基于光照过程特征分析的光伏功率异常数据识别算法

• 作者: 杨茂 黄鑫
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 光伏功率异常数据 光照特征 Copula函数 区间最窄原则
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 64-69
• 页数: 6页
• 字数: 5155字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20180626003

摘要

高质量的光伏功率数据是进行光伏研究的基础,而从光伏电站采集到的数据含有较大比例的异常数据,因此须对光伏功率异常数据进行识别.将不同光照特性的光伏功率数据分别进行建模,对辐照度与功率的概率分布函数进行Copula联合分布函数构建.利用基于经验函数的BFGS参数估计方法对各类Copula函数进行参数估计.参照各Copula函数与经验联合分布函数的欧氏距离与K-S值进行Copula函数选取.结合估计区间最窄原则得出光伏功率条件概率分布90％置信度下的概率功率曲线.根据工程经验以及考虑异常数据时序特性,依照四类异常数据的判别准则,建立异常数据识别模型.利用光伏电站原始数据与人工合成异常数据进行仿真分析,结果表明所提方法能有效、准确地识别出各类异常数据.