本發明涉及光伏電站數據處理，特別涉及一種光伏電站運行數據統計方法及系統。
背景技術：
1、光伏電站運行數據的精準統計是電站運維、收益結算及合規核查的核心保障。受電站設備分散、戶外環境復雜、網絡傳輸不穩定影響，現有統計系統多采用“邊緣采集-本地緩存-分片上傳-云端聚合”架構，邊緣緩存數據分片上傳是銜接前后端的關鍵環節，直接決定統計結果的準確性與連續性。目前，現有統計方法及系統在該環節仍存在明顯技術瓶頸。
2、其中，現有技術的核心缺陷的是分片上傳相關算法不完善：一是亂序重排僅依賴單一時間戳，未結合多維標識信息，易出現數據顛倒、重復誤判；二是時間窗拼接無精準校準及自適應處理，易導致統計窗口重疊或數據丟失；三是斷點續傳校驗機制簡單，無完整校驗與回滾邏輯，易出現數據丟失、重復上傳。
3、進一步的，上述缺陷直接造成統計結果失真，不僅導致站內統計與電網結算、電表計量數據不一致，存在收益糾紛與合規風險，還會誤導運維決策，降低電站發電效率、影響設備壽命。目前行業缺乏兼顧傳輸可靠、時序有序及統計精準的統計方法及系統，亟需優化現有技術。
技術實現思路
1、基于此，本發明的目的是提供一種光伏電站運行數據統計方法及系統，以解決現有技術在統計光伏電站運行數據的過程中，容易出現亂序重排、統計窗口重疊以及數據丟失的問題。
2、本發明實施例第一方面提出了：
3、一種光伏電站運行數據統計方法，其中，所述方法包括：
4、按光伏組件的安裝區域、串并聯拓撲關系劃分為若干組件集群，以識別出各個集群的同源數據特征，同步將各個集群上傳的原始數據進行分級篩選處理，以生成對應的有序數據子集；
5、根據所述有序數據子集檢測出待處理數據量與任務優先級，以構建出對應的數據統計窗口，同步搭建出電站監測終端間的協同通信鏈路，以構建出對應的終端數據關聯矩陣；
6、根據所述數據統計窗口輸出對應的初步統計結果，同步基于所述終端數據關聯矩陣，將所述初步統計結果按光伏電站的運行物理機理進行逆向推演，以生成對應的推演數據序列；
7、計算出所述初步統計結果與所述推演數據序列之間的契合度，同步在檢測到所述契合度滿足預設要求時，將所述初步統計結果整合為對應的目標統計報告。
8、本發明的有益效果是：該技術方案可有效解決現有光伏電站運行數據統計中亂序重排、統計窗口重疊及數據丟失問題：通過按組件安裝區域與拓撲關系劃分集群并分級篩選數據，保障數據有序性；通過按需構建統計窗口、搭建終端協同通信鏈路及關聯矩陣，規避窗口重疊問題；通過結合電站運行機理逆向推演校驗數據契合度，降低數據丟失風險，最終實現電站運行數據的精準、可靠統計，為高效運維提供有力數據支撐。
9、進一步的，所述根據所述有序數據子集檢測出待處理數據量與任務優先級，以構建出對應的數據統計窗口的步驟包括：
10、通過時序注意力機制挖掘出所述有序數據子集中的短期波動關聯與長期趨勢關聯，以生成對應的時序有效性權重，同步根據所述時序有效性權重在所述有序數據子集中提取出所述待處理數據量；
11、將所述待處理數據量與故障預判風險度關聯，以對應生成所述任務優先級，同步基于所述串并聯拓撲關系，將所述待處理數據量以及所述任務優先級歸并為窗口構建單元；
12、以光伏電站的帶寬承載能力為約束，動態匹配出所述窗口構建單元的數據采樣頻次與數據緩存容量，同步嵌入拓撲支路損耗補償系數，以對應構建出所述數據統計窗口。
13、進一步的，所述搭建出電站監測終端間的協同通信鏈路，以構建出對應的終端數據關聯矩陣的步驟包括：
14、采集各個所述電站監測終端分別對應的光伏組件實際溫度及電壓差值數據，以計算出對應的傳輸風險等級，同步將傳輸風險等級相近且物理位置相鄰的電站監測終端劃分為協同通信單元；
15、接收每一所述協同通信單元分別發送的目標監測數據，同步通過哈希值校驗確認所述目標監測數據的完整性；
16、若檢測到所述目標監測數據完整，則提取出對應的核心關聯特征，同步通過稀疏矩陣重構算法將各個所述核心關聯特征進行矩陣化處理，以對應生成所述終端數據關聯矩陣。
17、進一步的，所述基于所述終端數據關聯矩陣，將所述初步統計結果按光伏電站的運行物理機理進行逆向推演，以生成對應的推演數據序列的步驟包括：
18、將所述光伏電站的運行物理機理轉化為逆向推演的硬性邊界約束條件，同步從所述終端數據關聯矩陣中提取出與所述硬性邊界約束條件強關聯的拓撲特征，以構建出具有機理約束-拓撲特征的雙維度推演基線；
19、以所述初步統計結果中的異常數據節點為溯源起點，結合所述雙維度推演基線，通過所述終端數據關聯矩陣追溯出與所述溯源起點對應的歷史運行數據與交互關系，結合所述光伏電站的運行物理機理，反向推導數據異常的源頭成因與傳播路徑，生成對應的溯源推演路徑；
20、將所述溯源推演路徑進行動態校準，以對應輸出所述推演數據序列。
21、進一步的，所述將所述溯源推演路徑進行動態校準，以對應輸出所述推演數據序列的步驟包括：
22、將所述光伏電站的運行物理機理轉化為對應的逆向映射函數，同步結合所述終端數據關聯矩陣的拓撲關聯性，在所述溯源推演路徑中篩選出有效節點；
23、提取出所述有效節點的時序運行特征，同步根據所述時序運行特征在所述終端數據關聯矩陣中匹配出與所述有效節點對應的時序錨定節點；
24、通過所述時序錨定節點的時序基準數據動態修正所述有效節點的時序偏差與數值偏差，以生成對應的目標節點，同步將各個所述目標節點進行整合處理，以對應生成所述推演數據序列。
25、進一步的，所述計算出所述初步統計結果與所述推演數據序列之間的契合度的步驟包括：
26、將所述初步統計結果追溯至所述有序數據子集的內部，同步將所述推演數據序列追溯至所述終端數據關聯矩陣的內部，以對應構建出雙端溯源鏈路；
27、通過比對所述雙端溯源鏈路中的核心數據特征，同步進行交叉印證，以剔除無溯源支撐的異常偏差數據，且計算出對應的初始契合度；
28、將所述初始契合度進行動態修正處理，以對應生成所述契合度。
29、進一步的，所述將所述初始契合度進行動態修正處理，以對應生成所述契合度的步驟包括：
30、基于所述終端數據關聯矩陣，挖掘出各個所述電站監測終端之間的隱性關聯因子，結合所述光伏電站的運行物理機理的核心參數，創建出對應的耦合修正向量；
31、根據所述同源數據特征生成與所述初始契合度適配的修正基準，同步根據所述修正基準的大小匹配出對應的修正系數；
32、根據所述修正系數以及所述耦合修正向量生成對應的目標修正向量，同步將所述目標修正向量與所述初始契合度進行融合處理，以對應生成所述契合度。
33、本發明實施例第二方面提出了：
34、一種光伏電站運行數據統計系統，其中，所述系統包括：
35、識別模塊，用于按光伏組件的安裝區域、串并聯拓撲關系劃分為若干組件集群，以識別出各個集群的同源數據特征，同步將各個集群上傳的原始數據進行分級篩選處理，以生成對應的有序數據子集；
36、構建模塊，用于根據所述有序數據子集檢測出待處理數據量與任務優先級，以構建出對應的數據統計窗口，同步搭建出電站監測終端間的協同通信鏈路，以構建出對應的終端數據關聯矩陣；
37、推演模塊，用于根據所述數據統計窗口輸出對應的初步統計結果，同步基于所述終端數據關聯矩陣，將所述初步統計結果按光伏電站的運行物理機理進行逆向推演，以生成對應的推演數據序列；
38、整合模塊，用于計算出所述初步統計結果與所述推演數據序列之間的契合度，同步在檢測到所述契合度滿足預設要求時，將所述初步統計結果整合為對應的目標統計報告。
39、進一步的，所述構建模塊具體用于：
40、通過時序注意力機制挖掘出所述有序數據子集中的短期波動關聯與長期趨勢關聯，以生成對應的時序有效性權重，同步根據所述時序有效性權重在所述有序數據子集中提取出所述待處理數據量；
41、將所述待處理數據量與故障預判風險度關聯，以對應生成所述任務優先級，同步基于所述串并聯拓撲關系，將所述待處理數據量以及所述任務優先級歸并為窗口構建單元；
42、以光伏電站的帶寬承載能力為約束，動態匹配出所述窗口構建單元的數據采樣頻次與數據緩存容量，同步嵌入拓撲支路損耗補償系數，以對應構建出所述數據統計窗口。
43、進一步的，所述構建模塊具體用于：
44、采集各個所述電站監測終端分別對應的光伏組件實際溫度及電壓差值數據，以計算出對應的傳輸風險等級，同步將傳輸風險等級相近且物理位置相鄰的電站監測終端劃分為協同通信單元；
45、接收每一所述協同通信單元分別發送的目標監測數據，同步通過哈希值校驗確認所述目標監測數據的完整性；
46、若檢測到所述目標監測數據完整，則提取出對應的核心關聯特征，同步通過稀疏矩陣重構算法將各個所述核心關聯特征進行矩陣化處理，以對應生成所述終端數據關聯矩陣。
47、進一步的，所述推演模塊具體用于：
48、將所述光伏電站的運行物理機理轉化為逆向推演的硬性邊界約束條件，同步從所述終端數據關聯矩陣中提取出與所述硬性邊界約束條件強關聯的拓撲特征，以構建出具有機理約束-拓撲特征的雙維度推演基線；
49、以所述初步統計結果中的異常數據節點為溯源起點，結合所述雙維度推演基線，通過所述終端數據關聯矩陣追溯出與所述溯源起點對應的歷史運行數據與交互關系，結合所述光伏電站的運行物理機理，反向推導數據異常的源頭成因與傳播路徑，生成對應的溯源推演路徑；
50、將所述溯源推演路徑進行動態校準，以對應輸出所述推演數據序列。
51、進一步的，所述推演模塊具體用于：
52、將所述光伏電站的運行物理機理轉化為對應的逆向映射函數，同步結合所述終端數據關聯矩陣的拓撲關聯性，在所述溯源推演路徑中篩選出有效節點；
53、提取出所述有效節點的時序運行特征，同步根據所述時序運行特征在所述終端數據關聯矩陣中匹配出與所述有效節點對應的時序錨定節點；
54、通過所述時序錨定節點的時序基準數據動態修正所述有效節點的時序偏差與數值偏差，以生成對應的目標節點，同步將各個所述目標節點進行整合處理，以對應生成所述推演數據序列。
55、進一步的，所述整合模塊具體用于：
56、將所述初步統計結果追溯至所述有序數據子集的內部，同步將所述推演數據序列追溯至所述終端數據關聯矩陣的內部，以對應構建出雙端溯源鏈路；
57、通過比對所述雙端溯源鏈路中的核心數據特征，同步進行交叉印證，以剔除無溯源支撐的異常偏差數據，且計算出對應的初始契合度；
58、將所述初始契合度進行動態修正處理，以對應生成所述契合度。
59、進一步的，所述整合模塊具體用于：
60、基于所述終端數據關聯矩陣，挖掘出各個所述電站監測終端之間的隱性關聯因子，結合所述光伏電站的運行物理機理的核心參數，創建出對應的耦合修正向量；
61、根據所述同源數據特征生成與所述初始契合度適配的修正基準，同步根據所述修正基準的大小匹配出對應的修正系數；
62、根據所述修正系數以及所述耦合修正向量生成對應的目標修正向量，同步將所述目標修正向量與所述初始契合度進行融合處理，以對應生成所述契合度。
63、本發明實施例第三方面提出了：
64、一種計算機，包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其中，所述處理器執行所述計算機程序時實現如上面所述的光伏電站運行數據統計方法。
65、本發明實施例第四方面提出了：
66、一種可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其中，該程序被處理器執行時實現如上面所述的光伏電站運行數據統計方法。
67、本發明的附加方面和優點將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發明的實踐了解到。