基于光照过程特征分析的光伏功率异常数据识别算法

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.

关键词：光伏功率异常数据、光照特征、Copula函数、区间最窄原则

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资助基金：国家重点研发计划资助项目2018YFB0904200

在线出版日期：2019-06-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：64-69