[发明专利]光伏功率异常数据的识别方法

权利要求书

1.一种光伏功率异常数据的识别方法，包括以下步骤：

利用光伏电站辐照度和光伏功率实测数据，拟合辐照度-光伏功率Copula函数参数；

根据Copula函数描述辐照度和光伏功率这两个随机变量的相关关系建立概率功率曲 线；

通过辐照度-光伏功率散点图，总结异常数据点特征建立异常数据判别准则；

基于Copula函数和异常数据判别准则，识别筛选异常数据，建立新数据集；以及

若有异常数据被识别，在剔除异常数据后重复以上步骤，对新数据集继续进行识别；若 无，则直接利用判别准则和概率功率曲线，识别原始数据集中异常数据。

2.如权利要求1所述的光伏功率异常数据的识别方法，其特征在于，所述Copula函数参 数通过以下步骤获得：

获取光伏电站辐照度和功率实测数据，进行数据归一化操作，筛选已标记的错误数据；

利用统计分析得到光伏功率P的累积概率分布函数和辐照度R的累积概率分布函 数；

结合辐照度-光伏功率散点图的观察，确定选取的Copula函数类型；

利用和，得到唯一的Copula函数C连接光伏功率P和辐照度R， ，拟合Copula函数参数。

3.如权利要求2所述的光伏功率异常数据的识别方法，其特征在于，所述Copula函数为 ClaytonCopula，GaussianCopula，FrankCopula函数中的一种。

4.如权利要求2所述的光伏功率异常数据的识别方法，其特征在于，概率功率曲线获取 方法，包括以下步骤：

给定辐照度累计概率分布取值，确定光伏功率累计概率分布的条件概率分布函数 ；

设功率曲线的置信概率为，即有的数据落于概率区间内，的数据落于区间外；

设置信区间的不对称系数为，计算置信区间上下边界的分位概率，，其中表 示数据点高于上边界的概率，表示数据点低于下边界的概率；

利用光伏功率累计概率分布的条件概率分布函数计算，对应的分位数，；

通过光伏功率累积概率分布函数求逆计算不同辐照度r取值下光伏功率的上下边界取 值和，形成概率功率曲线中的上下两条曲线。

5.如权利要求4所述的光伏功率异常数据的识别方法，其特征在于，光伏功率累计概率 分布的条件概率分布函数通过下式获取：

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6.如权利要求4所述的光伏功率异常数据的识别方法，其特征在于，所述的通过下式 获取：

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7.如权利要求4所述的光伏功率异常数据的识别方法，其特征在于，，通过下式获 取：

；

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8.如权利要求4所述的光伏功率异常数据的识别方法，其特征在于，分位数，通过 下式获取：

；

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9.如权利要求1所述的光伏功率异常数据的识别方法，其特征在于，在概率功率曲线以 外，且满足异常数据判别准则的数据点被识别为异常数据。