[发明专利]一种基于特征聚类分析的光伏电站运行状态划分方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种基于特征聚类分析的光伏电站运行状态划分方法，属于光伏发电技术领域。

背景技术

光伏发电作为清洁能源的一种，在世界范围内都受到了广泛的重视，我国大型地面光伏电站，分布式屋顶光伏电站已经越来越多，但是光伏电站的运行状态，合适的运维时间，成了光伏电站提高发电量亟需解决的重要问题。

不同的时间、环境、设备状态都会对光伏电站的运行状况产生影响，因此光伏电站呈现出不同的运行状态。申请号为201410618987.3的专利，提出一种光伏电站运行特性的评估方法，其中涉及光伏电站发电量、光伏电站能量消耗分析、光伏电站系统效率分析、光伏电站等效发电时间以及光伏电站健康经济运行时间系数等重要指标，并利用反熵权的方法量化评估结果，可为光伏电站运营商提供技术支撑，该方法的主要创新点在于可量化评估结果，但是根据量化结果仅可提供优越、良好、一般、较差这类宏观判断结果，而无法反映光伏电站的运行状态。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于特征聚类分析的光伏电站运行状态划分方法，以实现对光伏电站运行状态的划分。

本发明为实现上述目的提供了一种基于特征聚类分析的光伏电站运行状态划分方法，该划分方法包括以下步骤：

1)提取表征光伏电站运行状态的特征量作为样本数据，所选取的特征量包括方阵转换效率、逆变转换效率、PV方阵日等价发电时间和PV系统日等价发电时间；

2)采用聚类分析算法对步骤1)所得到的样本数据进行聚类分析，实现对光伏电站运行状态的划分。

所述步骤2)中采用的特征聚类分析过程如下：

A.根据光伏电站运行特点确定光伏电站运行状态的个数k，以该个数作为样本数据的聚类个数；

B.从步骤1)的样本数据中随机选择k个初始数据对象点作为初始聚类中心；

C.计算样本数据中其余各个数据对象到k个初始聚类中心的距离，并将各数据对象划归到距离其最近的那个初始聚类中心所在的聚类；

D.计算出各个初始聚类的中心位置，以该位置作为聚类中心重新聚类，直至得到聚类中心不再变化，且平均误差准则函数呈现收敛状态，以该聚类中心得到聚类结果作为光伏电站运行状态的分类结果。

所述步骤C中的距离计算采用欧式距离。

所述步骤D得到的聚类结果将光伏电站运行状态划分为4种运行模式，即健康运行模式、方阵效率下降运行模式、逆变效率下降运行模式、低辐照度运行模式。

所述方阵平均效率为PV方阵的平均能量转换效率，即PV方阵输出到PV系统的能量与入射到PV方阵内的能量之比，

η_Amean＝E_A/(A×H_T)

E_A＝Σ_day(P_in×τ_r)

η_Amean为所求的方阵平均效率；E_A为τ时段内PV方阵的输出能量，单位为kW˙h；A为PV方阵的有效面积，单位为m²；H_T为τ时段PV方阵倾斜面辐射量，单位为kW˙h/m²；符号Σ_day表示按日的求和；P_in×τ_r表示记录间隔内PV方阵中电池组件输出的直流电量，P_in为监测到的逆变器参数中的PV输入功率。

所述的逆变器转换效率η_INV表示逆变器将直流电量转换为交流电量的转换效率，为逆变器输出侧功率与输入侧功率之比，

η_INV＝P_输出/P_输入

P_输出基于逆变器的交流输出功率计算，等于监测到的逆变器参数中的有功功率，单位为kW；P_输入基于逆变器的直流输入功率计算，等于监测到的逆变器参数中的PV输入功率，单位为kW。

所述的PV方阵日等价发电时间Y_A表示监测到的PV方阵每日每kW方阵提供给PV系统的能量，相当于PV方阵以额定输出功率P₀运行需要工作的小时数，

Y_A＝E_A/P₀