【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及大數據技術，具體涉及一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法。
技術介紹
1、促進消納，高比例利用可再生能源；堅持創新，高質量發展可再生能源等要求，全面推進風電和太陽能發電大規模開發和高質量發展，加快構建現代能源體系，建設一批多能互補的清潔能源接地，是推動實現經濟社會高質量發展的重要路徑。隨著水風光一體化開發建設速度進一步提速，水風光清潔能源基地將逐漸成為一種重要的能源運行形態。
2、隨著各流域風光規模的快速增長，風光出力的隨機性、波動性和間隙性對電網的影響愈發嚴重。同時，風光出力數據的規模也在同步快速增加，而數據質量的好壞將直接影響到風光出力的準確性，無法精準掌握風光出力規律，影響水風光能源基地一體化系統的互補調節準確性，同時影響到電網電力數據的質量，影響電網穩定運行。
3、現有數據質量檢測及清洗重構大多針對單個典型風光場站的出力場景，沒有考慮到整個斷面內的多個場站受斷面輸電能力影響以及流域梯級電站不同時期出力影響下的風光出力不一致性的問題。而且現有數據清洗重構后，大多輸出單一結果，未對風光出力特性進行高中低不同出力場景區分，缺乏對風光典型出力場景的提取，不利于后續對風光出力規律的分析與挖掘。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，通過對水風光清潔能源基地中風電站、光伏電站出力數據進行異常檢測及清洗重構，確保風光出力數據的質量，通過提取典型場景加強對風光出力規律的挖掘，提高水風光清
2、本專利技術解決上述技術問題的方案如下：一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，包括以下步驟：
3、基于不同斷面水庫的豐水期，枯水期時間，篩選出斷面內所有風光電站全年對應豐水期，枯水期逐時出力數據，將篩選出的出力數據進行異常檢測及清洗處理；
4、對經過異常檢測及清洗處理的出力數據進行缺失值插補；
5、對經過插補的出力數據提取k個出力力度的典型場景，得到水庫的豐水期，枯水期時間對應風光電站不同出力力度場景下的逐時出力數據；
6、基于斷面水庫內各風電場、光伏電站的容量和效率，設立斷面內各風電場、光伏電站的出力權重，水庫的豐水期，枯水期時間對應風光電站不同出力力度場景下的逐時出力數據通過斷面內各風電場、光伏電站的出力權重進行求和，得到斷面內風光電站不同出力力度場景下的總逐時出力數據。
7、優選的，所述基于不同斷面水庫的豐水期，枯水期時間，篩選出斷面內所有風光電站全年對應豐水期，枯水期逐時出力數據，將篩選出的出力數據進行異常檢測及清洗處理，包括：
8、所述基于不同斷面水庫的豐水期，枯水期時間，篩選出斷面內所有風光電站全年對應豐水期，枯水期不同月份逐時出力數據；
9、對篩選的出力數據進行降維處理；
10、基于dbscan聚類算法對完成降維處理的出力數據進行去噪清洗。
11、優選的，所述對篩選的出力數據進行降維處理，包括：
12、不同斷面水庫的豐水期，枯水期時間，篩選出斷面內所有風光電站全年對應豐水期，枯水期不同月份逐時出力數據建立日內標準化出力樣本x(x1，x2，x3......x23，x24)；
13、基于日內電站出力特性，提取標準化出力樣本x的出力曲線偏度(s)、日出力峰值均值(epeak)進行降維處理，得到出力特征矩陣oi(epeak，s)，公式如下：
14、
15、式中：s代表電站日出力曲線關于日內時間l點的左偏或右偏程度，大于0表示關于l點右偏；p為l點可能取值的集合，考慮不同徑度對直射時間的影響，不同斷面有可能取值相同，同一斷面為一確定值；l選值為p內使得某斷面各電站s取值最小的l；xl+i為l+i時刻的電站出力大小；epeak代表電站日出力最大的四個點的均值；mi為電站日出力第i大的出力值。
16、優選的，所述基于dbscan聚類算法對完成降維處理的出力數據進行去噪清洗，包括：
17、設定dbscan參數掃描半徑(eps)和最小包含點數(k)，同時增加模型參數，對電站的出力特征矩陣oi(epeak，s)進行坐標離心，公式如下：
18、t＝c×n×|s|q
19、式中：t為s經過離心偏移后的值，該值絕對值越大代表日出力曲線偏度越大；c在s大于0時取1，小于0時取-1，表示左偏或右偏；n為均勻縮放系數，該值越大表明在聚類時出力特征矩陣oi的s方向相比epeak方向的越敏感；q為離心系數，取值大于1，離心系數越大表明在聚類時出力特征矩陣oi對s方向的離心效應越高。
20、依據噪聲序列中噪聲數據占總數據的比例(一般為2％～31％)分別進行離心去噪，分別得到不同噪聲率下不同斷面內水庫豐枯時期對應的去噪特征矩陣數據集合d0，x，x為噪聲數據占總數據的比例。
21、優選的，所述對經過異常檢測及清洗處理的出力數據進行缺失值插補，包括：
22、對經過異常檢測及清洗處理的出力數據中的非連續缺失數據，取前后兩日逐時出力數據的均值對所有數據集合進行插補；
23、對經過異常檢測及清洗處理的出力數據中的連續缺失數據，依據缺失日氣象數據特征值尋找多個歷史相似日，取多個歷史相似日的逐時出力數據的均值對所有數據集合進行插補。
24、優選的，所述對經過插補的出力數據提取k個出力力度的典型場景，得到水庫的豐水期，枯水期時間對應風光電站不同出力力度場景下的逐時出力數據，包括：
25、選擇歐式距離作為樣本點距離，根據設定的不同力度類型確定k值，提取k個出力力度的典型場景；
26、對不同噪聲率下的數據集合d1，x分別進行kmeans++聚類，生成對應的不同聚類結果集d2，x；對聚類結果集d2，x使用比值f作為指標，在計算比值f時使用重映回的原始出力特征矩陣oi(epeak，slop)，公式如下：
27、
28、式中：比值f為類間離差平方和與類內離差平方和的比值，比值越大，表明聚類越合理；p為流域內場站數目；nk和分別為第k小類的樣本量和樣本均值，表示xj在第k小類第i個樣本觀測上的取值；為消除樣本量n與聚類數目k大小對結果的影響引入(n-k)/(k-1)項；
29、在噪聲率與f值的曲線上取拐點反推適合于目標斷面的噪聲率x；確定噪聲率后，取對應的數據集合d1，x為最終的清洗后的數據，對應的聚類結果集d2，x為最終的聚類結果；
30、對聚類結果以設定的置信度(95％)提取典型場景，得到水庫的豐水期，枯水期時間對應風光電站不同出力力度場景下的逐時出力數據。
31、優選的，基于斷面水庫內各風電場、光伏電站的容量和效率，設立斷面內各風電場、光伏電站的出力權重，水庫的豐水期，枯水期時間對應風光電站不同出力力度場景下的逐時出力數據通過斷面內各風電場、光伏本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述基于不同斷面水庫的豐水期，枯水期時間，篩選出斷面內所有風光電站全年對應豐水期，枯水期逐時出力數據，將篩選出的出力數據進行異常檢測及清洗處理，包括：
3.根據權利要求1所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述對篩選的出力數據進行降維處理，包括：
4.根據權利要求3所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述基于DBSCAN聚類算法對完成降維處理的出力數據進行去噪清洗，包括：
5.根據權利要求4所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述對經過異常檢測及清洗處理的出力數據進行缺失值插補，包括：
6.根據權利要求1所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述對經過插補的出力數據提取k個出力力度的典型場景，得到水庫的豐水期，枯水期時
7.根據權利要求6所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，基于斷面水庫內各風電場、光伏電站的容量和效率，設立斷面內各風電場、光伏電站的出力權重；水庫的豐水期，枯水期時間對應風光電站不同出力力度場景下的逐時出力數據通過斷面內各風電場、光伏電站的出力權重進行求和，得到斷面內風光電站不同出力力度場景下的總逐時出力數據，包括：
8.一種基于梯級水庫的水風光互補電力系統的調度裝置，包括：
9.一種計算機存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1-7任一一項所述基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法的步驟。
10.一種電子設備，其特征在于，包括存儲器和處理器：所述存儲器用于存儲計算機可執行指令，所述處理器用于執行所述計算機可執行指令，所述計算機可執行指令被處理器執行時實現如權利要求1-7任一一項所述基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法的步驟的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述基于不同斷面水庫的豐水期，枯水期時間，篩選出斷面內所有風光電站全年對應豐水期，枯水期逐時出力數據，將篩選出的出力數據進行異常檢測及清洗處理，包括：
3.根據權利要求1所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述對篩選的出力數據進行降維處理，包括：
4.根據權利要求3所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述基于dbscan聚類算法對完成降維處理的出力數據進行去噪清洗，包括：
5.根據權利要求4所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述對經過異常檢測及清洗處理的出力數據進行缺失值插補，包括：
6.根據權利要求1所述一種基于水庫豐枯時期的風光電站逐時出力數據的重構方法，其特征在于，所述對經過插補的出力數據提取k個出力力度的典型場景，得到水庫的豐...
【專利技術屬性】
技術研發人員：鐘璐，周開喜，趙羽西，王靖，亢麗君，楊華，王強，陳勝，吳育全，
申請(專利權)人：國家電網有限公司西南分部，
類型：發明
國別省市：
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