基于电站群聚类和相似气象日的光伏电站不良数据修复

发布时间：2020-04-02 06:22

【摘要】：全球范围内光伏发电的占比逐年攀升,随着技术的不断发展,电站的数据库以及数据量越来越大,使得数据分析在电站的优化运行中势在必行。由于电能本身存在只能实时供应的特殊性,当电站数据质量较差时,会对下一步的数据应用,如功率预测、发电计划制定等造成干扰,且大量准确的实时数据在电网的安全运行以及实时调度中起着至关重要的作用。所以及时的解决数据缺陷问题对保障电力系统运行的安全性、可靠性具有重大的次际价值。本文首先分析了电站输出功率随温度、天气特征、光照强度等因素不断波动变化的规律;并列举了出现不良数据的类型,以及出现不良数据的原因,并对异常波动数据确定了莱以特准则为基础的识别方法。之后,考虑到不同电站的功率数据在空间上存在相关性,且利用相似电站可以弥补待修复电站本身存在数据缺陷的问题,介绍了层次聚类的基本原理以及步骤,并针对传统聚类在相似度筛选上的缺陷作了简单的分析,最终确定了综合考虑距离相关程度和曲线形状相关程度的相似度识别方法,从而提高了聚类提取相似电站的准确度,为后续数据修复模型的建立奠定了基础。其次,利用灰色关联度法对气象信息进行分析,结合相似电站建立修复模型,分析了训练样本选取的原则及整个修复模型建立的原理,给出了针对不同不良数据类型所构建的神经网络模型结构,为仿真实例建立了基础。最后,以青海地区电站为实例进行了仿真分析,分别列举了待修正电站与相似电站的输出曲线对比图,充分说明了得到的相似电站与待修正电站的相似度较高。之后根据电站不良数据的类型,分别对全天性数据丢失、局部丢失以及异常波动数据进行修复,并分析其均方根误差和相对误差。修复的结果充分表明在考虑相似电站进行辅助修正后,修复结果的精度相对于传统相似日方法有了较大提高。
【图文】：

背景及其意义的背景一个对能源依赖度较高的大国，对资源的深度开采使用影响着整个传统的煤、石油、天然气等各类不可再生能源的储量大量减少，清源的进程不断加快。光能是一类取之不竭、用之不尽的可再生清洁地球表面每年所吸收的太阳光照能量等效于目前地球上每年因燃烧能量的大约 2000 倍，且整个太阳能资源的可使用量是如今人类技我国的太阳能资源辐射量较为丰富，国土面积超过 2/3 的地域其年 小时，每年的辐射量在 5000MJ/m2 以上。中国单位陆地面积每年承3.3×103~8.4×103MJ/m2，等效于 2.4×104 亿吨标准煤的储量。因，而且开发较为简便灵活，着力加强对太阳能资源的使用以慢慢替，，全球范围内的能源专家共同认为，太阳能将会是二十一世纪最主年辐射量分布如图 1-1。

西安理工大学硕士学位论文境下可以得到充分的发展机遇，其已逐步变为全球经济有力增长点。光伏发电中颇具优势的新型能源之一，多年来得到了国家的大力扶持并获得了良好的发业技术也不断实现了新形势的拓展。现如今的太阳能行业已步入大力迈进、段，2013 年至 2017 年我国的光伏装机增长趋势如图 1-2。
【学位授予单位】：西安理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TM615

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