本发明涉及电力系统管理，尤其涉及微网发电效率实时分析与提升方法。
背景技术：
1、在现代电力系统中，微网作为一种新型的电力供应网络，通过集成可再生能源发电、储能设备、负载以及能量管理系统，为实现能源的高效使用和环境的可持续发展提供了有效途径，微网能够在与主电网断开的情况下独立运行，提高了电力供应的可靠性和灵活性，随着可再生能源技术的快速发展，如太阳能光伏和风力发电，微网在全球范围内得到了广泛应用。
2、然而，微网的高效管理面临诸多挑战，首先，由于可再生能源发电的间歇性和不可预测性，如何保证微网内能源的稳定供应和最优配置成为一大技术难题，其次，微网内各种能源设备的运行效率直接影响整个系统的能源利用率和经济性，因此，实时监测微网内设备的运行状态，准确评估发电效率，及时发现并解决效率瓶颈，对于提升微网整体性能至关重要，此外，随着外部环境条件和电网负载需求的不断变化，如何动态调整优化策略，以应对这些变化，同时确保微网运行的高效和经济，也是需要解决的技术难题。
技术实现思路
1、基于上述目的，本发明提供了微网发电效率实时分析与提升方法。
2、微网发电效率实时分析与提升方法，包括以下步骤：
3、s1：实时收集微网内包括分布式能源设备和储能设备在内的运行数据；
4、s2：基于s1中收集的数据，通过预设的效率评估模型对微网的发电效率进行实时评估，识别出当前发电效率的瓶颈；
5、s3：基于s2的评估结果，制定针对性的优化策略，以解决当前发电效率的瓶颈；
6、s4：通过连接气象服务和电网运营商提供的api，实时获取外部的天气预报和负载需求预测数据；
7、s5：结合s4中获取的天气预报和负载需求预测数据，对s3中制定的优化策略进行调整，以提前应对预期的环境变化或负载需求波动；
8、s6：执行s3和s5中制定及调整的优化策略，同时监控执行效果，通过比较优化前后的性能指标来评估策略的实际影响；
9、s7：利用s6中的评估结果反馈，优化s2中的效率评估模型和s3的优化策略，以持续优化发电效率。
10、进一步的，所述s1具体包括：
11、s11：配置微网内的分布式能源设备和储能设备，以实现数据通信功能，其中，分布式能源设备包括太阳能光伏板和风力发电机；储能设备包括锂离子电池存储系统和超级电容器；
12、s12：在分布式能源设备和储能设备中集成传感器和数据采集模块，该集成传感器用于实时测量和记录各项运行数据，具体对于太阳能光伏板，测量光照强度、电压、电流和温度；对于风力发电机，测量风速、转速、电压、电流和温度；对于储能设备，测量电压、电流、温度和充放电状态；
13、s13：通过内置于每个设备中的数据采集模块，自动收集传感器测量的运行数据，数据采集模块将定期读取传感器数据，并将读取的数据打包准备发送；
14、s14：利用预先配置的通信协议和无线通信技术，将步骤s13中打包的数据从各设备传输到微网管理的数据库中备用，无线通信技术确保了数据传输的实时性和灵活性，能从各处部署的设备中收集数据。
15、进一步的，所述s2具体包括：
16、s21：从微网管理数据库中提取收集的运行数据，该数据为分布式能源设备和储能设备的运行参数，包括功率输出、电压、电流、温度，以及环境参数，该环境参数包括光照强度和风速；
17、s22：对提取的数据进行预处理，包括数据清洗和格式化处理，以符合效率评估模型的输入要求；
18、s23：将预处理后的数据输入到基于支持向量机构建的预设效率评估模型中，分析微网发电效率，并基于实时与历史数据集合识别效率低下的环节；
19、s24：模型处理输入数据后，输出微网的发电效率评估结果，该结果包括整体发电效率、各设备效率表现，以及效率低下区域的初步标识；
20、s25：基于s24中评估结果，使用决策树算法分析和识别具体的发电效率瓶颈，以最终确定效率低下的具体原因。
21、进一步的，所述s23中支持向量机构建的预设效率评估模型具体包括：
22、s231：设定效率评估模型的决策函数为：其中，x代表输入的特征向量；xi和yi分别是训练数据集中的特征向量和对应的标签；αi是拉格朗日乘子，表示特征向量xi在决策函数中的重要性；k(xi,x)是核函数，用于将输入数据映射到高维空间；b是偏置项，控制决策边界的位置；
23、s232：在s231设定的效率评估模型中，核函数选用径向基函数，该径向基函数具体为：k(xi，x)＝exp(-γ∥xi-x∥2)，其中，γ为正则化参数，用于调节数据映射到高维空间后的分散程度；
24、s233：输入预处理后的特征向量xrealtime和xhistory到效率评估模型中；
25、s234：应用效率评估模型对输入数据进行分类处理，根据输出结果将微网的运行状态划分为效率高或效率低下，为评估微网当前的发电效率提供依据；
26、s235：通过效率评估模型对实时数据xrealtime的分析与历史数据xhistory的比较，识别出当前微网的效率低下环节，特别是，通过检测特征向量在高维空间中的位置和分布，能精准地指出哪个条件或参数导致了发电效率的下降。
27、进一步的，所述s25具体包括：
28、s251：构建决策树模型，先将s24中得到的微网发电效率评估结果作为输入数据，包括各设备的效率指标和整体微网效率，在此基础上，定义目标变量为识别的效率瓶颈类别，包括设备故障、能源配置不当、环境影响；
29、s252：然后选用信息增益作为决策树构建中的分裂标准，计算每个特征对目标变量分类的贡献度，信息增益越高的特征越先被用来分裂节点，具体使用信息熵作为分裂标准的公式为：
30、其中，s是当前集合，a是特征，values(a)是a的所有可能值，sv是特征a的值为v时的子集；
31、s253：利用训练数据对决策树模型进行训练，直至达到预设的最大深度或节点不再具有显著的信息增益，以防止过拟合；
32、s254：应用s253中训练好的决策树模型对微网的实时运行状态进行分类，以识别当前的效率瓶颈，决策树模型将根据输入的效率评估结果沿着树从根节点到叶节点进行决策路径的追踪，其中每个叶节点代表一个效率瓶颈类别；
33、s255：根据决策树的分类结果，分析得到的效率瓶颈类别，最终确定效率低下的具体原因。
34、进一步的，所述s3中具体包括：
35、s31：分析s2的评估结果，识别当前微网发电效率瓶颈的具体原因，原因包括设备故障、能源配置不当、不利的环境条件和设备运行参数未优化；
36、s32：当设备故障导致的效率低下时，优化策略包括实施设备的即时维修或更换；
37、s33：当能源配置不当引起的效率问题时，优化策略为调整能源分配比例，优先利用效率最高的能源产生设备；
38、s34：当不利的环境条件低光照或低风速影响发电效率时，优化策略为调整设备运行模式，减少依赖受环境影响较大的能源设备；
39、s35：当发现设备运行参数未经优化导致效率低下时，制定优化策略为调整设备的运行参数达到最优运行状态。
40、进一步的，所述s4具体包括：
41、s41：先确定接入的气象服务和电网运营商的api接口信息，包括api的url、访问方法、所需的认证信息以及数据请求格式；
42、s42：在微网管理系统中配置api接口信息，包括录入api的url、设置请求方法、配置认证信息，以确保系统能够成功访问气象服务和电网运营商的api；
43、s43：设计定时任务，定期向气象服务的api发送数据请求，获取最新的天气预报信息，包括预测的温度、湿度、光照强度、风速的天气参数；
44、s44：同样设计定时任务向电网运营商的api发送请求，获取负载需求的预测数据，包括预测的总电网负载、预定区域的负载需求变化的信息；
45、s45：接收来自气象服务和电网运营商api的响应数据，对数据进行解析，提取出所需的天气预报和负载需求预测信息；
46、s46：将解析得到的天气预报和负载需求预测数据存储到微网管理的数据库中备用。
47、进一步的，所述s5具体包括：
48、s51：从气象服务api和电网运营商api中提取未来一定时间范围内的天气预报和负载需求预测数据，该预测数据包括预计的温度、风速、光照强度和预测的电网负载量；
49、s52：分析提取的天气预报数据，评估对微网分布式能源设备发电效率的潜在影响，特别是，计算预测的环境条件变化对设备发电量的影响，具体计算公式为：δe＝f(t，v，l)，其中，δe代表设备发电量的变化，t、v和l分别代表温度、风速和光照强度的变化；
50、s53：根据电网负载需求预测数据，预测微网内负载的变化趋势，以确定是否需要调整能源产出或储能策略来满足预测的负载需求；
51、s54：基于s52和s53的分析结果，对s3中制定的优化策略进行调整，当预测的天气条件会导致能源设备的发电效率下降时，调整策略包括提前调度其他类型的能源设备补偿发电量或调整储能设备的充放电计划以平衡能源供需。
52、进一步的，所述s6具体包括：
53、s61：实施s3和s5中确定的优化策略；
54、s62：在策略实施前后，收集性能指标数据，该性能指标数据包括发电总量、每种能源设备的发电效率、系统能源消耗；
55、s63：应用统计分析方法对比优化前后的性能指标，具体地，计算每项指标的改进比例，公式为：
56、
57、其中，performance post和performancepre分别代表策略实施前后的性能指标值；
58、s64：基于s63中计算的改进比例，评估每项优化策略的实际影响，当发现某项策略未达到预期的改进效果时，则进行分析确定原因，并根据需要调整或重新制定优化策略；
59、s65：汇总所有优化策略的评估结果，确定整体优化方案的有效性，当整体改进比例达到预定目标，确认优化策略成功；否则，迭代优化过程，对策略进行调整。
60、进一步的，所述s7具体包括：
61、s71：收集并整理s6步骤中得到的各项优化策略执行前后的性能指标数据，包括发电量、能源设备效率、能源消耗；
62、s72：分析s6步骤中的评估结果，具体方法为计算每项优化策略执行前后性能指标的变化率，公式为：其中，pafter和pbefore分别表示策略执行后和执行前的性能指标值，通过分析δp的值，确定每项策略对提升发电效率的实际贡献度；
63、s73：基于s72的分析结果，调整s2中的效率评估模型，调整方法包括更新模型中的权重参数或引入新的预测变量，具体调整公式为：
64、wnew＝wold+α·δp，其中wnew和wold分别表示调整后和调整前的模型权重，α是学习率，δp是从s72中得到的性能指标变化率，用于指导权重的调整方向和幅度。
65、本发明的有益效果：
66、本发明，通过集成先进的数据分析技术和智能优化策略，显著提升了微网管理的效率和可靠性，首先，通过实时收集微网内分布式能源设备和储能设备的运行数据，并利用支持向量机和决策树算法准确评估发电效率和识别效率瓶颈，本发明有效提高了微网运行的透明度和预测准确性，这不仅有助于及时发现并解决效率低下的问题，也为微网管理提供了数据支持，确保能源供应的稳定性和优化配置的合理性。
67、本发明，通过结合外部天气预报和电网负载需求预测数据，动态调整优化策略，有效应对了可再生能源发电的间歇性和不可预测性带来的挑战，这种基于预测数据的策略调整不仅提高了微网对外部环境变化的适应能力，也优化了能源资源的利用效率，降低了能源成本，进一步提升了微网的经济性和环境友好性。
68、本发明，通过利用执行优化策略的反馈结果持续优化效率评估模型和策略制定，建立了一个闭环的自我优化系统，这种自适应的优化机制确保了微网管理策略的持续改进和更新，提高了微网整体运行的效率和可靠性，综上所述，本发明的有益效果包括提升发电效率、优化能源配置、增强系统适应性，为实现微网的高效、经济、可持续运行提供了有力支持。
1.微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，所述s23中支持向量机构建的预设效率评估模型具体包括：
5.根据权利要求4所述的微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，所述s25具体包括：
6.根据权利要求5所述的微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，所述s3中具体包括：
7.根据权利要求6所述的微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，所述s4具体包括：
8.根据权利要求7所述的微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，所述s5具体包括：
9.根据权利要求8所述的微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，所述s6具体包括：
10.根据权利要求9所述的微网发电效率实时分析与提升方法，其特征在于，所述s7具体包括：
