本公开涉及储能系统故障诊断领域，特别是涉及储能系统故障管理方法、装置、设备及介质。
背景技术：
1、随着可再生能源的迅速发展，储能系统在电力系统中的应用越来越广泛。储能系统能够有效平衡电力供需、提高电网的稳定性和可靠性，成为现代电力系统中不可或缺的重要组成部分。然而，储能系统在运行过程中可能会遇到多种故障，如电池故障、变流器故障、通信故障等。这些故障若不能及时、准确地诊断和处理，将会严重影响系统的整体性能，甚至危及电网的安全运行。
2、相关技术主要依赖于专家经验和预先设定的规则，通常通过监测系统运行参数，结合专家的专业知识和经验，对故障进行识别和处理。然而，随着储能系统规模和复杂度的增加，传统的故障诊断方法逐渐暴露出其局限性，专家的水平直接影响故障诊断的准确性和效率。而且，储能系统的复杂性和新型故障类型的出现，使得仅靠专家经验难以全面覆盖所有可能的故障情况。因此，亟需一种更加智能化、自动化的故障管理方法，以提高储能系统的故障诊断准确性和处理效率，确保系统的稳定运行。
技术实现思路
1、本公开提供了储能系统故障管理方法、装置、设备及介质，旨在解决上述背景技术存在的问题。
2、为了解决上述技术问题，本公开是这样实现的：
3、第一方面，本公开实施例提供了储能系统故障管理方法，所述方法包括：
4、建立目标储能系统的专家知识库，所述专家知识库的内容包括所述目标储能系统的点表中各个故障类点位的故障管理信息；
5、基于所述专家知识库中的各个故障类点位的故障管理信息，根据实时采集的所述目标储能系统的运行数据，确定出所述目标储能系统运行期间的故障点位；
6、基于关联规则挖掘算法，确定出所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系；
7、根据所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系，通过生成式智能问答模型生成故障诊断报告和故障处理建议。
8、可选地，所述建立目标储能系统的专家知识库，包括：
9、建立初始专家知识库，所述初始专家知识库的内容包括故障管理信息，所述故障管理信息包括设备类型、告警项目、告警级别、故障判定条件、故障阈值、故障表现、故障原因和处理方法；
10、将所述目标储能系统的点表导入所述初始专家知识库；
11、基于故障词汇库，对所述点表中的点位内容进行关键词识别，从所述点表中确定出所有的故障类点位，并将各个故障类点位与所述初始专家知识库中的故障管理信息进行匹配，得到所述目标储能系统的专家知识库，所述故障词汇库是根据传统储能系统的故障标准和故障描述预先建立的。
12、可选地，将各个故障类点位与所述初始专家知识库中的故障管理信息进行匹配，得到所述目标储能系统的专家知识库，包括：
13、将各个故障类点位和所述故障词汇库进行词汇匹配；
14、根据所述词汇匹配的结果，将所述点表中所有的故障类点位和所述初始专家知识库中的故障管理信息进行整合，得到所述目标储能系统的专家知识库。
15、可选地，所述基于故障词汇库，对所述点表中的点位内容进行关键词识别，从所述点表中确定出所有的故障类点位，包括：
16、基于所述故障词汇库，对所述点表中的点位内容进行文本分词和词性标注；
17、基于命名实体识别技术，确定出所述点位内容中的实体，并将所述点位内容中的各个实体分类为故障类点位和其他类点位。
18、可选地，所述将各个故障类点位和所述故障词汇库进行词汇匹配，包括：
19、将所述故障类点位的文本中的词汇与所述故障词汇库中的词条进行直接匹配；
20、在所述直接匹配失败的情况下，将所述故障类点位的文本中的词汇与所述故障词汇库中的词条进行相似度匹配，得到词汇匹配得分，所述相似度匹配包括jaccard相似度匹配和余弦相似度匹配；
21、在所述词汇匹配得分大于预设匹配阈值的情况下，完成所述词汇匹配。
22、可选地，在建立目标储能系统的专家知识库之后，所述方法还包括：
23、实时采集所述目标储能系统的运行数据，所述运行数据包括电压、电流和温度；
24、对所述运行数据进行预处理，所述预处理包括去噪处理和标准化处理。
25、可选地，基于所述专家知识库中的各个故障类点位的故障管理信息，根据实时采集的所述目标储能系统的运行数据，确定出所述目标储能系统运行期间的故障点位，包括：
26、利用机器学习模型，从目标运行数据中提取故障特征参数，所述机器学习模型是利用历史运行数据预先训练得到的；
27、将所述目标运行数据的故障特征参数和所述专家知识库中定义的各个故障类点位的故障管理信息进行比对；
28、在所述目标运行数据的故障特征参数符合所述专家知识库中定义的任一故障类点位的故障判定条件和故障阈值的情况下，确定所述目标运行数据对应的点位为故障点位。
29、可选地，所述基于关联规则挖掘算法，确定出所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系，包括：
30、基于所述目标储能系统运行期间各个故障点位，建立多个项集；
31、基于关联规则挖掘算法，从所述多个项集中确定出目标频繁项集；
32、根据所述目标频繁项集生成关联规则，并计算每条关联规则的置信度和提升度；
33、筛选出符合预设的规则评估阈值要求的关联规则，将置信度和提升度最高的关联规则确定为目标关联规则；
34、按照所述目标关联规则确定出所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系。
35、可选地，根据所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系，通过生成式智能问答模型生成故障诊断报告和故障处理建议，包括：
36、将所述专家知识库中的故障管理信息作为生成式智能问答模型的训练语料库，对生成式智能问答模型进行预训练；
37、将所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系，输入预训练后的生成式智能问答模型中；
38、通过所述生成式智能问答模型，生成包含故障原因分析、影响范围评估、故障处理建议的故障诊断报告，所述故障处理建议包括修复步骤、备选方案和预防措施。
39、可选地，所述方法还包括：
40、记录并存储用户对生成的故障诊断报告和处理建议的反馈信息；
41、利用所述反馈信息，定期对所述生成式智能问答模型进行自学习训练，迭代调整所述生成式智能问答模型的内容和算法参数。
42、可选地，所述基于关联规则挖掘算法，从所述多个项集中确定出目标频繁项集，包括：
43、针对所述目标储能系统的故障点位，建立对应的项集；
44、基于预设的最小支持度，生成所有频繁一项集；
45、通过所述频繁一项集生成候选项集，并扫描事务数据库，计算所述候选项集的支持度；
46、基于所述候选项集的支持度，生成新的频繁项集；
47、通过新的频繁项集生成候选项集，并扫描事务数据库，计算所述候选项集的支持度；
48、执行步骤：基于所述候选项集的支持度，生成新的频繁项集；直至无法生成新的频繁项集；
49、构建初始的fp树，对每个频繁项集生成条件模式基；
50、从所述条件模式基中确定出目标频繁项集。
51、第二方面，本公开实施例提供了储能系统故障管理装置，所述装置包括：
52、建立模块，用于建立目标储能系统的专家知识库，所述专家知识库的内容包括所述目标储能系统的点表中各个故障类点位的故障管理信息；
53、故障点位确定模块，用于基于所述专家知识库中的各个故障类点位的故障管理信息，根据实时采集的所述目标储能系统的运行数据，确定出所述目标储能系统运行期间的故障点位；
54、关联关系确定模块，用于基于关联规则挖掘算法，确定出所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系；
55、生成模块，用于根据所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系，通过生成式智能问答模型生成故障诊断报告和故障处理建议。
56、可选地，所述建立模块包括：
57、初始专家知识库建立子模块，用于建立初始专家知识库，所述初始专家知识库的内容包括故障管理信息，所述故障管理信息包括设备类型、告警项目、告警级别、故障判定条件、故障阈值、故障表现、故障原因和处理方法；
58、导入子模块，用于将所述目标储能系统的点表导入所述初始专家知识库；
59、匹配子模块，用于基于故障词汇库，对所述点表中的点位内容进行关键词识别，从所述点表中确定出所有的故障类点位，并将各个故障类点位与所述初始专家知识库中的故障管理信息进行匹配，得到所述目标储能系统的专家知识库，所述故障词汇库是根据传统储能系统的故障标准和故障描述预先建立的。
60、可选地，所述匹配子模块包括：
61、词汇匹配单元，用于将各个故障类点位和所述故障词汇库进行词汇匹配；
62、整合单元，用于根据所述词汇匹配的结果，将所述点表中所有的故障类点位和所述初始专家知识库中的故障管理信息进行整合，得到所述目标储能系统的专家知识库。
63、可选地，所述匹配子模块包括：
64、词性标注单元，用于基于所述故障词汇库，对所述点表中的点位内容进行文本分词和词性标注；
65、实体确定单元，用于基于命名实体识别技术，确定出所述点位内容中的实体，并将所述点位内容中的各个实体分类为故障类点位和其他类点位。
66、可选地，所述词汇匹配单元包括：
67、直接匹配子单元，用于将所述故障类点位的文本中的词汇与所述故障词汇库中的词条进行直接匹配；
68、相似度匹配子单元，用于在所述直接匹配失败的情况下，将所述故障类点位的文本中的词汇与所述故障词汇库中的词条进行相似度匹配，得到词汇匹配得分，所述相似度匹配包括jaccard相似度匹配和余弦相似度匹配；
69、判断子单元，用于在所述词汇匹配得分大于预设匹配阈值的情况下，完成所述词汇匹配。
70、可选地，所述装置还包括：
71、实时采集模块，用于实时采集所述目标储能系统的运行数据，所述运行数据包括电压、电流和温度；
72、预处理模块，用于对所述运行数据进行预处理，所述预处理包括去噪处理和标准化处理。
73、可选地，所述故障点位确定模块包括：
74、提取子模块，用于利用机器学习模型，从目标运行数据中提取故障特征参数，所述机器学习模型是利用历史运行数据预先训练得到的；
75、比对子模块，用于将所述目标运行数据的故障特征参数和所述专家知识库中定义的各个故障类点位的故障管理信息进行比对；
76、故障点位确定子模块，用于在所述目标运行数据的故障特征参数符合所述专家知识库中定义的任一故障类点位的故障判定条件和故障阈值的情况下，确定所述目标运行数据对应的点位为故障点位。
77、可选地，所述关联关系确定模块包括：
78、项集建立子模块，用于基于所述目标储能系统运行期间各个故障点位，建立多个项集；
79、目标频繁项确定子模块，用于基于关联规则挖掘算法，从所述多个项集中确定出目标频繁项集；
80、关联规则计算子模块，用于根据所述目标频繁项集生成关联规则，并计算每条关联规则的置信度和提升度；
81、筛选子模块，用于筛选出符合预设的规则评估阈值要求的关联规则，将置信度和提升度最高的关联规则确定为目标关联规则；
82、关联关系确定子模块，用于按照所述目标关联规则确定出所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系。
83、可选地，所述生成模块包括：
84、预训练子模块，用于将所述专家知识库中的故障管理信息作为生成式智能问答模型的训练语料库，对生成式智能问答模型进行预训练；
85、输入子模块，用于将所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系，输入预训练后的生成式智能问答模型中；
86、报告生成子模块，用于通过所述生成式智能问答模型，生成包含故障原因分析、影响范围评估、故障处理建议的故障诊断报告，所述故障处理建议包括修复步骤、备选方案和预防措施。
87、可选地，所述装置还包括：
88、记录模块，用于记录并存储用户对生成的故障诊断报告和处理建议的反馈信息；
89、自学习模块，用于利用所述反馈信息，定期对所述生成式智能问答模型进行自学习训练，迭代调整所述生成式智能问答模型的内容和算法参数。
90、可选地，所述目标频繁项确定子模块包括：
91、建立单元，用于针对所述目标储能系统的故障点位，建立对应的项集；
92、第一生成单元，用于基于预设的最小支持度，生成所有频繁一项集；
93、第一计算单元，用于通过所述频繁一项集生成候选项集，并扫描事务数据库，计算所述候选项集的支持度；
94、第二生成单元，用于基于所述候选项集的支持度，生成新的频繁项集；
95、第二计算单元，用于通过新的频繁项集生成候选项集，并扫描事务数据库，计算所述候选项集的支持度；
96、重复执行单元，用于执行步骤：基于所述候选项集的支持度，生成新的频繁项集；直至无法生成新的频繁项集；
97、fp树构建单元，用于构建初始的fp树，对每个频繁项集生成条件模式基；
98、目标频繁项集确定单元，用于从所述条件模式基中确定出目标频繁项集。
99、第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现储能系统故障管理方法的步骤。
100、第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现储能系统故障管理方法的步骤。
101、本公开的实施例提供的技术方案至少带来以下有益效果：
102、本公开利用专家知识库和关联规则挖掘算法，精确识别储能系统中的故障点位及其相互关联，从而快速、准确地生成故障诊断报告，减少了对人工判断的依赖，提高了故障处理的效率和准确性。通过生成式智能问答模型，本公开能够自动化生成针对具体故障的处理建议，帮助运维人员快速定位问题并采取有效措施，减少了系统停机时间，保障了电网的稳定运行。同时，专家知识库不断更新和扩展，涵盖更多故障类型和处理经验，增强了系统应对新型和复杂故障的能力，确保储能系统在各种运行条件下都能保持高效、可靠的运行。
1.储能系统故障管理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立目标储能系统的专家知识库，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将各个故障类点位与所述初始专家知识库中的故障管理信息进行匹配，得到所述目标储能系统的专家知识库，包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于故障词汇库，对所述点表中的点位内容进行关键词识别，从所述点表中确定出所有的故障类点位，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将各个故障类点位和所述故障词汇库进行词汇匹配，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在建立目标储能系统的专家知识库之后，所述方法还包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述专家知识库中的各个故障类点位的故障管理信息，根据实时采集的所述目标储能系统的运行数据，确定出所述目标储能系统运行期间的故障点位，包括：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于关联规则挖掘算法，确定出所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系，包括：
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述目标储能系统运行期间各个故障点位之间的关联关系，通过生成式智能问答模型生成故障诊断报告和故障处理建议，包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述基于关联规则挖掘算法，从所述多个项集中确定出目标频繁项集，包括：
12.储能系统故障管理装置，其特征在于，所述装置包括：
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述建立模块包括：
14.根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述匹配子模块包括：
15.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器以及存储在存储器上的计算机程序，其中，所述处理器执行如权利要求1-11中任一项所述的储能系统故障管理方法。
16.一种计算机可读介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-11中任一项所述的储能系统故障管理方法。
