本发明属于电网预警，尤其涉及一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统。
背景技术：
1、在电解水制氢与电网联合运行系统中，充分利用电力资源以提高能源效率和经济效益至关重要，目前，电解水制氢作为一种转化电能为化学能的有效途径，可以帮助平衡电网负荷，并存储过剩电能。然而，传统的电解水制氢系统通常在固定的操作条件下工作，无法动态适应电网的电力供应波动，这可能导致能源浪费或增加对电网的负担。
2、传统预警系统常常使用固定的电解参数（如电流、电压），限制了系统在电力供应过剩或不足时的调整能力，无法最大化利用可再生能源或低谷电力。
3、现有的电解系统往往缺少高效的故障预测和维护策略，故障发生时往往需要手动干预，不仅增加了维护成本，也影响了系统的持续运行。不能有效响应电网状态的快速变化，如电力过剩或短缺，可能导致电解效率下降或额外的电网负荷。
技术实现思路
1、根据以上现有技术的不足，本发明的目的在于，提供一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，通过早期故障预警，能够帮助操作员及时进行维护和修复，显著减少因故障导致的停机时间和相关的维护成本。
2、基于上述目的，本发明提供了一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，包括以下模块：
3、电解模块，用于根据电网提供的电力进行水的电解反应，产生氢气；
4、监测模块，用于实时监测电网状态和电解水制氢单元的运行参数；
5、数据分析模块，分析监测模块收集的数据，具体包括：
6、电力波动应对子模块，针对电网电力供应的不稳定性，实时调整电解水制氢单元的能耗，以适应电力波动，当监测到电力过剩或不足时，自动发出预警，并通过调整电解过程的输入功率来响应预警；
7、设备监控子模块，采用拓扑数据分析法，分析电解制氢单元的运行参数，预测潜在故障；
8、预警发生模块，基于数据分析模块的输出，当电网状态对电解水制氢单元造成不利影响或电解制氢单元自身出现潜在故障时，向操作员发出预警信号。
9、优选的，所述监测模块配置有多种传感器，用于实时收集电网的电力数据，包括电压、电流以及频率；
10、同时监测电解水制氢单元的运行参数，包括电解电流、电解电压、水温以及电解槽的压力和电解质浓度；
11、监测模块通过无线网络与数据分析模块通信，实时传输收集到的所有数据。
12、优选的，所述电力波动应对子模块具体包括：
13、配备波动分析算法分析电网的电力供应波动情况，并根据监测到的数据判断电力是否过剩或不足；
14、当电力过剩时，自动指令电解模块增加电解电流的输入功率，加快水的电解速度，增加氢气的产量，以利用多余的电力；
15、当电力不足时，同样自动指令电解模块减少电解电流的输入功率，以减少对电网的负担，调整氢气的生产速度以匹配可用电力；
16、在监测到任何电力供应的不稳定性时，电力波动应对子模块会与预警发生模块协作，自动发出预警信号。
17、优选的，所述波动分析算法采用图神经网络，在图神经网络中，电网被视为网络图，其中，各节点代表电站、变电站或消费节点，边代表输电线路，图神经网络直接在网络图上操作，分析节点间的复杂关系和影响，用于预测和分析基于网络结构的电力流动和波动。
18、优选的，所述图神经网络应用于电力波动分析，具体包括：
19、网络建模：将电网建模为一个图，其中，节点代表电网中的各实体，边代表电力连接，包括输电线路，每个节点均具有其属性，属性包括发电量、消费量、电压等级；
20、特征向量设定：为每个节点设定特征向量xi，其中包括电力供应、需求、历史波动数据信息，边的特征是输电容量、距离或连接类型；
21、消息传递机制：使用图神经网络中的消息传递机制，每个节点根据其相邻节点的状态更新自己的状态，表示为：
22、；
23、其中，、分别是节点i、节点j在第l层的隐藏状态，eij是节点i和节点j之间边的特征，是节点i的邻居节点集合，是在所有邻居上的聚合函数，f和g是可学习的神经网络函数；
24、电力波动监测：利用训练好的图神经网络模型对每个节点进行电力状态的预测，根据节点的预测状态和实际状态比较，判断电力是否过剩或不足；
25、设定阈值δ，通过计算每个节点的电力供需差异di来确定状态：
26、，如果di>δ，则判断为电力过剩；如果di<-δ，则判断为电力不足；其中，表示节点i的供应电力，表示节点i的需求电力；
27、根据图神经网络模型的输出，当监测到某个节点或区域的电力不足或过剩时，自动触发预警，并调整电解水制氢单元的输入功率参数。
28、优选的，所述设备监控子模块中的拓扑数据分析法tda具体包括：
29、数据映射与网络构建：将电解水制氢单元的运行参数映射到高维数据点中，运行参数为电解电流、电解电压、水温、电解槽的压力和电解质浓度，使用高维数据点构建一个抽象网络，其中，节点表示实际的测量点，边连接具有相似属性的节点；
30、拓扑特征提取：应用tda中的持久同调技术来分析由参数形成的数据结构的拓扑特性，关注数据中的“洞”或连续性中断，指示异常或故障模式，将持久同调得到的拓扑特征转化为可用于机器学习的特征向量；
31、模式识别与故障预测：创建每个操作状态的拓扑签名，通过比较不同时间点的拓扑签名，监测状态的变化，利用拓扑变化监测运行中的异常，异常表现为拓扑结构的突然变化或新出现的拓扑特征；
32、一旦监测到拓扑异常，将自动触发预警，提示故障或需要注意的变化，根据拓扑分析结果，动态调整监控参数的阈值，以适应运行环境的变化和设备老化的影响，监控参数包括电解电流、电解电压、水温、电解槽的压力以及电解质浓度。
33、优选的，所述持久同调技术具体包括：
34、构建点云：将监测到的电解电流、电解电压、水温、电解槽的压力和电解质浓度视为多维空间中的点，每个时间点的参数值组成一个点，形成一个点云数据集；
35、构建过滤器：定义一个“半径”参数r，用于创建覆盖点云的超球体，随着r增加，超球体逐渐扩展，开始相互重叠并形成连接，形成的连接结构视为简化的复杂；
36、计算vietoris-rips复形：对于给定的半径r，构建一个vietoris-rips复形，用于表示数据点间的连接，复形包括点、线、三角形，随着r增加，复形越来越大；
37、持久图和巴塞特图的生成：随着半径r的变化，记录出现和消失的洞，即拓扑特征，洞代表数据中的环状结构或空洞，洞的出现和消失与状态变化相关，生成持久图和巴塞特图，显示拓扑特征随r的变化；
38、分析持久图和巴塞特图，识别关键拓扑变化，一个突然出现的洞表明出现了新的异常状态，根据分析结果，预测潜在故障并发出预警信号。
39、优选的，所述持久图中，每个参数集的持久同调结果用系列条形码来表示，每个条形码对应一个洞的生存时间，条形码的集合形成了当前状态的拓扑签名；
40、巴塞特图中，每个点代表一个洞，横坐标是该洞出现的尺度，纵坐标是消失的尺度。
41、优选的，所述动态调整监控参数的阈值包括基于统计分析的调整，使用统计方法计算每个监控参数的历史数据波动性，如果某参数的波动性增大，需要调宽该参数的阈值范围。
42、优选的，所述统计分析包括计算每个参数的均值、标准差和变异系数cv，具体包括：
43、均值是一组数据的平均值，用于表示数据集的中心点，对于给定的数据集，均值μ计算公式为：
44、；
45、其中，n是数据点的数量，xi是单个数据点的值；
46、标准差是衡量数据集分散程度的统计量，用于描述数据点与均值的偏离程度，对于同一数据集x，标准差σ计算为：
47、；
48、变异系数是衡量相对波动性的指标，用于比较不同量级的数据的波动性，变异系数的计算为：；cv的值越大，表示数据的波动性越高。
49、本发明的有益效果：
50、本发明通过实时监测和响应电网电力供应的波动，电解水制氢系统能够有效地适应电力供应的过剩或不足，在电力供应过剩时，系统通过增加电解电流的输入，加速水的电解过程，以提高氢气的产出速率，从而最大化利用多余的电力，反之，在电力供应不足时，系统能够降低电解电流的输入，减缓电解反应的速度，减少对电网的负担，动态调整不仅优化了电解水制氢过程中的能源使用，而且有助于维护电网的稳定性，提升整体的能源效率和资源利用率。
51、本发明的设备监控子模块采用先进的拓扑数据分析法（tda）来监控电解水制氢单元的运行参数，并预测潜在故障，通过持续监测和分析运行参数（电解电流、电解电压、水温、电解槽压力和电解质浓度）的拓扑变化，能够早期识别可能导致设备故障的异常状态，这种早期故障预警能够帮助操作员及时进行维护和修复，显著减少因故障导致的停机时间和相关的维护成本，同时，通过动态调整监控参数的阈值，系统能够更加灵活地适应运行环境的变化和设备老化的影响，进一步增强系统的可靠性。
52、本发明利用图神经网络（gnn）对电网的电力供应波动进行深入分析，能够模拟和分析电网中的电力流动和波动情况。通过将电网建模为一个图，其中节点代表电网中的各种实体（如发电站、变电站、消费点），边代表电力连接，gnn能够在网络图上直接操作，分析节点间的复杂关系和影响，基于图的分析方法不仅提高了电力波动分析的准确性，还增强了系统对电力波动的响应能力，使得操作更加高效，系统通过自动触发预警并调整电解水制氢单元的输入功率参数，提高了操作的自动化水平和效率，有助于实现更高效和稳定的运行。
1.一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，包括以下模块：
2.根据权利要求1所述的一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，所述监测模块配置有多种传感器，用于实时收集电网的电力数据，包括电压、电流以及频率；
3.根据权利要求2所述的一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，所述电力波动应对子模块具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，所述波动分析算法采用图神经网络，在图神经网络中，电网被视为网络图，其中，各节点代表电站、变电站或消费节点，边代表输电线路，图神经网络直接在网络图上操作，分析节点间的复杂关系和影响，用于预测和分析基于网络结构的电力流动和波动。
5.根据权利要求4所述的一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，所述图神经网络应用于电力波动分析，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，所述设备监控子模块中的拓扑数据分析法tda具体包括：
7.根据权利要求6所述的一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，所述持久同调技术具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，所述持久图中，每个参数集的持久同调结果用系列条形码来表示，每个条形码对应一个洞的生存时间，条形码的集合形成了当前状态的拓扑签名；
9.根据权利要求6所述的一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，所述动态调整监控参数的阈值包括基于统计分析的调整，使用统计方法计算每个监控参数的历史数据波动性，如果某参数的波动性增大，需要调宽该参数的阈值范围。
10.根据权利要求9所述的一种电解水制氢与电网联合运行的预警系统，其特征在于，所述统计分析包括计算每个参数的均值、标准差和变异系数cv，具体包括：
