本发明属于分布式电池储能电站，具体而言，涉及一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法、介质及系统。
背景技术：
1、近年来，大型分布式电池储能电站在全球范围内得到了广泛应用和推广，但是分布式电池储能电站在与电网并网过程中也面临着诸多技术挑战，例如功率波动、谐波缺陷、电能质量下降等，这给电力系统的稳定运行带来了新的难题。谐波是指电力系统中基波以外的其他频率分量，通常由非线性电气设备产生，会导致额外的能量损耗和设备发热。在分布式电池储能电站中，由于采用了大量逆变器将直流电转换为交流电并并网输出，很容易产生各种谐波缺陷。这些谐波不仅影响分布式电池储能电站的安全，还会通过输电线路传播到整个电网，干扰其他用电设备，造成更大范围的能源浪费。因此，及时发现并诊断分布式电池储能电站的谐波故障，对于提高系统运行效率、降低运维成本具有重要意义。
2、传统的谐波检测和诊断方法主要依赖于人工分析监测数据，存在以下几个突出问题：
3、1.工作效率低下。分布式电池储能电站设备众多，海量监测数据难以人力处理。人工分析费时费力，响应速度慢，很难实现实时在线诊断。
4、2.可靠性差，误诊率高。谐波类型多样，规律复杂，很多隐性缺陷不易被发现。人工分析往往存在主观偏差，判断标准不一致，导致漏诊和误诊的情况时有发生。
技术实现思路
1、有鉴于此，本发明提供一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法、介质及系统，能够解决现有技术在对分布式电池储能电站谐波故障诊断时存在工作效率低下，可靠性差，误诊率高的技术问题。
2、本发明是这样实现的：
3、本发明的第一方面提供一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法，其中，包括以下步骤：
4、s10、实时获取分布式电池储能电站的每个逆变器输出的电气参数，包括电流、电压、频率；
5、s20、根据所述储能电站的逆变器拓扑图，建立逆变器树；
6、s30、遍历所述逆变器树，按照遍历顺序，得到每个逆变器的序号；
7、s40、建立电气二维网格图，其中，所述电气二维网格图的横坐标为时间，纵坐标为逆变器序号，其中，每个网格的时长为一个采集周期；
8、s50、将实时采集的电气参数转为rgb色值，并对所述二维网格图进行填充，得到二维彩图；
9、s60、获取历史谐波故障记录的每个逆变器输出的电气参数，以及所述历史谐波故障记录对应的故障原因，建立每一种谐波故障对应的二维彩图，记为对比二维图；
10、s70、建立滑动窗口，利用所述每一种谐波故障对应的对比二维图对所述二维彩图进行相似度匹配，选择相似度最高的对比二维图对应的谐波故障作为分布式电池储能电站的谐波故障原因，并输出给操作人员。
11、在上述技术方案的基础上，本发明的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法还可以做如下改进:
12、其中，所述实时获取分布式电池储能电站的每个逆变器输出的电气参数的步骤，具体包括：
13、首先，获取每个逆变器输出端的电气参数的原始采样数据；
14、然后，对所述原始采样数据进行预处理，包括格式统一、去除异常值和噪声、插补缺失值。
15、其中，所述遍历所述逆变器树的方法为前序遍历或中序遍历或后序遍历。
16、其中，所述一个采集周期为0.001秒～0.005秒。
17、其中，所述将实时采集的电气参数转为rgb色值的步骤，具体是：将所述电气参数的电压值、电流值和频率值三个量分别归一化到0-1区间内，然后将三个归一化量作为rgb三基色值。
18、其中，所述获取历史谐波故障记录的每个逆变器输出的电气参数，以及所述历史谐波故障记录对应的故障原因，建立每一种谐波故障对应的二维彩图的步骤，具体是：建立一个谐波故障样本库，从历史故障数据中提取出各类谐波故障的相关电气参数数据及故障原因说明；然后预处理所述相关电气参数数据，并基于预处理后的相关电气参数数据构建出二维彩色图像，作为与各类谐波故障对应的对比二维图。
19、其中，建立滑动窗口，利用所述每一种谐波故障对应的对比二维图对所述二维彩图进行相似度匹配的步骤，具体是：构建一个滑动窗口，所述滑动窗口将在所述二维彩图上以固定步长滑动；在所述滑动窗口内提取出待匹配图；遍历s60步骤中建立的故障样本库，计算每个对比图与所述待匹配图的相似度分数，相似度分数根据像素颜色距离和权重计算得到。
20、进一步的，所述计算每个对比图与所述待匹配图的相似度分数步骤中，考虑故障延时现象，所述待匹配图按不同时间偏移与样本库对比图进行匹配；从所有对比图中选择与所述待匹配图相似度分数最高的一个，将其对应故障原因作为诊断结果输出。
21、本发明的第二方面提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行上述的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法。
22、本发明的第三方面提供一种分布式电池储能电站谐波故障诊断系统，其中，包含上述的计算机可读存储介质。
23、与现有技术相比较，本发明提供的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法、介质及系统的有益效果是：
24、1.将电气参数数据转化为直观的二维彩色图像，利用图像处理和计算机视觉技术进行故障识别，大大提高了诊断效率和准确性。
25、2.针对同类故障，采用聚类和图像合并策略，生成对应的总图像，有效提取了故障的共性特征。而后基于分割算法，根据潜在的纹理差异，将总图像进一步拆解，挖掘了更多隐性的细节特征。
26、3.对每一类故障的总图像，都构建了对应的"样本库对比图"。基于图像相似度匹配的思路，将实时检测数据与样本库中的对比图进行匹配对比，从而快速精准地识别出故障类型及其原因。
27、4.考虑到故障存在一定时间延迟，引入了滑动窗口和时间序列对齐机制，使诊断系统能够容许并查找故障发生时间的偏差。
28、5.采用创新的相似度度量方法，融合了像素颜色距离和位置权重两个维度，在评分时全面考虑了图像差异。
29、综上所述，本发明的方案解决现有技术在对分布式电池储能电站谐波故障诊断时存在工作效率低下，可靠性差，误诊率高的技术问题。
1.一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法，其特征在于，所述实时获取分布式电池储能电站的每个逆变器输出的电气参数的步骤，具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法，其特征在于，所述遍历所述逆变器树的方法为前序遍历或中序遍历或后序遍历。
4.根据权利要求1所述的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法，其特征在于，所述一个采集周期为0.001秒～0.005秒。
5.根据权利要求1所述的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法，其特征在于，所述将实时采集的电气参数转为rgb色值的步骤，具体是：将所述电气参数的电压值、电流值和频率值三个量分别归一化到0-1区间内，然后将三个归一化量作为rgb三基色值。
6.根据权利要求1所述的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法，其特征在于，所述获取历史谐波故障记录的每个逆变器输出的电气参数，以及所述历史谐波故障记录对应的故障原因，建立每一种谐波故障对应的二维彩图的步骤，具体是：建立一个谐波故障样本库，从历史故障数据中提取出各类谐波故障的相关电气参数数据及故障原因说明；然后预处理所述相关电气参数数据，并基于预处理后的相关电气参数数据构建出二维彩色图像，作为与各类谐波故障对应的对比二维图。
7.根据权利要求1所述的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法，其特征在于，建立滑动窗口，利用所述每一种谐波故障对应的对比二维图对所述二维彩图进行相似度匹配的步骤，具体是：构建一个滑动窗口，所述滑动窗口将在所述二维彩图上以固定步长滑动；在所述滑动窗口内提取出待匹配图；遍历s60步骤中建立的故障样本库，计算每个对比图与所述待匹配图的相似度分数，相似度分数根据像素颜色距离和权重计算得到。
8.根据权利要求7所述的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法，其特征在于，所述计算每个对比图与所述待匹配图的相似度分数步骤中，考虑故障延时现象，所述待匹配图按不同时间偏移与样本库对比图进行匹配；从所有对比图中选择与所述待匹配图相似度分数最高的一个，将其对应故障原因作为诊断结果输出。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有程序指令，所述程序指令运行时，用于执行权利要求1-8任一项所述的一种分布式电池储能电站谐波故障诊断方法。
10.一种分布式电池储能电站谐波故障诊断系统，其特征在于，包含权利要求9所述的计算机可读存储介质。
