一种光伏电站功率异常数据辨识方法及装置

摘要

本发明涉及一种光伏电站功率异常数据辨识方法及装置，该方法以光伏电站有功功率数据为研究对象，结合光伏电站功率数据的多种影响因素，运用模糊聚类算法对功率曲线进行聚类；依据光伏电站异常数据判别准则对明显的异常数据进行辨识。采用剔除异常数据后的数据集训练光伏功率预测模型，可以有效提高光伏电站的预测精度和预测效率，具有广泛的工程应用价值。

主权项

一种光伏电站功率异常数据辨识方法，其特征在于，包括如下步骤：1)将日功率数据进行预处理，结合光伏电站功率数据的影响因素计算日功率曲线的关联度；2)根据不同影响因素的日功率曲线的关联度，采用聚类算法对日功率曲线进行聚类处理，得到不同聚类数目下的数据分类结果，即获得不同影响因素下的特征曲线；3)依据光伏电站功率数据的异常数据判别准则，对日功率中具有明显特征的异常数据进行辨识，所述异常数据判别准则为：A)在持续设定时间内光伏功率值高于特征曲线值，且不随辐照度发生变化；B)在持续设定时间内光伏功率低于特征曲线值，且不随辐照度发生变化；C)在持续设定时间内总辐照度明显不为0，光伏功率保持为0或接近0；若出现上述任一情况，则判定为异常数据。