本發明涉及數據處理領域。更具體地，本發明涉及一種光伏儲能系統用電力數據采集方法。

背景技術：

1、光伏儲能系統是一種將光伏發電與電能存儲技術相結合的綜合能源解決方案，其核心目標是實現清潔能源的高效利用和穩定供應。光伏儲能系統通常由光伏陣列、逆變器、儲能設備、儲能變流器以及能源管理系統組成。其中光伏陣列由多塊太陽能電池板組成，將太陽能轉化為直流電（dc）。逆變器用于將光伏產生的直流電轉換為交流電（ac），供家庭或工業設備使用。儲能設備用于對光伏陣列產生的電能進行存儲，儲能設備采用鋰電池、鉛酸電池或者液流電池，儲能變流器用于控制電池的充放電過程，優化能量流動；能源管理系統用于實時監控光伏發電量、儲能狀態、負載需求及電網電價。

2、為了保障光伏儲能系統所連接的電力網絡的可靠運行，需要對光伏儲能系統與電網連接點的電力數據實時進行采集以監控各個連接點是否運行正?！，F有技術中通常利用智能電能表對光伏儲能系統的電力數據進行采集。

3、智能電能表是指除具有準確計量電能外，還具備數據存儲、信息傳輸、遠程停送電、異常報警等多種功能的電子式電能表。智能電能表能夠精確計量正向、反向、有功、無功電能，并記錄最大需量、電壓電流諧波、功率因數等關鍵參數。其準確度高，寬量程、寬功率因數、啟動靈敏，且精度長時間不變，無須輪校。智能電能表內置數據處理單元，能夠對采集到的用電數據進行實時處理和分析，生成用電報告、趨勢圖、能耗對比等，為供電公司和用戶提供了更多的數據支持，有助于優化用電管理和節能措施的制定。

4、隨著智能電網和物聯網技術的不斷發展，智能電能表作為電力系統的重要組成部分，已經應用于家庭、商業和工業等各類場所。智能電能表具有雙向通信功能，可以與智能電網中的其他智能變電站進行數據交換。通過內置的通信模塊，它可以遠程抄表并將用電數據傳輸給供電公司或用戶的管理系統，消除了傳統人工抄表的繁瑣過程，提高了數據的準確性和效率。

5、如圖1所示，現有技術中利用智能電能表對光伏儲能系統的電力數據采集并傳輸的方式是：在光伏儲能系統的各個交流輸出端與電網的連接處分別安裝智能電能表采集電力數據并進行傳輸，在傳輸時將多個智能電能表的用電數據統一通過一個主智能電能表進行傳輸，但是在該種數據傳輸方式下，由于在傳輸時是無差別地對各個電能表的用電數據進行傳輸，且傳輸數據量大，若某一電能表異常，該異常電能表采集的用電數據可能不會被及時地傳輸，導致不能及時發現異常電能表對應的電網連接點的異常情況。

技術實現思路

1、為解決現有技術中的電能表數據傳輸方式不能及時發現光伏儲能系統與電網的各個連接點的異常情況的技術問題，本發明在如下的方面中提供方案。

2、在第一方面中，本發明提供了一種光伏儲能系統用電力數據采集方法，包括：在光伏儲能系統的各個交流輸出端與電網的連接處分別安裝智能電能表采集電力數據并進行傳輸，各個智能電能表之間通信連接，傳輸的方法包括：獲取所述智能電能表及其連接的電能表的歷史用電數據序列并計算各個用電數據序列的周期；

3、分別依據多個周期將多個用電數據序列截取一個周期的長度，從而得到多個子序列，對每個周期對應的多個子序列分別進行聚類，從而得到各個周期下的聚類簇，所述子序列的長度等于對應的周期；對于每個電能表，計算其在各個周期下的第一異常程度，并進行加權求和以獲取綜合異常程度；并將綜合異常程度最高的電能表的用電數據序列通過通信質量最高的網絡節點傳輸；第一異常程度的表達式為：

4、；

5、式中，表示第s個電能表在第t個周期下的異常程度，表示雙曲正切函數，表示第s個電能表的當前用電數據，表示第s個電能表在第t個周期下的子序列所在聚類簇的概率密度函數。

6、其有益效果為：本發明的光伏儲能系統用電力數據采集方法在對多個電能表的用電數據序列傳輸之前，首先依據用電數據序列計算各個電能表的異常程度，針對異常程度最高的電能表的用電數據序列采用通信質量最高的網絡節點傳輸，從而實現更快的獲得電能表的異常情況，避免異常電能表的用電數據出現傳輸錯誤，保障及時發現光伏儲能系統與電網的各個連接點的異常情況。此外，在計算電能表的異常程度時，考慮到了用電數據序列存在周期性，依據用電數據序列的各個周期長度對用電數據序列進行截取獲取子序列，利用各個周期下的子序列計算電能表在各個周期下的異常程度，相較于利用整個用電數據序列計算電能表的異常程度，大大減少了數據處理量，提高了電能表的異常程度計算效率。

7、再者，在計算在某個周期下的異常程度時，首先對該周期下的子序列進行聚類獲取各個聚類簇，考慮到電能表的當前用電數據與該分布的中心的差異越小，兩者的接近程度越大，當前用電數據屬于對應的概率分布的可能性越大，電能表的用電數據序列異常的可能性越小，令電能表在某個周期下的異常程度與所述差異成正相關，從而較為準確地計算出電能表在某個周期下的異常程度。

8、優選地，所述綜合異常程度的計算表達式為：

9、；

10、式中，表示第s個電能表的綜合異常程度，表示第s個電能表在第t個周期下的子序列所在聚類簇的用電數據服從正態分布的概率，表示第s個電能表在第t個周期下的子序列所在聚類簇的類內距離的均值，t表示所述周期的總個數。

11、其有益效果為：本發明是通過對不同周期下的第一異常程度進行加權求和來計算綜合異常程度，通常情況下，電能表對應的聚類簇內用電數據服從正態分布的概率越大，則計算出的第一異常程度的可信度越大，在加權求和時，該第一異常程度的權重也應該越大；電能表不同周期下所在聚類簇的類內距離越小，說明該聚類簇的相似性越大，則通過該聚類簇計算出的第一異常程度的權重也應該越大。因此，在對不同周期下的第一異常程度進行加權求和時，令對應的權重與聚類簇內用電數據服從正態分布的概率成正相關，與電能表在對應周期下所在聚類簇的類內距離成反比，從而可較為準確地計算出電能表的綜合異常程度。

12、優選地，對于某一聚類簇，獲取其用電數據服從正態分布的概率的方法包括：計算聚類簇內電能表讀數的均值和方差，進而采用a-d檢驗獲取聚類簇內的用電數據服從正態分布的概率。

13、其有益效果為：采用a-d檢驗可以較好地實現正態性檢驗，能敏感地揭示數據潛在的不對稱性，使得最終獲取的服從正態分布的概率更加準確。

14、優選地，對于某個電能表，其所述綜合異常程度等于其各個周期下的異常程度的均值。

15、優選地，計算用電數據序列的周期采用的方法為自相關函數。

16、其有益效果為：自相關函數能夠檢測信號中的周期性分量。當信號（如用電數據序列）中存在周期性特征時，自相關函數會在對應的滯后時間處出現峰值。這些峰值的位置直接對應于信號的周期，從而準確識別和分析用電數據序列的周期性特征。此外。用電數據序列往往受到各種噪聲的干擾，這些噪聲可能掩蓋了信號的真正周期性特征。通過自相關函數，可以過濾掉這些隨機噪聲，提取出信號的真正周期性信息。因此，采用自相關函數計算用電數據序列的周期，可使得周期計算結果更加準確。

17、優選地，對某一周期下的子序列進行聚類時，聚類距離的計算表達式為：

18、；

19、式中，表示第i個子序列與第j個子序列之間的聚類距離，表示第i個子序列與第j個子序列之間的互相關性。

20、其有益效果為：兩個子序列之間的互相關性越大，表示兩個子序列越相似，則兩個子序列之間的聚類距離越小。令聚類距離與兩個子序列之間的互相關性成負相關，可較為準確地計算出兩個子序列對應的聚類距離。

21、優選地，對某一周期下的子序列進行聚類時，聚類距離的計算表達式為：

22、；

23、式中，表示第i個子序列與第j個子序列之間的聚類距離，表示第i個子序列，表示第j個子序列，表示第i個子序列與第j個子序列對應的范數。

24、其有益效果為：在多維空間中，l2范數能夠準確地反映向量之間的絕對距離。此外，l2范數在計算距離時，通過平方和的方式放大了較大差異的影響，但同時也對較小差異進行了一定程度的平滑處理。這種特性使得l2范數在計算距離時對噪聲具有一定的魯棒性。因此，本發明中通過利用l2范數來計算兩個子序列之間的距離，使得聚類距離的計算結果更加準確。

25、優選地，對用電數據序列進行截取時從用電數據序列的尾部開始截取。

26、其有益效果為：由于電能表的異常情況隨著時間的推移可能會發生變化。因此，以電能表在距離當前時刻較近的時間段內采集的用電數據為基礎對電能表異常情況進行檢測，可以保障較高的準確度。本發明通過從用電數據序列的尾部開始截取來獲取子序列，從而進一步提高了電能表的異常程度計算的準確度。

27、優選地，對子序列進行聚類時采用k-means聚類算法。

28、優選地，若通信質量最高的網絡節點的傳輸量達到飽和，將綜合異常程度最高的電能表的用電數據序列通過通信質量次高的網絡節點傳輸。

29、綜上，本發明的有益效果在于：采用本發明的方法可以避免異常電能表的用電數據出現傳輸錯誤，及時地獲得電能表的異常情況，且傳輸效率較高。