【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及分布式新能源，尤其涉及一種分布式新能源功率的特征篩選方法、裝置、設備及介質。
技術介紹
1、分布式新能源(distributed?energy?resources，der)是一種基于可再生清潔能源產生的、分布于用戶端的能源綜合利用系統，是一種安裝在用戶端的高效供電系統。由于系統距離消費地點較近，發電現場產生的能源能夠得到及時的調度和利用。由于發電規模較小，具有靈活可控，節約土地資源和建設成本的優點。同時由于對新能源的契合和利用，具有污染較小，生態效應優良的優點。分布式新能源成為了具有廣闊發展前景的發電和能源利用方式。
2、然而，由于分布式的特點造成了分布式新能源發電供電過程中的不確定因素增多；光伏、風能等新能源受氣象因素影響較大，具有很大的不確定性，進而導致發電功率不穩定。
3、如何準確地確定影響分布式新能源功率的特征，從而準確地對分布式新能源功率進行預測是業內研究的主要問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供了一種分布式新能源功率的特征篩選方法、裝置、設備及介質，以準確地確定影響分布式新能源功率的特征，為準確地對分布式新能源功率進行預測提供依據。
2、根據本專利技術的一方面，提供了一種分布式新能源功率的特征篩選方法，該方法包括：
3、確定氣象因素數據集，以及與所述氣象因素集中各氣象因素匹配的分布式新能源功率，并根據所述氣象因素數據集以及各所述分布式新能源功率確定至少一個目標聚類簇；
4、根據目標聚類簇確定目
5、根據各所述目標天氣過程以及各所述目標出力數據，確定各復合特征；
6、對各所述復合特征進行篩選，得到目標特征庫；所述目標特征庫用于分布式新能源功率預測模型的訓練。
7、在本實施例的一個可選實現方式中，所述氣象因素包括下述至少一項：風速、風向、輻照度以及溫度；
8、所述氣象因素數據集中包含不同時間節點下各所述氣象因素的具體數值；
9、相應的，所述確定氣象因素數據集，以及與所述氣象因素集中各氣象因素匹配的分布式新能源功率，并根據所述氣象因素數據集以及各所述分布式新能源功率確定至少一個目標聚類簇，包括：
10、從目標數據庫中獲取目標歷史時刻各所述氣象因素的具體數值，以及目標歷史時刻各所述分布式新能源的功率，得到各氣象因素-功率數據對；
11、對各所述氣象因素-功率數據對進行篩選，得到各目標數據對；
12、對各所述目標數據對進行聚類處理，得到各所述目標聚類簇。
13、在本實施例的一個可選實現方式中，所述對各所述氣象因素-功率數據對進行篩選，得到各目標數據對，包括：
14、分別計算各所述氣象因素-功率數據對的相關系數，并按照設定相關系數順序對各所述數據對進行排序，得到參考數據對隊列；
15、遍歷所述參考數據對隊列，確定目標相關系數，并刪除與所述目標相關系數對應的數據對后面或者前面的全部數據對，得到各所述目標數據對。
16、在本實施例的一個可選實現方式中，所述根據目標聚類簇確定目標天氣過程，并采集所述目標天氣過程中所述分布式新能源的目標出力數據，包括：
17、確定所述目標聚類簇中的目標氣象因素，并確定所述目標氣象因素的各目標采集時刻；
18、根據各所述目標采集時刻確定所述目標天氣過程；
19、采集所述目標天氣過程中不同時刻所述分布式新能源的各目標出力數據。
20、在本實施例的一個可選實現方式中，所述根據各所述目標天氣過程以及各所述目標出力數據，確定各復合特征，包括：
21、對各所述目標天氣過程以及各所述目標出力數據進行互相關特性分析，得到互相關特性分析結果；
22、對各所述互相關特性分析結果進行特征挖掘，得到各所述復合特征。
23、在本實施例的一個可選實現方式中，所述對各所述互相關特性分析結果進行特征挖掘，得到各所述復合特征，包括：
24、通過featurewiz對各所述互相關特性分析結果進行特征挖掘，并通過sgboost對挖掘到的特征進行篩選，得到各所述復合特征。
25、在本實施例的一個可選實現方式中，所述對各所述復合特征進行篩選，得到目標特征庫，包括：
26、分別將各所述復合特征輸入至預先訓練好的特征篩選模型以及特征消除模型中進行處理，得到所述目標特征庫；
27、相應的，在得到所述目標特征庫之后，還包括：
28、將所述目標特征庫中的各目標特征依次輸入至目標機器學習模型中進行迭代訓練，在滿足迭代停止條件時，得到所述分布式新能源功率預測模型；所述分布式新能源功率預測模型用于對不同氣象因素下的分布式新能源進行功率預測。
29、根據本專利技術的另一方面，提供了一種分布式新能源功率的特征篩選裝置，該裝置包括：
30、目標聚類簇確定模塊，用于確定氣象因素數據集，以及與所述氣象因素集中各氣象因素匹配的分布式新能源功率，并根據所述氣象因素數據集以及各所述分布式新能源功率確定至少一個目標聚類簇；
31、目標天氣過程確定模塊，用于根據目標聚類簇確定目標天氣過程，并采集所述目標天氣過程中所述分布式新能源的目標出力數據；
32、復合特征確定模塊，用于根據各所述目標天氣過程以及各所述目標出力數據，確定各復合特征；
33、目標特征庫確定模塊，用于對各所述復合特征進行篩選，得到目標特征庫；所述目標特征庫用于分布式新能源功率預測模型的訓練。
34、根據本專利技術的另一方面，提供了一種電子設備，所述電子設備包括：
35、至少一個處理器；以及
36、與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，
37、所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行本專利技術任一實施例所述的分布式新能源功率的特征篩選方法。
38、根據本專利技術的另一方面，提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時實現本專利技術任一實施例所述的分布式新能源功率的特征篩選方法。
39、根據本專利技術的另一方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序在被處理器執行時實現本專利技術任一實施例所述的分布式新能源功率的特征篩選方法。
40、本專利技術實施例的技術方案，通過確定氣象因素數據集，以及與所述氣象因素集中各氣象因素匹配的分布式新能源功率，并根據所述氣象因素數據集以及各所述分布式新能源功率確定至少一個目標聚類簇；根據目標聚類簇確定目標天氣過程，并采集所述目標天氣過程中所述分布式新能源的目標出力數據；根據各所述目標天氣過程以及各所述目標出力數據，確定各復合特征；對各所述復合特征進行篩選，得到目標特征庫；所述目標特本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述氣象因素包括下述至少一項：風速、風向、輻照度以及溫度；
3.根據權利要求2所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述對各所述氣象因素-功率數據對進行篩選，得到各目標數據對，包括：
4.根據權利要求1所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述根據目標聚類簇確定目標天氣過程，并采集所述目標天氣過程中所述分布式新能源的目標出力數據，包括：
5.根據權利要求1所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述根據各所述目標天氣過程以及各所述目標出力數據，確定各復合特征，包括：
6.根據權利要求5所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述對各所述互相關特性分析結果進行特征挖掘，得到各所述復合特征，包括：
7.根據權利要求1所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述對各所述復合特征進行篩選，得到目標特征庫，包括：
8.一種分布式
9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時實現權利要求1-7中任一項所述的分布式新能源功率的特征篩選方法。
...【技術特征摘要】
1.一種分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述氣象因素包括下述至少一項：風速、風向、輻照度以及溫度；
3.根據權利要求2所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述對各所述氣象因素-功率數據對進行篩選，得到各目標數據對，包括：
4.根據權利要求1所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述根據目標聚類簇確定目標天氣過程，并采集所述目標天氣過程中所述分布式新能源的目標出力數據，包括：
5.根據權利要求1所述的分布式新能源功率的特征篩選方法，其特征在于，所述根據各所述目標天氣過程以及各所述目...
【專利技術屬性】
技術研發人員：林哲，駱盛軍，黃家嘉，彭健，黃小強，陳成，黃勇，陳麗，孫穎超，譚曉烽，吳瀚文，龍俊文，謝智勇，朱越斌，李文彬，
申請(專利權)人：廣東電網有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。