一种针对太阳能电站的LoRa扩频因子计算方法与流程

一种针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法
技术领域
1.本发明涉及太阳能电站站内通信领域，具体涉及一种针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法。


背景技术：

2.lora技术作为低功耗广域无线网(low-power wide-area network,lpwan)技术之一，是一种革命性的无线网接入技术，具有低功耗，远距离，抗干扰，低成本等优点，颇具实际应用价值。目前国内外已围绕lora无线网络数据采集与传输方面开展了大量研究，从大量文献来看，lorawan协议可用在难以通过人工取得或人工成本较高的信息传输领域，如智能电信塔监控与能源管理系统、对于数据量大以及实时性要求高的农业场景等，均可通过lora网络实现区域内大规模的环境参数采集工作，并利用lte技术将本区域环境参数信息的传输到较远的服务端。系统满足了网络稳定性，信号业务质量，数据采集时间，系统功耗等需求。
3.太阳能电站中光伏板铺设范围广、规模及数据量大，可采用lora无线自组网进行站内通信传输。随着新能源在电力系统中出力占比提升，光伏出力波动性对电网系统安全稳定运行影响开始显现。因此，系统对光伏出力数据分析增加，对数据实时性要求也增高。而太阳能电站中出力的波动性可以概率统计形式加以度量，在某些时段内低于某一概率的出力波动应被视为异常信号，应加快传输频率及速率。但lora无线自组网的常规参数设定中，一般是以传输速率及距离作为度量因素，如扩频因子sf越大，传输距离越远及传输速率会受影响。而没有将信息重要程度作为信息传播速率选择的区分因素。因此，将光伏板出力波动加以衡量扩频因子计算，可使得lora信息传输效率更具弹性。


技术实现要素：

4.鉴于上述分析，本发明旨在提供涉及一种针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法，用于解决上述问题。
5.本发明的目的主要是通过以下技术方案实现的：
6.一种针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法，所述方法包括以下步骤：
7.步骤1：收集历史太阳能电站光伏出力数据并对基于概率统计的光伏出力类型进行分类；
8.步骤2：确定初始扩频因子取值，基于确定的初始扩频因子取值，采用lora技术组建太阳能光伏板终端与监控室网关间自组网络；
9.步骤3：建立针对太阳能电站的lora扩频因子的计算方法。
10.其中：
11.所述步骤1中，收集历史太阳能电站光伏出力数据并对基于概率统计的光伏出力类型进行分类，具体为：
12.1)根据电网调度数据给定重点关注的日负荷高峰时段及低谷时段，分别为[t1,t1+
δt1]及[t2,t2+δt2]；
[0013]
2)对太阳能电站第k个光伏板，根据现有监测设备收集历史n年内负荷高峰时段[t1,t1+δt1]及低谷时段[t2,t2+δt2]分别对应的光伏出力及
[0014]
3)分别对n年每日负荷高峰时段[t1,t1+δt1]对应的光伏出力从大到小进行排序，对低谷时段[t2,t2+δt2]对应的光伏出力从大到小进行排序。根据概率统计原则，获得置信出力保证率90％对应的负荷高峰时段出力和低谷时段出力
[0015]
所述步骤2中，确定初始扩频因子取值，具体为：设所有光伏板均装设有lora终端的通信模块，并相应装设网关装置y个；采用lora调制解调器计算器获得该lora无线通信网络的初始扩频因子取值集合sf0＝{sf
01
,
…
,sf
0j
,
…
,sf
0y
}。
[0016]
所述步骤3中，建立针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法，具体描述如下：
[0017]
1)对第j个网关对应lora通信网，按步骤1确定负荷高峰时段[t1,t1+δt1]及低谷时段[t2,t2+δt2]；
[0018]
2)对第j个网关对应的初始扩频因子取值集合内第j个元素sf
0j
，按sf取值表选取其上一档扩频因子值sf
1j
，即满足sf
1j
＜sf
0j
；
[0019]
3)采用lora调制解调器计算器得到sf
1j
对应的传输距离l
1j
及第j个网关最远需传输距离l
max
；若l
1j
＞l
max
，且在日负荷高峰时段[t1,t1+δt1]和负荷低谷时段[t2,t2+δt2]，若或则在日负荷高峰时段[t1,t1+δt1]和负荷低谷时段[t2,t2+δt2]时间段中，按sf取值表设对第j个网关对应lora通信网的扩频因子为sf
1j
，在其余时间段仍维持sf
0j
不变；反之，若l
1j
＞l
max
，则仍维持sf
0j
不变。
[0020]
本发明提出的一种针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法，通过对太阳能电站所有lora通信网进行参数设置，即将信息重要程度作为信息传播速率选择的区分因素，对光伏板出力波动加以衡量扩频因子计算，可使得lora信息传输效率更具弹性。
附图说明
[0021]
图1一种针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法示意图。
具体实施方式
[0022]
下面结合附图来具体描述本发明的某一实施例，其中，附图构成本技术的一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理。
[0023]
参阅图1，本发明公开了一种针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法，包括以下步骤：
[0024]
步骤1：收集历史太阳能电站光伏出力数据并对基于概率统计的光伏出力类型进行分类；
[0025]
步骤2：确定初始扩频因子取值，基于确定的初始扩频因子取值，采用lora技术组建太阳能光伏板终端与监控室网关间自组网络；
[0026]
步骤3：建立针对太阳能电站的lora扩频因子的计算方法。
[0027]
其中：
[0028]
步骤1中，收集历史太阳能电站光伏出力数据并对基于概率统计的光伏出力类型
进行分类，具体包括以下步骤：
[0029]
1)根据电网调度数据给定重点关注的日负荷高峰时段及低谷时段，分别为[t1,t1+δt1]及[t2,t2+δt2]；
[0030]
2)对太阳能电站第k个光伏板，根据现有监测设备收集历史n年内负荷高峰时段[t1,t1+δt1]及低谷时段[t2,t2+δt2]分别对应的光伏出力及
[0031]
3)分别对n年每日负荷高峰时段[t1,t1+δt1]对应的光伏出力从大到小进行排序，对低谷时段[t2,t2+δt2]对应的光伏出力从大到小进行排序。根据概率统计原则，获得置信出力保证率90％对应的负荷高峰时段出力和低谷时段出力
[0032]
结合实施例来看，根据步骤1，电网调度数据给定的重点关注日负荷高峰时段为下午17时至19时，负荷低谷时段为下午12时至14时。对这两个时段内收集了四年的太阳能电站s(装机容量100mw)，并对出力从大到小进行排序，获得置信出力保证率90％对应的负荷高峰时段出力为2mw和低谷时段出力为60mw。
[0033]
步骤2中，确定初始扩频因子取值，具体为：设所有光伏板均装设有lora终端的通信模块，并相应装设网关装置y个；采用lora调制解调器计算器获得该lora无线通信网络的初始扩频因子取值集合sf0＝{sf
01
,
…
,sf
0j
,
…
,sf
0y
}。
[0034]
结合实施例来看，太阳能电站s内已组建2个lora自组网。根据步骤2，第1个和第2个lora自组网的初始扩频因子sf
01
分别为sf11、sf9。
[0035]
步骤3中，建立针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法，具体描述如下：
[0036]
1)对第j个网关对应lora通信网，按步骤1确定负荷高峰时段[t1,t1+δt1]及低谷时段[t2,t2+δt2]；
[0037]
2)对第j个网关对应的初始扩频因子取值集合内第j个元素sf
0j
，按sf取值表选取其上一档扩频因子值sf
1j
，即满足sf
1j
＜sf
0j
；
[0038]
3)采用lora调制解调器计算器得到sf
1j
对应的传输距离l
1j
及第j个网关最远需传输距离l
max
；若l
1j
＞l
max
，且在日负荷高峰时段[t1,t1+δt1]和负荷低谷时段[t2,t2+δt2]，若或则在日负荷高峰时段[t1,t1+δt1]和负荷低谷时段[t2,t2+δt2]时间段中，按sf取值表设对第j个网关对应lora通信网的扩频因子为sf
1j
，在其余时间段仍维持sf
0j
不变；反之，若l
1j
＞l
max
，则仍维持sf
0j
不变。
[0039]
按步骤3对太阳能电站所有lora通信网进行参数设置，即将信息重要程度作为信息传播速率选择的区分因素。对光伏板出力波动加以衡量扩频因子计算，可使得lora信息传输效率更具弹性。
[0040]
结合实施例来看，根据步骤3：
[0041]
1)对应第1个lora自组网的lora扩频因子上一档值为sf10。在当日负荷高峰时段为下午17时至19时电站出力为0mw，小于该时段95％置信出力2mw。采用lora调制解调器计算器得到sf10对应的传输距离35km及第1个lora自组网网关最远需传输距离40km，则在当日负荷高峰时段将第1个lora自组网的lora扩频因子更改为sf10,其余时段仍维持为sf11。负荷低谷时段为下午12时至14时电站出力为30mw，小于该时段95％置信出力2mw，则在当日负荷低谷时段将第1个lora自组网扩频因子仍维持为sf9；
[0042]
2)对应第2个lora自组网的lora扩频因子上一档值为sf10。在当日负荷高峰时段为下午17时至19时电站出力为3mw，大于该时段95％置信出力2mw，则在当日负荷高峰时段将第1个lora自组网扩频因子仍维持为sf9。在负荷低谷时段为下午12时至14时电站出力为100mw，大于该时段95％置信出力2mw。采用lora调制解调器计算器得到sf8对应的传输距离30km及第2个lora自组网网关最远需传输距离22km，则在当日负荷低谷时段将第1个lora自组网的lora扩频因子更改为sf10,其余时段仍维持为sf11。
[0043]
以上所述仅为本发明的一个实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：收集历史太阳能电站光伏出力数据并对基于概率统计的光伏出力类型进行分类；步骤2：确定初始扩频因子取值，基于确定的初始扩频因子取值，采用lora技术组建太阳能光伏板终端与监控室网关间自组网络；步骤3：建立针对太阳能电站的lora扩频因子的计算方法；其中：所述步骤1中，收集历史太阳能电站光伏出力数据并对基于概率统计的光伏出力类型进行分类，具体为：1)根据电网调度数据给定重点关注的日负荷高峰时段及低谷时段，分别为[t1,t1+δt1]及[t2,t2+δt2]；2)对太阳能电站第k个光伏板，根据现有监测设备收集历史n年内负荷高峰时段[t1,t1+δt1]及低谷时段[t2,t2+δt2]分别对应的光伏出力及3)分别对n年每日负荷高峰时段[t1,t1+δt1]对应的光伏出力从大到小进行排序，对低谷时段[t2,t2+δt2]对应的光伏出力从大到小进行排序；根据概率统计原则，获得置信出力保证率90％对应的负荷高峰时段出力和低谷时段出力所述步骤2中，确定初始扩频因子取值，具体为：设所有光伏板均装设有lora终端的通信模块，并相应装设网关装置y个；采用lora调制解调器计算器获得该lora无线通信网络的初始扩频因子取值集合sf0＝{sf
01
,
…
,sf
0j
,
…
,sf
0y
}；所述步骤3中，建立针对太阳能电站的lora扩频因子计算方法，具体描述如下：1)对第j个网关对应lora通信网，按步骤1确定负荷高峰时段[t1,t1+δt1]及低谷时段[t2,t2+δt2]；2)对第j个网关对应的初始扩频因子取值集合内第j个元素sf
0j
，按sf取值表选取其上一档扩频因子值sf
1j
，即满足sf
1j
＜sf
0j
；3)采用lora调制解调器计算器得到sf
1j
对应的传输距离l
1j
及第j个网关最远需传输距离l
max
；若l
1j
＞l
max
，且在日负荷高峰时段[t1,t1+δt1]和负荷低谷时段[t2,t2+δt2]，若或则在日负荷高峰时段[t1,t1+δt1]和负荷低谷时段[t2,t2+δt2]时间段中，按sf取值表设对第j个网关对应lora通信网的扩频因子为sf
1j
，在其余时间段仍维持sf
0j
不变；反之，若l
1j
＞l
max
，则仍维持sf
0j
不变。

技术总结
本发明提供一种针对太阳能电站的LoRa扩频因子计算方法，涉及太阳能电站站内通信领域。本发明对太阳能电站LoRa自组网的扩频因子常规选择方法中加入了受光照影响而导致出力变化的因素，使得LoRa信息传输效率可将信息重要程度加以考虑，具体包括：收集历史太阳能电站光伏出力数据并对基于概率统计的光伏出力类型进行分类；采用LoRa技术组建太阳能光伏板终端与监控室网关间自组网络；提出一种针对太阳能电站的LoRa扩频因子的计算方法。通过将基于概率统计的光伏出力类型对应的出现时间进行统计及分析，利用系统对太阳能电站出力信息的不同重要程度的关注度，对LoRa扩频因子进行重新设定，使得LoRa信息传输效率更具弹性。使得LoRa信息传输效率更具弹性。使得LoRa信息传输效率更具弹性。


技术研发人员：孙豪 李少森 王小岭 阮峻 黄剑湘 李浩 孙靖铷 敬官欣 何照能 王加磊 赵伟杰 冯文昕 彭光强 陶冶 胡梦霖 邱桂尧 乔柱桥 梁钰华 李德荣 溥德启 李俊宇 袁虎强 杨光 刘超 张子聪 张强 巫思源
受保护的技术使用者：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司昆明局
技术研发日：2023.06.15
技术公布日：2023/10/11