CN120087730A 基于光伏发电的电能管理方法、系统及云平台 （中经云数据存储科技（北京）有限公司）

(19)国家知识产权局(71)申请人中经云数据存储科技(北京)有限公司地址100000北京市大兴区经济技术开发区科创九街15号院6号楼一层101室(72)发明人孙鲁毅孙茂金孙明辉周贤禹孙伟(74)专利代理机构深圳汉林汇融知识产权代理事务所(普通合伙)44850专利代理师刘临利(54)发明名称基于光伏发电的电能管理方法、系统及云平台本发明公开了基于光伏发电的电能管理方对负载的历史运行数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据，首先对负载的历史运行数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据，然后对光伏发电设备的历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准，最后通过上述的两项数据对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，确定光伏发电设备在不同外界环境条件下是否能够满足负载的需求，当光伏发电设备的发电量无法满足负载的需求时，通过储能设备对负载进行辅助供电，避免了负载在低能源下运行，2获取负载的历史运行数据，基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据；获取光伏发电设备的历史发电数据，基于后台管理终端，对光伏发电设备的历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准；获取光伏发电设备的外界环境数据，基于后台管理终端，根据负载不同时间区间内的电能消耗数据和光伏发电设备的发电参照标准对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电。2.根据权利要求1所述的基于光伏发电的电能管理方法，其特征在于，所述获取负载的历史运行数据，基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据具体包括如下步骤：基于后台管理终端，以光伏发电为特征对数据库系统进行数据提取处理，获取负载的历史运行数据；基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行时间分析，确定负载的电能消耗数据；基于后台管理终端，对负载的电能消耗数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据。3.根据权利要求2所述的基于光伏发电的电能管理方法，其特征在于，所述基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行时间分析，确定负载的电能消耗数据具体包括如下步基于后台管理终端，对光伏发电设备和负载的历史运行数据进行溯源处理，确定光伏发电设备的启用时刻和负载的启用时刻；基于后台管理终端，对光伏发电设备的启用时刻和负载的启用时刻进行判断处理；若光伏发电设备的启用时刻早于负载的启用时刻，无需对负载的历史运行数据进行筛选，将负载的历史运行数据中的能源消耗数据设置为负载的电能消耗数据；若光伏发电设备的启用时刻晚于负载的启用时刻，对负载的历史运行数据进行筛选处基于后台管理终端，以光伏发电设备的启用时刻为特征对负载的历史运行数据进行截取处理，删除负载的历史运行数据中早于光伏发电设备的启用时刻的历史运行数据，获取负载的部分历史运行数据；基于后台管理终端，将负载的部分历史运行数据中的能源消耗数据设置为负载的电能消耗数据。4.根据权利要求3所述的基于光伏发电的电能管理方法，其特征在于，所述基于后台管理终端，对负载的电能消耗数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据具体包括如下步骤：基于后台管理终端，以小时为特征对负载的电能消耗数据进行分类处理，获取负载每个小时的电能消耗数据集合，其中，所述电能消耗数据集合的具体数量为二十四个；基于后台管理终端，分别对负载每个小时的电能消耗数据集合中数据进行求和计算，获取负载每个小时的总电能消耗数据；基于后台管理终端，对负载每个小时的电能消耗数据集合中的数据数量进行计数处3理，获取负载每个小时的电能消耗数据集合中的数据数量；基于后台管理终端，对负载每个小时的电能消耗数据集合中的数据数量和负载每个小时的总电能消耗数据进行均值计算，获取负载不同时间区间内的电能消耗数据，其中，所述负载不同时间区间内的电能消耗数据的具体数量为二十四个。5.根据权利要求1所述的基于光伏发电的电能管理方法，其特征在于，所述获取光伏发电设备的历史发电数据，基于后台管理终端，对光伏发电设备的历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准具体包括如下步骤：基于后台管理终端，对数据库系统进行数据读取处理，获取光伏发电设备的历史发电基于后台管理终端，以日期为特征对光伏发电设备的历史发电数据进行第一次分类处理，获取光伏发电设备的不同日期历史发电数据；基于后台管理终端，以小时为特征对光伏发电设备的不同日期的历史发电数据进行第二次分类处理，获取光伏发电设备的小时历史发电数据；基于后台管理终端，对光伏发电设备的小时历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准。6.根据权利要求5所述的基于光伏发电的电能管理方法，其特征在于，所述基于后台管理终端，对光伏发电设备的小时历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准具体包括如下步骤：基于后台管理终端，对光伏发电设备的小时历史发电数据进行数据读取处理，获取每个小时内的光照强度变化数据集合和每个小时内的温度数据变化集合；基于后台管理终端，分别对每个小时内的光照强度变化数据集合和每个小时内的温度数据变化集合进行均值计算，获取每个小时内的光照强度平均值和每个小时内的温度平均基于后台管理终端，以每个小时内的光照强度平均值和每个小时内的温度平均值为特征对光伏发电设备的小时历史发电数据进行数据匹配处理，获取光伏发电设备的发电集合，所述发电集合的具体形式为：每个小时内的光照强度平均值，每个小时内的温度平均基于后台管理终端，以每个小时内的光照强度平均值和每个小时内的温度平均值为特征对光伏发电设备的发电集合进行条件匹配处理，确定光伏发电设备的最大发电量和光伏发电设备的最小发电量，所述光伏发电设备的最大发电量和光伏发电设备的最小发电量指的是在相同的光照强度平均值和温度平均值下的发电量；基于后台管理终端，根据光伏发电设备的最大发电量和光伏发电设备的最小发电量生成不同的光照强度平均值、温度平均值的发电量区间；后台管理终端根据不同的光照强度平均值、温度平均值以及不同的光照强度平均值、温度平均值的发电量区间生成光伏发电设备的发电参照标准。7.根据权利要求1所述的基于光伏发电的电能管理方法，其特征在于，所述获取光伏发电设备的外界环境数据，基于后台管理终端，根据负载不同时间区间内的电能消耗数据和光伏发电设备的发电参照标准对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电具体包括如下步骤：4基于光照传感器和温度传感器，对光伏发电设备的周围环境进行数据采集，获取光伏发电设备的外界环境数据，其中，所述光伏发电设备的外界环境数据包括实时光照强度数据和实时温度数据；基于实时光照强度数据和实时温度数据，对光伏发电设备的发电参照标准进行信息匹配处理，获取光电设备的预测发电量区间；基于后台管理终端，对计时设备进行数据读取处理，获取实时时刻；基于后台管理终端，对光电设备的预测发电量区间和实时时刻进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电。8.根据权利要求7所述的基于光伏发电的电能管理方法，其特征在于，所述基于后台管理终端，对光电设备的预测发电量区间和实时时刻进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电具体包括如下步骤：基于后台管理终端，以实时时刻为特征对负载不同时间区间内的电能消耗数据进行时间匹配处理，获取负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据；基于后台管理终端，对光电设备的预测发电量区间和负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据进行判断处理；若负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据位于光电设备的预测发电量区间内，不需要打开储能设备对负载进行辅助供电；若负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据大于或等于光电设备的预测发电量区间的最大值，需要打开储能设备对负载进行辅助供电；若负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据小于或等于光电设备的预测发电量区间的最小值，不需要打开储能设备对负载进行辅助供电。9.基于光伏发电的电能管理系统，用于实现如权利要求1-8任意一项所述的基于光伏后台管理终端，后台管理终端用于控制各个模块以负载的历史运行数据和光伏发电设备的历史发电数据为特征对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电；数据库系统，数据库系统用于存储负载的历史运行数据、光伏发电设备的历史发电数能源消耗分析模块，能源消耗分析模块用于对负载的历史运行数据进行时间分析、分类处理、计算分析，获取负载不同时间区间内的电能消耗数据；发电参照标准生成模块，发电参照标准生成模块用于对光伏发电设备的历史发电数据光照传感器和温度传感器，光照传感器和温度传感器用于对光伏发电设备的周围环境进行数据采集，获取光伏发电设备的外界环境数据；储能设备控制模块，储能设备控制模块根据负载不同时间区间内的电能消耗数据和光伏发电设备的发电参照标准对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电。10.一种云平台，其特征在于，所述云平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络5接口用于与至少一个云域网节点通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行权利要求1-8中任意一项所述的基于光伏发电的电能管理方法。6技术领域[0001]本发明涉及电能管理技术领域，具体是涉及基于光伏发电的电能管理方法、系统及云平台。背景技术[0002]光伏发电是利用半导体界面的光生伏特效应而将光能直接转变为电能的一种技术；光伏发电主要由太阳电池板(组件)、控制器和逆变器三大部分组成，主要部件由电子元器件构成。太阳能电池经过串联后进行封装保护可形成大面积的太阳电池组件，再配合上功率控制器等部件就形成了光伏发电装置。光伏发电系统没有机械运动部件，无污染、无噪[0003]光伏发电设备的发电量受外界环境因素影响，当外界环境因素发生变化时，会导致光伏发电设备的发电量出现波动，当光伏发电设备的发电量波动较大时，光伏发电设备的发电量可能无法满足负载的需求，负载在低能源条件下运行时，可能会出现异常，进而降低了负载的使用寿命。发明内容[0004]为解决上述技术问题，提供基于光伏发电的电能管理方法、系统及云平台，本技术方案解决了上述背景技术中提出的光伏发电设备的发电量受外界环境因素影响，当外界环境因素发生变化时，会导致光伏发电设备的发电量出现波动，当光伏发电设备的发电量波动较大时，光伏发电设备的发电量可能无法满足负载的需求，负载在低能源条件下运行时，可能会出现异常，进而降低了负载的使用寿命的问题。[0007]获取负载的历史运行数据，基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据；[0008]获取光伏发电设备的历史发电数据，基于后台管理终端，对光伏发电设备的历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准；[0009]获取光伏发电设备的外界环境数据，基于后台管理终端，根据负载不同时间区间内的电能消耗数据和光伏发电设备的发电参照标准对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电。[0010]优选的，所述获取负载的历史运行数据，基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据具体包括如下步骤：[0011]基于后台管理终端，以光伏发电为特征对数据库系统进行数据提取处理，获取负载的历史运行数据；[0012]基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行时间分析，确定负载的电能消耗7[0013]基于后台管理终端，对负载的电能消耗数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据。[0014]优选的，所述基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行时间分析，确定负载的电能消耗数据具体包括如下步骤：[0015]基于后台管理终端，对光伏发电设备和负载的历史运行数据进行溯源处理，确定光伏发电设备的启用时刻和负载的启用时刻；[0016]基于后台管理终端，对光伏发电设备的启用时刻和负载的启用时刻进行判断处[0017]若光伏发电设备的启用时刻早于负载的启用时刻，无需对负载的历史运行数据进行筛选，将负载的历史运行数据中的能源消耗数据设置为负载的电能消耗数据；[0018]若光伏发电设备的启用时刻晚于负载的启用时刻，对负载的历史运行数据进行筛选处理；[0019]基于后台管理终端，以光伏发电设备的启用时刻为特征对负载的历史运行数据进行截取处理，删除负载的历史运行数据中早于光伏发电设备的启用时刻的历史运行数据，获取负载的部分历史运行数据；[0020]基于后台管理终端，将负载的部分历史运行数据中的能源消耗数据设置为负载的电能消耗数据。[0021]优选的，所述基于后台管理终端，对负载的电能消耗数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据具体包括如下步骤：[0022]基于后台管理终端，以小时为特征对负载的电能消耗数据进行分类处理，获取负载每个小时的电能消耗数据集合，其中，所述电能消耗数据集合的具体数量为二十四个；[0023]基于后台管理终端，分别对负载每个小时的电能消耗数据集合中数据进行求和计算，获取负载每个小时的总电能消耗数据；[0024]基于后台管理终端，对负载每个小时的电能消耗数据集合中的数据数量进行计数处理，获取负载每个小时的电能消耗数据集合中的数据数量；[0025]基于后台管理终端，对负载每个小时的电能消耗数据集合中的数据数量和负载每个小时的总电能消耗数据进行均值计算，获取负载不同时间区间内的电能消耗数据，其中，所述负载不同时间区间内的电能消耗数据的具体数量为二十四个。[0026]优选的，所述获取光伏发电设备的历史发电数据，基于后台管理终端，对光伏发电设备的历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准具体包括如下步[0027]基于后台管理终端，对数据库系统进行数据读取处理，获取光伏发电设备的历史发电数据；[0028]基于后台管理终端，以日期为特征对光伏发电设备的历史发电数据进行第一次分类处理，获取光伏发电设备的不同日期历史发电数据；[0029]基于后台管理终端，以小时为特征对光伏发电设备的不同日期的历史发电数据进行第二次分类处理，获取光伏发电设备的小时历史发电数据；[0030]基于后台管理终端，对光伏发电设备的小时历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准。8[0031]优选的，所述基于后台管理终端，对光伏发电设备的小时历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准具体包括如下步骤：[0032]基于后台管理终端，对光伏发电设备的小时历史发电数据进行数据读取处理，获取每个小时内的光照强度变化数据集合和每个小时内的温度数据变化集合；[0033]基于后台管理终端，分别对每个小时内的光照强度变化数据集合和每个小时内的温度数据变化集合进行均值计算，获取每个小时内的光照强度平均值和每个小时内的温度平均值；[0034]基于后台管理终端，以每个小时内的光照强度平均值和每个小时内的温度平均值为特征对光伏发电设备的小时历史发电数据进行数据匹配处理，获取光伏发电设备的发电集合，所述发电集合的具体形式为(每个小时内的光照强度平均值，每个小时内的温度平均[0035]基于后台管理终端，以每个小时内的光照强度平均值和每个小时内的温度平均值为特征对光伏发电设备的发电集合进行条件匹配处理，确定光伏发电设备的最大发电量和光伏发电设备的最小发电量，所述光伏发电设备的最大发电量和光伏发电设备的最小发电量指的是在相同的光照强度平均值和温度平均值下的发电量；[0036]基于后台管理终端，根据光伏发电设备的最大发电量和光伏发电设备的最小发电量生成不同的光照强度平均值、温度平均值的发电量区间；[0037]后台管理终端根据不同的光照强度平均值、温度平均值以及不同的光照强度平均值、温度平均值的发电量区间生成光伏发电设备的发电参照标准。[0038]优选的，所述获取光伏发电设备的外界环境数据，基于后台管理终端，根据负载不同时间区间内的电能消耗数据和光伏发电设备的发电参照标准对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电具体包括如下步[0039]基于光照传感器和温度传感器，对光伏发电设备的周围环境进行数据采集，获取光伏发电设备的外界环境数据，其中，所述光伏发电设备的外界环境数据包括实时光照强度数据和实时温度数据；[0040]基于实时光照强度数据和实时温度数据，对光伏发电设备的发电参照标准进行信息匹配处理，获取光电设备的预测发电量区间；[0042]基于后台管理终端，对光电设备的预测发电量区间和实时时刻进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电。[0043]优选的，所述基于后台管理终端，对光电设备的预测发电量区间和实时时刻进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电具体包括如下步骤：[0044]基于后台管理终端，以实时时刻为特征对负载不同时间区间内的电能消耗数据进行时间匹配处理，获取负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据；[0045]基于后台管理终端，对光电设备的预测发电量区间和负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据进行判断处理；[0046]若负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据位于光电设备的预测发电量区间内，不需要打开储能设备对负载进行辅助供电；9[0047]若负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据大于或等于光电设备的预测发电量区间的最大值，需要打开储能设备对负载进行辅助供电；[0048]若负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据小于或等于光电设备的预测发电量区间的最小值，不需要打开储能设备对负载进行辅助供电。[0049]进一步的，提出基于光伏发电的电能管理系统，用于实现如上述的基于光伏发电[0050]后台管理终端，后台管理终端用于控制各个模块以负载的历史运行数据和光伏发电设备的历史发电数据为特征对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电；[0051]数据库系统，数据库系统用于存储负载的历史运行数据、光伏发电设备的历史发电数据；[0052]能源消耗分析模块，能源消耗分析模块用于对负载的历史运行数据进行时间分[0053]发电参照标准生成模块，发电参照标准生成模块用于对光伏发电设备的历史发电[0054]光照传感器和温度传感器，光照传感器和温度传感器用于对光伏发电设备的周围环境进行数据采集，获取光伏发电设备的外界环境数据；[0055]储能设备控制模块，储能设备控制模块根据负载不同时间区间内的电能消耗数据和光伏发电设备的发电参照标准对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电。[0056]更进一步的，提出一种云平台，所述云平台包括处理器、机器可读存储介质和网络接口，所述机器可读存储介质、所述网络接口以及所述处理器之间通过总线系统相连，所述网络接口用于与至少一个云域网节点通信连接，所述机器可读存储介质用于存储程序、指令或代码，所述处理器用于执行所述机器可读存储介质中的程序、指令或代码，以执行如上述的基于光伏发电的电能管理方法。[0057]与现有技术相比，本发明提供了基于光伏发电的电能管理方法、系统及云平台，具备以下有益效果：[0058]本发明先是对负载的历史运行数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据，然后，对光伏发电设备的历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准，最后，通过上述的两项数据对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，确定光伏发电设备在不同外界环境条件下是否能够满足负载的需求，当光伏发电设备的发电量无法满足负载的需求时，通过储能设备对负载进行辅助供电，避免了负载在低能源下运行，降低了负载出现异常的概率，延长了负载的使用寿命。附图说明[0059]图1为本发明提出的基于光伏发电的电能管理方法中步骤S100-S300的流程示意[0060]图2为本发明提出的基于光伏发电的电能管理系统的结构框图；[0061]图3为本发明实施例中用于实现上述电能管理方法的云平台的结构框图。具体实施方式[0062]以下描述用于揭露本发明以使本领域技术人员能够实现本发明。以下描述中的优选实施例只作为举例，本领域技术人员可以想到其他显而易见的变型。[0064]S100、获取负载的历史运行数据，基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据；[0065]S200、获取光伏发电设备的历史发电数据，基于后台管理终端，对光伏发电设备的历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准；[0066]S300、获取光伏发电设备的外界环境数据，基于后台管理终端，根据负载不同时间区间内的电能消耗数据和光伏发电设备的发电参照标准对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电；[0067]本领域技术人员可以理解的是，光伏发电设备的放电量是受外界环境因素影响的，当光照强度较弱且温度较低时，光伏发电设备的发电量就较少，当光照强度较强且温度较高时，光伏发电设备的发电量就较多，而光伏发电设备的发电后是直接提供给负载使用的，如果光伏发电设备的发电量较少时，无法满足负载的使用需求时，负载需要在低能源的条件下运行，当负载在低能源的条件下运行时，可能会出现异常，且负载长时间在低能源的条件下运行，会降低负载的使用寿命，因此，对负载的历史运行数据进行能耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据，然后，再对光伏发电设备的历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备在不同的光照强度和温度下的发电量，最后，根据上述两个参数对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，确定光伏发电设备的发电量是否能够满足负载的使用需求，当无法满足负载的使用需求时，打开储能设备对负载进行辅助供电，避免了负载在低能源条件下运行，降低了负载出现异常的概率，延长了负载的使用寿命。[0068]进一步地，S100、获取负载的历史运行数据，基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据具体包括如下步骤：[0069]S101、基于后台管理终端，以光伏发电为特征对数据库系统进行数据提取处理，获取负载的历史运行数据；[0070]S102、基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行时间分析，确定负载的电能消耗数据；[0071]S103、基于后台管理终端，对负载的电能消耗数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据；[0072]可以理解的是，负载在不同时间区间内的电能消耗数据可能是不同的，因此，需要根据时间段对负载的电能消耗数据进行分类，确定负载在每个时间段内的电能消耗数据，然后，和光伏发电设备在该时间段内的发电量进行对比，确定光伏发电设备的发电量能否满足负载的需求，当无法满足时，就通过储能设备对负载进行辅助供电，避免负载在低能源条件下运行；[0073]其中，S102、基于后台管理终端，对负载的历史运行数据进行时间分析，确定负载的电能消耗数据具体包括如下步骤：[0074]S1021、基于后台管理终端，对光伏发电设备和负载的历史运行数据进行溯源处理，确定光伏发电设备的启用时刻和负载的启用时刻；11[0075]S1022、基于后台管理终端，对光伏发电设备的启用时刻和负载的启用时刻进行判断处理；[0076]S1023、若光伏发电设备的启用时刻早于负载的启用时刻，无需对负载的历史运行数据进行筛选，将负载的历史运行数据中的能源消耗数据设置为负载的电能消耗数据；[0077]S1024、若光伏发电设备的启用时刻晚于负载的启用时刻，对负载的历史运行数据进行筛选处理；[0078]S1025、基于后台管理终端，以光伏发电设备的启用时刻为特征对负载的历史运行数据进行截取处理，删除负载的历史运行数据中早于光伏发电设备的启用时刻的历史运行[0079]S1026、基于后台管理终端，将负载的部分历史运行数据中的能源消耗数据设置为负载的电能消耗数据；[0080]可以理解的是，负载的历史运行数据中可能会存在其他设备的供能数据，而这些数据是干扰数据需要剔除，因为，本方案是针对光伏发电设备的发电量进行分析的，因此，为了判断负载的历史运行数据中是否包含干扰数据，对负载的启用时刻和光伏发电设备的启用时刻进行对比，因为，当负载的启用时刻早于光伏发电设备的启用时刻，说明负载在光伏发电设备启用之前已经投入使用了，则说明负载的历史运行数据中包含了其他供能设备对负载供能的数据，为了使后续的计算分析更加方便快捷精准，将这些干扰数据筛选出来然后删除，当负载的启用时刻晚于光伏发电设备的启用时刻，说明负载的历史运行数据中的电能消耗是光伏发电设备提供的，无需对负载的历史运行数据进行筛选；[0081]其中，S103、基于后台管理终端，对负载的电能消耗数据进行能源消耗分析，确定负载不同时间区间内的电能消耗数据具体包括如下步骤：[0082]S1031、基于后台管理终端，以小时为特征对负载的电能消耗数据进行分类处理，获取负载每个小时的电能消耗数据集合，其中，所述电能消耗数据集合的具体数量为二十[0083]S1032、基于后台管理终端，分别对负载每个小时的电能消耗数据集合中数据进行求和计算，获取负载每个小时的总电能消耗数据；[0084]S1033、基于后台管理终端，对负载每个小时的电能消耗数据集合中的数据数量进行计数处理，获取负载每个小时的电能消耗数据集合中的数据数量；[0085]S1034、基于后台管理终端，对负载每个小时的电能消耗数据集合中的数据数量和负载每个小时的总电能消耗数据进行均值计算，获取负载不同时间区间内的电能消耗数据，其中，所述负载不同时间区间内的电能消耗数据的具体数量为二十四个；[0086]可以理解的是，负载每天消耗的电能数据是近似相等的，只是每个小时的能耗数据可能会存在差异，因此，以小时为特征对负载的电能消耗数据进行分类，但是分类得到的小时能耗数据会有很多，为了得到一个能够代表负载小时能耗的数据，对这些小时能耗数据进行均值计算，以平均值代表负载每个小时的能耗数据。[0087]进一步地，S200、获取光伏发电设备的历史发电数据，基于后台管理终端，对光伏发电设备的历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准具体包括如下[0088]S201、基于后台管理终端，对数据库系统进行数据读取处理，获取光伏发电设备的历史发电数据；[0089]S202、基于后台管理终端，以日期为特征对光伏发电设备的历史发电数据进行第一次分类处理，获取光伏发电设备的不同日期历史发电数据；[0090]S203、基于后台管理终端，以小时为特征对光伏发电设备的不同日期的历史发电数据进行第二次分类处理，获取光伏发电设备的小时历史发电数据；[0091]S204、基于后台管理终端，对光伏发电设备的小时历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准；[0092]可以理解的是，每天的光照强度和温度是不同的，且每天的每个小时的光照强度和温度也是不同的，因此，通过日期和小时对光伏发电设备的历史发电数据进行二次分类，确定光伏发电设备每个小时的发电量，光伏发电设备的每个小时的发电量对应的光照强度和温度可能是相同的，也可能是不同的，因此，后续以光照强度和温度为特征对每个小时的发电量进行匹配，确定相同的光照强度和温度对应的发电量，当后续光伏发电设备的外界环境与该光照强度和温度相同时，就能得到光伏发电设备的发电量，进而就能确定光伏发电设备的发电量能否满足负载的需求，避免了负载在低能源的条件下运行。[0093]其中，S204、基于后台管理终端，对光伏发电设备的小时历史发电数据进行参数分析，确定光伏发电设备的发电参照标准具体包括如下步骤：[0094]S2041、基于后台管理终端，对光伏发电设备的小时历史发电数据进行数据读取处理，获取每个小时内的光照强度变化数据集合和每个小时内的温度数据变化集合；[0095]S2042、基于后台管理终端，分别对每个小时内的光照强度变化数据集合和每个小时内的温度数据变化集合进行均值计算，获取每个小时内的光照强度平均值和每个小时内的温度平均值；[0096]可以理解的是，随着时间的变化，光照强度和温度也会发生变化，因此，在一个小时内光照强度和温度是一个变化过程，所以，对一个小时内的光照强度和温度进行均值计算，得到每个小时的光照强度平均值和温度平均值，后续根据光照强度平均值和温度平均值确定这个小时内光伏发电设备的发电量，即在这个条件下，光伏发电设备的发电量，但是，并不是在相同的光照强度平均值和温度平均值下，光伏发电设备的发电量就一定是相同的，这是一个波动的区间，在这个条件下，光伏发电设备的发电量是在一个区间内波动的，后续，只需根据相同的光照强度平均值和温度平均值对光伏发电设备的发电量进行对比，将相同的光照强度平均值和温度平均值下的最大发电量和最小发电量设置为发电量区间，而在这个条件下，光伏发电设备的发电量是在这个区间波动的；[0097]S2043、基于后台管理终端，以每个小时内的光照强度平均值和每个小时内的温度平均值为特征对光伏发电设备的小时历史发电数据进行数据匹配处理，获取光伏发电设备的发电集合，所述发电集合的具体形式为(每个小时内的光照强度平均值，每个小时内的温[0098]S2044、基于后台管理终端，以每个小时内的光照强度平均值和每个小时内的温度平均值为特征对光伏发电设备的发电集合进行条件匹配处理，确定光伏发电设备的最大发电量和光伏发电设备的最小发电量，所述光伏发电设备的最大发电量和光伏发电设备的最小发电量指的是在相同的光照强度平均值和温度平均值下的发电量；[0099]S2045、基于后台管理终端，根据光伏发电设备的最大发电量和光伏发电设备的最小发电量生成不同的光照强度平均值、温度平均值的发电量区间；[0100]S2046、后台管理终端根据不同的光照强度平均值、温度平均值以及不同的光照强度平均值、温度平均值的发电量区间生成光伏发电设备的发电参照标准；[0101]可以理解的是，即使在相同的光照强度和温度下，光伏发电设备的发电量也会存在差异，而为了提高后续的分析精度，以相同的光照强度和温度下，光伏发电设备的发电量的最大值和最小值构成一个发电量区间，当后续光伏发电设备的外界环境因素与该光照强度和温度相同时，就能确定光伏发电设备的发电量就在这个区间内，后续只需判断负载的电能消耗数据和该发电量区间的大小就能确定光伏发电设备的发电量能否满足负载的需[0102]进一步地，S300、获取光伏发电设备的外界环境数据，基于后台管理终端，根据负载不同时间区间内的电能消耗数据和光伏发电设备的发电参照标准对光伏发电设备的外界环境数据进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电具体包括如下步骤：[0103]S301、基于光照传感器和温度传感器，对光伏发电设备的周围环境进行数据采集，获取光伏发电设备的外界环境数据，其中，所述光伏发电设备的外界环境数据包括实时光照强度数据和实时温度数据；[0104]S302、基于实时光照强度数据和实时温度数据，对光伏发电设备的发电参照标准进行信息匹配处理，获取光电设备的预测发电量区间；[0106]S304、基于后台管理终端，对光电设备的预测发电量区间和实时时刻进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电；[0107]可以理解的是，负载在每个小时内的能耗数据是不同的，因此，需要先确定负载所在的实时时刻和光伏发电设备的外界环境因素，才能进行后续的发电量预测以及能源对比，判断光伏发电设备在某个光照强度和某个温度下的发电量能否满足负载的使用，若无法满足，则需要打开储能设备对负载进行辅助供电；[0108]其中，S304、基于后台管理终端，对光电设备的预测发电量区间和实时时刻进行综合分析，选择是否需要打开储能设备对负载进行辅助供电具体包括如下步骤：[0109]S3041、基于后台管理终端，以实时时刻为特征对负载不同时间区间内的电能消耗数据进行时间匹配处理，获取负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据；[0110]S3042、基于后台管理终端，对光电设备的预测发电量区间和负载在实时时刻所属的时间区间内的电能消耗数据进行判断处理；[0111]S3043、若