基于歷史數據和環境指標的光伏輸出數據重建方法技術

本申請屬于光伏電站輸出控制或檢測方法技術領域，尤其涉及一種基于歷史數據和環境指標的光伏輸出數據重建方法。包括獲取光伏電網的歷史和當前輸出數據即光輻射數據；對數據是有效性進行判斷，保留有效數據同時剔除異常數據；利用天氣環境與光輻射強度對于光伏電站正常輸出的相關性進行數據重建；本申請的基于歷史數據和環境指標的光伏輸出數據重建方法，相對于傳統的基于歷史輸出數據的中短期預測等方法，在應用于天氣環境存在較高不確定性，或者在異常天氣環境等導致歷史輸出數據與待重建使其存在較大差異的情形下，能夠有效提高光伏輸出數據重建結果的準確性，同時降低歷史數據中不確定性因素對于數據重建的滯后影響，提高數據重建的有效性。高數據重建的有效性。高數據重建的有效性。

【技術實現步驟摘要】
基于歷史數據和環境指標的光伏輸出數據重建方法


[0001]本申請屬于光伏電站輸出控制或檢測方法
，尤其涉及一種基于歷史數據和環境指標的光伏輸出數據重建方法。

技術介紹

[0002]隨著光伏發電技術的日益成熟，國內電網企業在廣大農村推廣相應技術，通過租用居民閑置的屋頂鋪設光伏發電裝置，或者直接購買居民自購光伏設備輸出的電能，實現了居民增收，擴大電網供應的雙贏局面。但另一方面，由于光伏發電的輸出受到諸多因素的影響，其輸出能力既與季節、地日關系等具備較強的規律性要素的直接關聯，又受實時天氣變化、云層透光等隨機要素的影響；光伏發電的前述特點會給電網的平穩運行帶來不利影響，因此在將前述分布式光伏發電網接入電網主網絡的過程中，需要對前述不確定性進行必要的管控，包括對多因素下光伏電網的輸出預測或重建，針對重建結果對電能接入過程進行適應性調整和控制等。但目前使用的方法包括基于通過對光伏電網未來輸出區間重建、基于實時輸出特性進行短期推演重建等，當前述方法雖然針對短期以及少量的光伏電網可以實現，但隨著光伏電網的接入數量的快速增加，上述方案需要反復進行龐大的數據處理和運算，能源算力資源投入巨大，同時區域內同質性光伏電網大量出現，大量電網之間的輸出趨勢以及輸出特性之間相互關聯，上述方法受限于處理方式和理論的限制，無法有效建立多光伏電站之間輸出關聯性的有效利用和分析，限制了全域內光伏電網的管控能力。

技術實現思路

[0003]本申請的目的在于，提供一種在考慮歷史光伏輸出數據的同時，能夠考慮當前不確定的天氣環境指標對于光伏輸出數據影響，進而得到更準確真實的光伏輸出數據的基于歷史數據和環境指標的光伏輸出數據重建方法。
[0004]為實現上述目的，本申請采用如下技術方案。
[0005]一種基于歷史數據和環境指標的光伏輸出數據重建方法，包括如下步驟：
[0006]步驟1.獲取重建必要數據；
[0007]所述重建必要數據包括：光伏電網的歷史同期輸出數據P＝{p
i,t
}以及光伏電網所在地點的歷史光輻射數據L＝{L
i,t
}；光伏電網的當前輸出數據P
′
＝{p
′
now,t
}以及光伏電網所在地點的當前光輻射數據L
′
＝{L
′
now,t
}；其中p
i,t
是指第i組歷史數據中時間段t對應的光伏電網實際輸出數據；其中L
i,t
是指第i組歷史數據中時間段t對應的光伏電網所在地點光輻射強度均值；p
′
now,t
是指當前時間段t對應的光伏電網實際輸出數據；L'
now,t
是指當前時間段t對應的光伏電網所在地點光輻射強度；
[0008]所述重建必要數據包括：光伏電網的當前輸出數據P
′
＝{p
′
now,t
}以及光伏電網所在地點的當前光輻射數據L
′
＝{L
′
now,t
}；其中p
′
now,t
是指當前時間段t對應的光伏電網實際輸出數據；其中L'
now,t
是指當前時間段t對應的光伏電網所在地點光輻射強度；
[0009]步驟2.有效數據甄別；
[0010]基于同一個時期段的多組歷史輸出數據分別進行處理，將歷史輸出數據與實際輸出數據相減得到輸出變量數據集，得到多組與各歷史數據對應的輸出變量數據集Δ
i,t
＝{p
i,t
?
q
i,t
}；對于不同時間節點t的歷史變量數據集{Δ
1,t
,Δ
2,t
...Δ
i,t
...}，計算其期望值V
t
和方差σ
t
；根據有效輸出范圍確定歷史變量數據集中超出范圍數據，得到超范圍變量數據集{r
j,t
}，其中r
j,t
是指歷史數據集中時間節點t的第j個超范圍變量數據，統計超范圍變量數據的個數；根據肖維勒準則以及標準正態分布函數查找肖維勒系數后，更新并計算該超范圍變量數據r
j,t
為異常的概率，計算超范圍變量數據的個數與異常概率的乘積，若乘積值超過有效閾值C，則將該變量數據視為有效數據，否則視為無效數據；整理全部有效數據，得到光伏電站的有效數據集W＝{w
i,t
}；
[0011]其中有效閾值C＝0.4～0.7，對于C的具體取值，若光伏電網的輸出穩定性越高，則C的取值越小，反之越大；
[0012]步驟3.數據重建
[0013]對于光伏電網的輸出數據缺漏部分，將其分為兩大類，第一類是同時缺少功率輸出數據以及對應區域的光輻射數據，第二類是僅缺漏功率輸出數據；
[0014]3.1對于其中輸出缺漏但有光輻射的A類數據，基于歷史同期的輸出數據與歷史同期的輻射強度與重建節點光輻射強度的幅值進行估值并重建，具體而言：
[0015]光伏電網的重建節點輸出功率其中為歷史同期數據中第k個有效輸出數據，K為歷史同期數據中有效輸出數據的總數；為歷史同期數據中第m個有效光輻射強度數據，M為歷史同期數據中有效輸出數據的總數；L
new,t
為光伏電網重建節點光輻射強度(若是周期測量，則是重建節點測量周期內的光輻射強度均值)；
[0016]3.2對于其中輸出和光輻射均缺漏的B類數據，計算前述不同天氣環境下天氣指標對于光輻射強度的關聯系數；
[0017]關聯系數
[0018]其中L
u
是指第u個光輻射量值，U為光輻射量程；x是指任意天氣指標，v是指標x的量值，V為指標x的量程；ρ(L
u
,x
v
)是指歷史同期數據中光輻射強度為u同時指標x值為v的概率，ρ(L
u
)是指歷史同期數據中光輻射強度為u的概率，ρ(x
v
)是指歷史同期數據中指標x取值為v的概率；
[0019]計算得到不同天氣指標與光輻射強度的關聯系數以后，按照關聯系數取值由大到小的順序，選取若干與天氣指標作為光輻射強度關聯性最高的有效關聯指標；根據選取的有效關聯指標，結合專家打分等權重計算方法得到指標對于光輻射強度值影響權重，建立重建節點光輻射強度的估算模型
[0020]其中ω
y
是指有效關聯指標y對于光輻射強度的影響權重；v
y
是指標y的重建節點
值；
[0021]得到重建節點光輻射強度的估值之后，基于步驟3.1的方法計算重建節點光伏電網輸出。
[0022]對前述基于歷史數據和環境指標的光伏輸出數據重建方法的進一步完善或者細化，所述輸出數據由功率傳感器或電流電壓傳感器檢測得到，光輻射強度數據由光輻射傳感器得到。
[0023]對前述基于歷史數據和環境指標的光伏輸出本文檔來自技高網...

【技術保護點】

【技術特征摘要】
1.一種基于歷史數據和環境指標的光伏輸出數據重建方法，其特征在于，包括如下步驟：步驟1.獲取重建必要數據；所述重建必要數據包括：光伏電網的歷史同期輸出數據P＝{p
i,t
}以及光伏電網所在地點的歷史光輻射數據L＝{L
i,t
}；光伏電網的當前輸出數據P
′
＝{p
′
now,t
}以及光伏電網所在地點的當前光輻射數據L
′
＝{L
′
now,t
}；其中p
i,t
是指第i組歷史數據中時間段t對應的光伏電網實際輸出數據；其中L
i,t
是指第i組歷史數據中時間段t對應的光伏電網所在地點光輻射強度均值；p
′
now,t
是指當前時間段t對應的光伏電網實際輸出數據；L
′
now,t
是指當前時間段t對應的光伏電網所在地點光輻射強度；步驟2.有效數據甄別；基于同一個時期段的多組歷史輸出數據分別進行處理，將歷史輸出數據與實際輸出數據相減得到輸出變量數據集，得到多組與各歷史數據對應的輸出變量數據集Δ
i,t
＝{p
i,t
?
q
i,t
}；對于不同時間節點t的歷史變量數據集{Δ
1,t
,Δ
2,t
...Δ
i,t
...}，計算其期望值V
t
和方差σ
t
；根據有效輸出范圍確定歷史變量數據集中超出范圍數據，得到超范圍變量數據集{r
j,t
}，其中r
j,t
是指歷史數據集中時間節點t的第j個超范圍變量數據，統計超范圍變量數據的個數；根據肖維勒準則以及標準正態分布函數查找肖維勒系數后，更新并計算該超范圍變量數據r
j,t
為異常的概率，計算超范圍變量數據的個數與異常概率的乘積，若乘積值超過有效閾值C，則將該變量數據視為有效數據，否則視為無效數據；整理全部有效數據，得到光伏電站的有效數據集W＝{w
i,t
}；其中有效閾值C＝0.4～0.7，對于有效閾值C的具體取值，若光伏電網的輸出穩定性越高，則C的取值越小，反之越大；步驟3.數據重建對于光伏電網的輸出數據缺漏部分，將其分為兩大類，第一類是同時缺...

【專利技術屬性】
技術研發人員：劉聰，倪春雷，鄭世洋，榮子超，吳數，周家明，單汝濤，耿壯，朱榮亮，何鐵新，
申請(專利權)人：劉聰，
類型：發明
國別省市：