考虑天气类型的光伏窃电识别方法

• 作者: 刘佳 孙春顺 胡宸 谢峰 郭滨鹏 黄华钦
• 来源期刊: 分布式能源
• 学科: 工学
• 关键词: 光伏窃电 天气类型 窃电系数 常规日 特殊日
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 13-19
• 页数: 7页
• 分类号: TK01|TM914
• 字数: 4415字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16513/j.cnki.10-1427/tk.2017.04.003

摘要

随着国家对光伏产业的大力推进与扶持,考虑到光伏发电不同于传统发电方式的独特性,以及国家补贴政策的长期性,出现了很多以虚假记录发电量骗取光伏补贴的行为,称光伏窃电.针对现有的分布式光伏窃电手段,提出了1种考虑天气类型指数基于神经网络算法的防光伏窃电智能检测办法.通过将天气类型划分为特殊日与常规日,以历史气象数据为基础对待识别日进行分时发电量预估,结合实时发电数据计算出各类型窃电系数,以此对光伏窃电程度进行有效判定.仿真结果表明,该方法对光伏窃电行为识别的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙春顺	长沙理工大学电气与信息工程学院	20	204	7.0	14.0
2	胡宸	长沙理工大学电气与信息工程学院	3	9	2.0	3.0
3	刘佳	长沙理工大学电气与信息工程学院	7	24	3.0	4.0
4	谢峰	长沙理工大学电气与信息工程学院	2	2	1.0	1.0
5	黄华钦	长沙理工大学电气与信息工程学院	3	2	1.0	1.0
6	郭滨鹏	长沙理工大学电气与信息工程学院	2	2	1.0	1.0