[发明专利]基于光伏电站出力特性分析的晴空日判定方法

说明书

一种基于光伏电站出力特性分析的晴空日判定方法，该方法是从获取的光伏电站每隔相同时间间隔的出力时序功率数据中选取每日光伏有效出力数据，计算光伏有效出力数据序列的差分值，获得差分值序列并定义为波动量序列，再以波动量序列数据为基础判断每日是否有新的波动区间生成，若有则每日波动区间数增加1，根据最后记录的每日有效数据中的波动区间数判断当日是否为晴空日。如此，通过本方法利用光伏电站计量数据和营销数据等有限信息为光伏系统异常识别诊断提供了合适的异常识别场景，规避了无法获取的光伏电站的其他维度完备检测数据的不足。

技术领域

本发明涉及光伏电站异常识别领域，具体涉及一种基于光伏电站出力特性分析的晴空日判定方法，以筛选出晴空日而排除阴雨多云天气对光伏设备异常识别的影响。

背景技术

为应对全球气候变化的挑战，中国将积极推动能源系统的低碳化、清洁化和可持续发展转型。在国家能源转型和双碳战略指引下，南方电网公司发布了新型电力系统行动方案(2021-2030年)白皮书，预计2025年广东省光伏装机容量可达2800万kW。

发展分布式光伏系统是电力行业达成“双碳”目标的重要手段。与集中式光伏相比，分布式光伏缺乏专业运维，发生故障异常后可能长期带病运行，显著降低生命周期发电量，因此，亟需研发分布式光伏系统的故障异常检测方法，以提高设备完好率，充分发挥发电效能。

大多数光伏发电系统的故障异常可体现为发电出力的减少，但阴雨多云天气下光伏出力可能随云层遮蔽变化而出现较大波动，这与设备在晴空条件下异常的表现类似，因此，简单地根据光伏发电出力分析判别设备异常易造成误判。要根据发电出力判断光伏系统异常，首先需要识别晴空日，以排除阴雨多云天气的干扰。晴空条件下没有云层遮蔽，光伏出力曲线相对平滑，没有明显波动，呈现拱门形。因此，可根据光伏出力曲线刻画晴空日特征，为光伏电站设备异常识别提供场景基础。

发明内容

本发明的目的是，针对现有技术中存在的上述问题，提供一种基于光伏电站出力特性分析的晴空日判定方法。

为了达到上述目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于光伏电站出力特性分析的晴空日判定方法，该方法步骤如下：

步骤1：获取光伏电站计量系统每隔相同时间间隔t的出力时序功率数据，将该些数据根据光伏阵列容量大小去量纲化，再转化为以日为区间的功率数据X_i＝{x_1,i,x_2,i,…,x_m,i}，其中i＝1,2,…,n，n代表选取数据的天数，m为日数据个数。

由于光伏阵列出力的波形趋势跟光伏电站计量系统的采样频率关系不大，采样频率变大可能会导致波形产生一些小的毛刺从而产生新的波动区间，但本方法在波动区间生成的过程中设置了阈值β以排除这些毛刺的影响，因此，该步骤中提及的时间间隔t的取值范围为1-30min，即获取光伏出力时序功率数据的时间间隔可以是15min，亦可以是1min、5min、30min等，在此取值范围内对本方法所提的晴空日筛选的影响不大，如当时间间隔为15min时m为96。另外，数据选取的天数由实际情况决定，可以连续性获取一段时间，也可间断性取几天或者按天获取数据。

上述提及的将数据根据光伏阵列容量大小去量纲化处理的过程为本领域的常规技术。

步骤2：筛除日区间功率数据X_i中的最大值小于阈值α所对应的日期；其中，阈值α的获取过程为：根据日区间功率数据，利用公式max(X_j,i,j∈1,2,…,m)获取每天的功率最大值，再将所有的功率最大值升序排列后按四分位数取整，最后确定阈值α＝X_[(n+1)/4]+1,其中i＝1,2,…,n，n代表选取数据的天数，m为日数据个数。