[发明专利]一种分布式低碳能源站健康状态预警预测方法

说明书

本发明公开了一种分布式低碳能源站健康状态预警预测方法，包含分析分布式低碳能源站状态信息，采集分布式低碳能源站状态量数据；运用孤立森林算法对采集的状态量进行检测，筛选出异常的状态量数据；运用随机森林算法对异常的状态量数据进行修正；计算状态变化量，并结合现行状态量，确定分布式低碳能源站的运行状态分类方法；采集分布式低碳能源站的状态变化量、状态量以及运行状态，对广义回归神经网络PSO‑GRNN模型进行训练；根据分布式低碳能源站新生成的状态变化量和状态量，不断修正广义回归神经网络PSO‑GRNN模型。本发明提供的分布式低碳能源站健康状态预警预测方法，有助于对分布式低碳能源站健康状态未来运行状态进行预测，具有良好应用前景。

技术领域

本发明属于能源系统领域，具体涉及一种分布式低碳能源站健康状态预警预测方法。

背景技术

随着“双碳”目标的快速推进，节能减排和低碳高效的理念深入人心。在高效能源利用和低碳环境保护的双重作用之下，能实现能源低碳高效利用的分布式低碳能源站逐渐成为大家的研究重点。对分布式低碳能源站的健康运行状态进行精确的把握，能对分布式低碳能源站的运行起到积极指导作用。

在健康状态预警预测方面，CN115372852A中提出基于前馈神经网络的蓄电池健康状态预测方法，其通过获取老化特性参数，包括环境温度、开路电压等，进而预测蓄电池的健康状态。CN115153447A中提出了健康状态预测系统，通过对多特征的相关模块，以达到健康状态预测的目的。CN115343621A中考虑数据驱动的作用，提出了一种动力电池的健康状态预测方法。其通过对现有电动力汽车的数据进行处理，确定历史健康数据值与健康特征，达到预测健康的目的。CN114332613A中提出基于遥感影像的农地健康状态预测方法，其通过卫星遥感的支撑，对农地的健康状态进行预测。现有研究多以特定设备为对象，健康状态预测大多以锂电池的健康运行状态为主，对于分布式低碳能源站的健康状态鲜有研究。现有的预测预警方法不能准确的预测，缺乏科学有效的结果。

发明内容

为了解决分布式低碳能源站健康状态预警预测的问题，本发明提供了一种分布式低碳能源站健康状态预警预测方法。

本发明提供的分布式能源低碳站健康状态预警预测方法，包含以下步骤：

步骤S1：分析分布式低碳能源站状态信息，采集分布式低碳能源站状态量数据；

步骤S2：运用孤立森林算法对采集的状态量进行检测，筛选出异常的状态量数据；

步骤S3：运用随机森林算法对异常的状态量数据进行修正；

步骤S4：计算状态变化量，并结合现行状态量，确定分布式低碳能源站的运行状态分类方法；

步骤S5：采集分布式低碳能源站的状态变化量、状态量以及运行状态，对广义回归神经网络PSO-GRNN模型进行训练；

步骤S6：根据分布式低碳能源站新生成的状态变化量和状态量，不断修正广义回归神经网络PSO-GRNN模型。

可选的，步骤S1中所述分布式低碳能源站的状态量包括电网电压、电网频率、气网气压和热网温度。

可选的，步骤S2包含构建孤立森林，对全部状态量数据进行找寻树，求得最终的孤立森林深度、状态量数据的平均深度，再对树的深度进行标准化处理，检索测试数据，计算步骤有：

E(h(x))→0,s(x,a)→1； (3)

E(h(x))→a-1,s(x,a)→0；

E(h(x))→c(a),s(x,a)→0.5

公式1中，a表示状态量的数量；c(a)表示二叉树将搜索完成后的平均路径；ξ表示欧拉常数；