[发明专利]一种固定式光伏发电系统最佳倾角的大数据聚类分析方法

说明书

一种固定式光伏发电系统最佳倾角的大数据聚类分析方法。其包括分析光伏发电系统发电的影响因素，构建考虑光伏发电板阵列倾角的固定式光伏发电系统年平均辐照量最大最小模型；结合现场的平均日辐照量实测数据，基于大数据聚类分析方法求解上述固定式光伏发电系统年平均辐照量最大最小模型，由此确定出光伏发电板阵列最佳倾角等步骤。本发明效果：可对固定式光伏发电组件年辐照最大量的定量分析提供了有力支持，有效地对区域范围内光伏发电组件最大出力的求取提供解决方案。

技术领域

本发明属于光伏技术领域，尤其是涉及一种固定式光伏发电系统最佳倾角的大数据聚类分析方法。

背景技术

光伏发电系统主要包括光伏发电板阵列、逆变器、汇集与送出单元及相关的控制系统，决定光伏发电系统光电转换效率和输出功率、发电量的核心是光伏发电板阵列的方位角及倾角。光伏发电板阵列的安装方式有固定式和追踪式，固定式光伏发电板阵列是根据场站位置计算出最佳受光面后固定不动，追踪式光伏发电板阵列是利用方向调节装置根据太阳位置随时调整受光面。固定式光伏发电板阵列具有使用寿命长、运维工作量少等特点，但是发电效率较低；追踪式光伏发电板阵列特点与固定式相反。

现有的研究主要是以光伏发电系统作为其主要研究对象，聚焦于光伏发电系统的组件、逆变器等原件级产品和装置，以及从电网的角度对光伏的接入进行规划、控制等；在光伏发电板阵列的最佳安装倾角方面，一般都是通过光伏发电板阵列安装地域的经度纬度来确定大致的安装倾角，不仅无法根据现场的实际光伏测试数据进行校正，也无法进行精准定量分析。

发明内容

为了解决上述问题，本发明的目的在于提供一种固定式光伏发电系统最佳倾角的大数据聚类分析方法。

为了达到上述目的，本发明提供的固定式光伏发电系统最佳倾角的大数据聚类分析方法包括按顺序进行的下列步骤：

步骤1、分析光伏发电系统发电的影响因素，构建考虑光伏发电板阵列倾角的固定式光伏发电系统年平均辐照量最大最小模型；

步骤2、结合现场的平均日辐照量实测数据，基于大数据聚类分析方法求解上述固定式光伏发电系统年平均辐照量最大最小模型，由此确定出光伏发电板阵列最佳倾角。

在步骤1中，所述的分析光伏发电系统发电的影响因素，构建考虑光伏发电板阵列倾角的固定式光伏发电系统年平均辐照量最大最小模型的具体步骤如下：

建立考虑光伏发电板阵列倾角的固定式光伏发电系统年平均辐照量最大最小模型如下：

式中：β为光伏发电板阵列倾角，H_T(β)为某倾角下倾斜表面年平均辐照量； H_T(β,i)为某倾角下倾斜表面第i个月平均日辐照量；M(i)为第i个月的总天数。

在步骤2中，所述的结合现场的平均日辐照量实测数据，基于大数据聚类分析方法求解上述固定式光伏发电系统年平均辐照量最大最小模型，由此确定出光伏发电板阵列最佳倾角的具体步骤如下：

(1)对上述平均日辐照量实测数据进行标准化处理，以消除量纲的影响

将上述收集的平均日辐照量实测数据作为样本，设样本域U＝{u₁,u₂,...,u_n} 为被分类对象，样本域中的每个元素u_i作为一个样本，均由m个数据组成，即第i个元素u_i可表示为：

u_i＝{x_i1,x_i2,...,x_im}(i＝1,2,…,n)

因此，样本域U可写成如下矩阵的形式：