光伏发电数据挖掘中的跨度选取

• 作者: 孔令达 李建林 籍天明 韩晓娟
• 来源期刊: 电工技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 数据跨度 聚类分析 最适样本容量估计 储能容量需求
• 年，卷（期）: 2015,（14）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 450-456
• 页数: 7页
• 分类号: TM615
• 字数: 3561字
• 语种: 中文

摘要

分析光伏电站有功出力数据时,粒度和跨度是两个重要指标.粒度决定了数据的采样间隔,跨度决定了选取时长.当粒度一定时,跨度过小则包含信息量少,造成信息的缺漏和失真;跨度过大则信息冗余繁杂,造成存储量和计算量不必要的增大.因此,确定数据跨度对光伏出力数据的分析有着重要意义.本文首先对光伏电站出力数据进行统计分析,通过自相关分析得出跨度选取的初步结论.基于天气特征对数据进行聚类,利用统计学原理对不同类别的光伏出力数据进行最优样本容量估计,确定了光伏电站出力数据分析时所需要的数据跨度,并考察了储能容量需求与数据跨度的关系.结果表明,光伏出力数据跨度为31天时即可满足配置储能容量的数据量需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李建林		98	1981	22.0	44.0
2	韩晓娟	华北电力大学控制与计算机工程学院	49	867	15.0	28.0
3	籍天明	华北电力大学控制与计算机工程学院	3	240	3.0	3.0
4	孔令达		3	21	2.0	3.0