【摘 要】
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近年来全球光伏产业飞速发展,光伏电站建设数量持续增长,然而光伏电站通常搭建在交通不便、环境恶劣的地方,长期在无人值守状态下运行,运维人员对光伏数据进行监测、管理、分析较为困难,且许多光伏电站均存在系统操作繁琐、数据管理混乱、数据分析困难、数据库不统一、运维效率低下等问题,通常以传统方式提供监测数据,且数据间没有关联性,数据检索效率不高。本文将可视化技术与Web技术相结合,采用浏览器/服务器（bro
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近年来全球光伏产业飞速发展,光伏电站建设数量持续增长,然而光伏电站通常搭建在交通不便、环境恶劣的地方,长期在无人值守状态下运行,运维人员对光伏数据进行监测、管理、分析较为困难,且许多光伏电站均存在系统操作繁琐、数据管理混乱、数据分析困难、数据库不统一、运维效率低下等问题,通常以传统方式提供监测数据,且数据间没有关联性,数据检索效率不高。本文将可视化技术与Web技术相结合,采用浏览器/服务器（browser/server,B/S）模式设计开发一套光伏数据可视化监测系统,构建科学的光伏数据库结构,将光伏数据以可视化图表的形式直观呈现在运维人员面前,并支持多种交互操作,以便快速理解数据特性并迅速发现问题、解决问题,并通过数据挖掘相关算法对数据做深层次的分析。本文主要包含以下工作内容:（1）分析光伏发电数据可视化监测系统需求,采用B/S模式设计系统架构。调研贵州盘县鹅毛寨光伏电站工程概况、光伏数据类型,提出系统整体设计目标以及实现方案。（2）开展光伏数据实时刷新的异步通信机制分析,研究Web后端光伏数据监测系统低耦合度的分层运维模式,分析光伏数据时间序列可视化Web端实现方法,建立光伏数据库对象关系映射（object relational mapping,ORM）管理模型,提出基于支持向量回归（support vector regression,SVR）的光伏发电功率预测方法。（3）根据鹅毛寨光伏电站数据需求设计可视化流程,分析可视化主流工具。基于SVG和Canvas技术,建立Web前端光伏数据可视化框架。完成前端光伏数据可视化系统功能模块设计。（4）基于Django和MySQL进行后端光伏数据监测系统功能设计,对光伏数据库进行需求分析以及数据库表设计,完成Web系统后台管理模块设计。完成光伏数据预处理过程,运用随机森林回归（random forest regression,RFR）完成数据降维,基于SVR建立光伏发电功率预测模型并进行误差验证。（5）将系统进行实际云服务器部署并测试各功能模块,测试结果表明,本文设计实现的Web光伏数据可视化监测系统功能正常,界面设计简洁实用,可视化效果良好,有效提升运维效率,效果符合预期。
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