos(lat)*cos(ed)*cos(tl)
[0044]
公式中er代表日地距离系数，lat代表纬度，tl代表时角，ed代表太阳高度角，这些因素基于天体几何原理结合时间和经纬度数据均可计算获得。
[0045]
在本技术的一些实施例中，依据所述环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标之前，所述设备状态监测方法还包括：建立晴空系数预测模型；获取所述晴空系数预测模型输出的所述目标时间段内的所述第二晴空系数序列。
[0046]
在本技术的一些实施例中，建立晴空系数预测模型的步骤包括在所述第一目标设备采集的历史环境数据中，确定典型环境数据作为训练数据；确定所述典型环境数据对应的晴空系数为目标函数；依据所述训练数据和所述目标函数对机器学习模型进行训练，得到所述晴空系数预测模型。
[0047]
在本技术的一些实施例中，确定晴空系数为目标函数指的是模型输出的预测晴空系数应与作为目标函数的晴空系数尽可能地接近。
[0048]
具体地，如图2所示，在确定第三评价指标时，可以使用xgboost序列分析方法，将典型日的温湿度、气压、风速、风向、pm2.5、经纬度、海拔、设备安装方位角等特征数据作为模型特征输入x，以晴空系数为目标函数y进行序列趋势模型构建，获得晴空系数序列预测模型。最终得到的模型可以输出目标时间段内的晴空系数序列。当通过实采数据计算的晴空系数偏离模型输出的晴空系数预测序列曲线值达到一定幅度，如30％时，则判定该点数据异常，当采样周期内异常点数超采集点总和的一定比例，如半数时，则判定该辐照仪数据存在漂移，可认为第三评判指标指示辐照仪工作异常。
[0049]
步骤s110，依据第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标共同确定第一目标设备的工作状态。
[0050]
在本技术的一些实施例中，依据第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标确定第一目标设备的工作状态包括：在第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标中的任意一个评判指标指示第一目标设备异常时，确定第一目标设备在目标时间段内的工作状态为异常工作状态。
[0051]
在本技术的一些实施例中，在第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标中的任意一个评判指标指示第一目标设备异常时，确定第一目标设备在目标时间段内的工作状态为异常工作状态包括：在检测结果为环境数据不符合预设数据监测规则时，确定第一评判指标指示第一目标设备异常；在相关系数小于预设相关系数时，确定第二评判指标指示第一目标设备异常；在第一晴空序列和第二晴空系列的相似度低于预设相似度时，确定第
三评判指标指示第一目标设备异常。
[0052]
具体地，如图3所示，通过本技术所提供的设备状态监测方法，实现了从数据的采集监测和数据的数值分析两方面来共同确定目标设备的工作状态。其中，如图3所示，从采集监测的角度分析目标设备的工作状态时，可以分析目标设备采集到的数据中是否存在缺失，恒值，冒大数或不合规则(如夜间的辐照数据不为零)等。而从数值分析的角度确定目标设备是否异常时，还包括周期性异常检测和数值漂移检测两种检测方法。在进行周期性异常检测时，会选择典型日(天气晴朗时)，并设定好数据采样时间间隔，然后进行样板机有功功率和辐照仪采集的辐照数据的曲线相关性分析，并在超过预设比例的数据存在相关性系数异常时，确定目标设备异常。而在进行计数值漂移检测时，同样需要选择目标时间段内的典型日，计算此时的晴空系数，然后和预测得到的晴空系数进行比较，并在两者偏差较大时确定目标设备处于异常状态。
[0053]
综上所述，本技术所提供的设备状态监测方法，一方面可以基于基于辐照仪输出数据从多维度量化评估监测辐照仪运行状态，与现有技术相比，监测结果更加精准；另一方面，本技术结合环境因素数据、站端发电有功功率数据，基于机器学习方法，实现了量化获取辐照仪在不同环境下的历史运行状态，能够动态连续监测辐照仪状态可能出现的潜在变化，也可以在不同环境条件下准确判断辐照仪的工作状态。
[0054]
根据本发明实施例，提供了一种设备状态监测装置。图4是根据本发明实施例的设备状态监测装置，如图4所示，该装置包括：采集模块40，用于获取第一目标设备在目标时间段内采集的环境数据；第一比较模块42，用于以预设数据检测规则对所述环境数据进行检测，并将检测结果作为第一评判指标；第二比较模块44，用于确定所述环境数据和目标工作参数之间的相关系数，并将所述相关系数作为第二评判指标，其中，所述目标工作参数为第二目标设备在所述目标时间段内的工作参数；第三比较模块46，用于依据所述环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标；处理模块48，用于依据所述第一评判指标，所述第二评判指标和所述第三评判指标确定所述第一目标设备的工作状态。
[0055]
需要说明的是，图4中所示的设备状态监测装置可用于执行图1中所示的设备状态监测方法，因此，对图1中的设备状态监测方法的相关解释说明也适用于本技术实施例中。
[0056]
根据本发明实施例，提供了一种非易失性存储介质，非易失性存储介质包括存储的程序，其中，在程序运行时控制非易失性存储介质所在设备执行如下设备状态监测方法：获取第一目标设备在目标时间段内采集的环境数据；以预设数据检测规则对环境数据进行检测，并将监测结果作为第一评判指标；确定环境数据和目标工作参数之间的相关系数，并将相关系数作为第二评判指标，其中，目标工作参数为第二目标设备在目标时间段内的工作参数；依据环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标；依据第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标共同确定第一目标设备的工作状态。
[0057]
根据本发明实施例，提供了一种辐照仪。辐照仪包括处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行如下设备状态监测方法：获取第一目标设备在目标时间段内采集的环境数据；以预设数据检测规则对环境数据进行检测，并将监测结果作为第一评判指标；确定环境数据和目标工作参数之间的相关系数，并将相关系数作为第二评判指标，其中，目
标工作参数为第二目标设备在目标时间段内的工作参数；依据环境数据，计算第一晴空系数序列，并与预测得到的第二晴空系数序列比较，得到第三评判指标；依据第一评判指标，第二评判指标和第三评判指标共同确定第一目标设备的工作状态。
[0058]
在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0059]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0060]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0061]
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
[0062]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0063]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。