本发明涉及能源监测预警，具体为寒地风光热综合能源智能监测与预警系统。
背景技术：
1、在当前的能源系统中，多能流交织、多品位分布和多时空尺度等特征变得越来越突出。然而，传统的技术往往局限于对单一能流系统的能量转换分析，无法有效解决多能流综合系统所面临的问题。
2、特别是在寒地乡村场景中，由于气候条件的限制以及太阳能和风能发电的间歇性和波动性，综合能源系统面临着一系列挑战。
3、因此，本领域发明人员提出寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，以解决上述问题。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，解决了现有综合能源系统波动较大，资源产生浪费的问题。
2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，包括输入潮流模块、潮流干扰模块、设备健康评估模块、运行策略优化模块、预警信息模块、系统调度优化模块；所述输入潮流模块用于了解当前潮流状态，并提前预测未来潮流趋势；所述潮流干扰模块用于响应潮流干扰，降低系统的不稳定性和风险；所述设备健康评估模块用于对电力设备关键部件的健康状况进行评估，实现预防性维护；所述运行策略优化模块用于通过机器学习的方式能够自动调整微网的运行策略；所述预警信息模块用于通知与提醒人工及时干预；所述系统调度优化模块用于综合考虑和优化调度调整能源利用效率和成本利用；
3、所述设备健康评估模块与输入潮流模块为电性连接，所述潮流干扰模块与运行策略优化模块为电性连接，所述输入潮流模块与运行策略优化模块为网络连接。
4、优选的，所述输入潮流模块包括多参数测量单元、预测算法单元，所述多参数测量单元用于控制传感器来获取微网中各个节点的电流、电压、功率数据；所述预测算法单元用于通过结合数据库数据和算法计算对未来一段时间内的潮流进行预测。
5、优选的，所述潮流干扰模块包括干扰检测单元、平抑控制单元，所述干扰检测单元用于检测包括电流突增或突降的潮流干扰情况；所述平抑控制单元用于配合干扰检测单元采取相应的控制策略，优化潮流流动方向和容量。
6、优选的，所述设备健康评估模块包括检测数据处理单元、性能退化识别单元、异常检测单元；所述检测数据处理单元用于对综合能源设备的多参数监测数据进行处理和分析；所述性能退化识别单元用于识别关键部件的性能退化状态；所述异常检测单元用于实时监测设备的运行状态。
7、优选的，所述运行策略优化模块包括数据特征训练单元、深度学习算法优化单元、最优策略确定单元，所述数据特征训练单元用于使用深度学习算法，提取微网运行策略的特征；所述深度学习算法优化单元用于通过迭代和交叉验证，优化深度学习计算模型；所述最优策略确定单元用于将深度学习算法套入系统运行中进行使用。
8、优选的，所述预警信息模块包括多模块提醒单元，所述多模块提醒单元用于通过多渠道将监测信息和报警信息告知监管者。
9、优选的，所述系统调度优化模块包括实时监测单元、影响规律研究单元，所述实时监测单元用于实时监测系统运行状态，及时获取数据，进行调度参数的实时调整；所述影响规律研究单元用于公布操作参数对系统综合性能的影响规律数据。
10、优选的，所述运行策略优化模块以q-learning算法作为计算基础，具体计算步骤为：
11、a、状态表示：将微网的状态表示为一个向量，包括各个节点的电流、电压、负荷参数；
12、b、动作表示：将微网的运行策略表示为一个动作向量，包括控制节点功率输出、调整电压操作；
13、c、奖励函数：定义奖励函数来评估每个动作的优劣，奖励函数包括能源利用效率、经济性、系统稳定性指标；
14、d、q值更新：根据q-learning算法，使用以下更新公式来更新q值：
15、q(s,a)＝(1-α)*q(s,a)+α*(r+γ*max(q(s′,a′)))
16、迭代完善算法模型的计算表达式：
17、c、特征提取：使用深度神经；
18、d、网络进行微网运行数据的特征提取；
19、b、模型训练：使用特征提取的结果作为输入，通过迭代和交叉验证的方法训练深度强化学习模型；
20、c、参数调整：在每次迭代中，根据当前状态和q值，选择最优的动作，并更新q值函数参数；
21、d、收敛判断：通过设定一个收敛条件判断算法模型是否收敛。
22、优选的，所述设备健康评估模块使用支持向量机算法进行性能优化识别，通过以下表达式表示：
23、y＝sign(wtx+b)
24、其中，y为预测结果(1代表性能退化，-1代表正常)，w为模型的权重向量，x为输入的特征向量，b为模型的偏置项，通过训练过程中的梯度下降法求解出w和b的最优值。
25、优选的，所述预警信息模块中的多渠道包括移动终端应用、声光报警器，所述系统调度优化模块参数包括电网与微网切换策略参数、负荷调度策略参数、储能设备充放电策略参数、发电机组输出功率控制参数。
26、工作原理：通过多个模块的协作运行，实现对寒地风光热综合能源系统的智能监测和预警的系统，结合了潮流计算、设备健康评估、运行策略优化等关键技术，以提高系统的可靠性、稳定性、经济性和能源利用效率。
27、该系统首先通过输入潮流模块对电力系统进行建模，并使用数学方法求解节点电压和功率的分布情况，从而了解系统的当前潮流状态和未来潮流趋势。接着，潮流干扰模块响应潮流干扰，通过调整发电机组输出功率、负荷分配等控制策略，降低系统的不稳定性和风险。
28、同时，设备健康评估模块对电力设备关键部件的监测数据进行处理和分析，评估设备的健康状况，并使用大数据分析和机器学习技术，判断设备的健康状态，并预测设备的寿命和性能退化趋势。这为预防性维护提供了依据。
29、在运行策略优化模块中，系统根据实时监测数据和预测信息，通过机器学习的方式自动调整微网的运行策略，包括调整发电机组输出功率、储能设备的充放电策略等，以最大程度地满足负荷需求，同时优化能源利用效率和经济性。
30、预警信息模块基于实时监测数据和设备健康评估结果，设置预警阈值和规则，及时发出警报，并将相关信息通知给操作人员或维护人员，以便及时采取措施进行干预和修复。
31、最后，系统调度优化模块综合考虑能源供需平衡、设备健康状况和经济性等因素，通过数学建模和优化算法，确定最佳的系统调度策略。这包括自动调整发电机组输出功率、储能设备的充放电策略等，以提高能源利用效率，降低能源成本，实现系统的整体调度优化。
32、本发明提供了寒地风光热综合能源智能监测与预警系统。具备以下有益效果：
33、1、本发明通过实时监测系统的潮流状态和预测未来趋势，系统可以优化发电机组输出功率、负荷分配等运行策略，降低风光能源随机性、间歇性与波动性对系统中用电负荷的影响，提高微电网电能调度的稳定性，以最大程度地满足负荷需求，减少能源的浪费，提高能源利用效率。
34、2、本发明通过系统调度优化模块，综合考虑能源供需平衡、设备健康状况和经济性等因素，自动调整发电机组输出功率、储能设备的充放电策略等，以降低能源成本，实现系统的整体调度优化。
35、3、本发明通过潮流干扰模块对潮流干扰的响应和控制，系统可以降低系统的不稳定性和风险，保持系统的可靠运行。同时，通过设备健康评估模块对关键设备的监测和评估，及时发现设备故障或退化，采取预防性维护措施，提高系统的稳定性。
36、4、本发明通过实时监测数据和设备健康评估结果，系统可以及时发出预警并通知相关人员，以便及时采取措施进行干预和修复，有助于提前预防潜在问题的发生，减少停机时间和损失。
37、5、本发明通过优化调度策略和提高能源利用效率，系统可以最大限度地利用可再生能源，如风能、光能和热能，减少对传统能源的依赖，促进清洁能源的可持续利用。
1.寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，包括输入潮流模块、潮流干扰模块、设备健康评估模块、运行策略优化模块、预警信息模块、系统调度优化模块；所述输入潮流模块用于了解当前潮流状态，并提前预测未来潮流趋势；所述潮流干扰模块用于响应潮流干扰，降低系统的不稳定性和风险；所述设备健康评估模块用于对电力设备关键部件的健康状况进行评估，实现预防性维护；所述运行策略优化模块用于通过机器学习的方式能够自动调整微网的运行策略；所述预警信息模块用于通知与提醒人工及时干预；所述系统调度优化模块用于综合考虑和优化调度调整能源利用效率和成本利用；
2.根据权利要求1所述的寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，所述输入潮流模块包括多参数测量单元、预测算法单元，所述多参数测量单元用于控制传感器来获取微网中各个节点的电流、电压、功率数据；所述预测算法单元用于通过结合数据库数据和算法计算对未来一段时间内的潮流进行预测。
3.根据权利要求1所述的寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，所述潮流干扰模块包括干扰检测单元、平抑控制单元，所述干扰检测单元用于检测包括电流突增或突降的潮流干扰情况；所述平抑控制单元用于配合干扰检测单元采取相应的控制策略，优化潮流流动方向和容量。
4.根据权利要求1所述的寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，所述设备健康评估模块包括检测数据处理单元、性能退化识别单元、异常检测单元；所述检测数据处理单元用于对综合能源设备的多参数监测数据进行处理和分析；所述性能推划识别单元用于识别关键部件的性能退化状态；所述异常检测单元用于实时监测设备的运行状态。
5.根据权利要求1所述的寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，所述运行策略优化模块包括数据特征训练单元、深度学习算法优化单元、最优策略确定单元，所述数据特征训练单元用于使用深度学习算法，提取微网运行策略的特征；所述深度学习算法优化单元用于通过迭代和交叉验证，优化深度学习计算模型；所述最优策略确定单元用于将深度学习算法套入系统运行中进行使用。
6.根据权利要求1所述的寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，所述预警信息模块包括多模块提醒单元，所述多模块提醒单元用于通过多渠道将监测信息和报警信息告知监管者。
7.根据权利要求1所述的寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，所述系统调度优化模块包括实时监测单元、影响规律研究单元，所述实时监测单元用于实时监测系统运行状态，及时获取数据，进行调度参数的实时调整；所述影响规律研究单元用于公布操作参数对系统综合性能的影响规律数据。
8.根据权利要求1所述的寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，所述运行策略优化模块以q-learning算法作为计算基础，具体计算步骤为：
9.根据权利要求1所述的寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，所述设备健康评估模块使用支持向量机算法进行性能退化识别，通过以下表达式表示：
10.根据权利要求1所述的寒地风光热综合能源智能监测与预警系统，其特征在于，所述预警信息模块中的多渠道包括移动终端应用、声光报警器；所述系统调度优化模块参数包括电网与微网切换策略参数、负荷调度策略参数、储能设备充放电策略参数、发电机组输出功率控制参数。
