[发明专利]一种间歇式电源数据的采集粒度标定方法及系统

权利要求书

1.一种间歇式电源数据的采集粒度标定方法，其特征在于，所述方法包括：

根据预先设定的采集粒度，绘制最大一阶差分出力变化曲线趋势图；

通过识别所述趋势图中的持续变动特征，构建功率增减相交替的功率梯形曲线；

定义所述功率梯形曲线的目标函数，采用多目标遗传算法计算满足所述目标函数的持续状态，并根据状态的持续时间定义采集粒度，根据所述采集粒度记录间歇式电源的出力轨迹。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述绘制单日内最大一阶差分出力变化曲线趋势图包括：

根据预先设定的采样时刻和采集粒度，采集单日内不同数据采集粒度下的风电/光伏实时功率；绘制以采样时刻和对应的风电/光伏实时功率作为横、纵坐标的发电功率曲线；

筛除所述发电功率曲线中失真现象明显的采集粒度，并获取各数据采集粒度相邻点的一阶差分，通过比较选取同一采集粒度的最大一阶差分，生成由各数据采集粒度下最大一阶差分构成的出力变化曲线趋势图。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别趋势图中的持续变动特征包括：从趋势图中获取风电/光伏电站功率信号时间序列Pow，补齐Pow中的缺失值后计算功率信号时间序列Pow的长度；

根据极大、极小值点的判定条件，依次确定各数据点的功率信号时间序列Pow中极大、极小值点标号，删除序列中相邻的极大、极小值点；

计算功率信号时间序列Pow的持续变动参数；所述持续变动参数包括：持续状态数目、状态持续时间和持续状态变动功率；

对跳变的持续变动参数进行插值重构，获得与原序列步长相同的持续变动特征序列Pow'Pow′。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述极大、极小值点的判定条件包括：若(Pow_j-1≤Pow_j＜Pow_j+1)，则功率信号时间序列Pow的第j个数据点Pow_j为极大值点，若(Pow_j-1≥Pow_j＞Pow_j+1)，则Pow_j为极小值点。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过下式确定功率信号时间序列Pow的长度：

其中，表示3×N矩阵MI的列，当Pow_j为极大值点时，当Pow_j为极小值点时，m_1,j为每列极值点的数据点标号、m_2,j为极大、极小性质，m_3,j为该点的功率值，N表示功率信号时间序列的长度；

r1＝[m_1,1 m_1,2 ... m_1,j ... m_1,N]表示数据点标号向量；

r2＝[m_2,1 m_2,2 ... m_2,j ... m_2,N]表示极大、极小标号向量；

r3＝[m_3,1 m_3,2 ... m_3,j ... m_3,N]表示数据点时刻的时间序列功率。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，通过下式确定功率信号时间序列Pow的持续变动参数：

State＝k-1

Tc_k＝m_1,k+1-m_1,k

Pc_k＝m_3,k+1-m_3,k

其中，State为持续状态数目，Tc_k表示各状态持续时间，Pc_k为各持续状态变动功率。