[发明专利]一种光伏电站监测数据修复方法

说明书

本发明涉及数据修复处理技术领域，具体公开了一种光伏电站监测数据修复方法，其中，包括：查找同一时刻光伏电站监测数据中的温湿度信息、光照强度和光伏电站输出功率历史数据是否存在缺失；若存在缺失，则将缺失的数据项进行标记并排除缺失的数据项；将监测到的排除缺失的数据项后的光伏电站监测数据进行训练，得到状态转换函数；根据插值理论拟合得到缺失的数据项，对光伏电站监测数据中的缺失的数据项补全；将补全后的所述光伏电站监测数据中的温湿度信息、光照强度和光伏电站输出功率历史数据输入到状态转换函数进行预测得到预测值；对预测值进行滤波得到光伏电站监测数据修复结果。本发明提供的光伏电站监测数据修复方法能够实现数据修复。

技术领域

本发明涉及数据修复处理技术领域，尤其涉及一种光伏电站监测数据修复方法。

背景技术

随着化石能源的枯竭，新能源发电作为全球能源互联网的一部分引起了越来越多的关注。光伏发电作为能源改革的重要组成部分，其输出功率的波动性和间歇性特点为电网系统的安全调度带来严峻挑战。

随着电力信息化技术的进步，电力监测数据规模急剧增长。由于光伏电站规模较大，常发生监测设备故障、传感器运行误差增大、前端数据采集过程丢包或误码等情况，导致光伏电站部分监测数据异常，严重影响光伏电站数据分析的质量，进一步影响到电网规划和运行决策，因而针对这些异常数据的修复工作有着重要的意义。

传统的数据修复方式基于空间相关性理论，利用气象数据和辐射数据对目标光伏电站功率缺失数据进行重构。但现阶段对于光资源空间相关性理论研究不多，导致建模性能下降甚至失效，影响光伏电站监测数据修复效果。

因此，需要一种新的数据处理方法来修复处理光伏电站监测数据，提高数据质量。

发明内容

本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种光伏电站监测数据修复方法，以解决现有技术中的问题。

作为本发明的一个方面，提供一种光伏电站监测数据修复方法，其中，所述光伏电站监测数据修复方法包括：

查找同一时刻光伏电站监测数据中的温湿度信息、光照强度和光伏电站输出功率历史数据是否存在缺失；

若存在缺失，则将缺失的数据项进行标记并排除缺失的数据项；

将监测到的排除缺失的数据项后的光伏电站监测数据进行训练，得到状态转换函数；

根据插值理论拟合得到缺失的数据项，对所述光伏电站监测数据中的缺失的数据项补全；

将补全后的所述光伏电站监测数据中的温湿度信息、光照强度和光伏电站输出功率历史数据输入到所述状态转换函数进行预测得到预测值；

对所述预测值进行滤波得到光伏电站监测数据修复结果；

输出修复结果。

优选地，所述将监测到的排除缺失的数据项后的光伏电站监测数据进行训练，得到状态转换函数包括：

初始化RBF神经网络参数；

将监测到的排除缺失的数据项后的光伏电站监测数据输入到RBF神经网络；

以光伏电站输出功率为输出量，计算RBF神经网络的均方根误差RMSE值是否满足迭代终止精度；

若满足，则结束训练，否则，进行权重迭代计算；

将结束训练的RBF神经网络作为状态转换函数，其中所述状态转换函数为预测方程。

优选地，所述进行权重迭代计算包括调节权重、中心参数和宽度参数。

优选地，所述根据插值理论拟合得到缺失的数据项，对所述光伏电站监测数据中的缺失的数据项补全包括：