[发明专利]光伏出力数据异常值的剔除方法

权利要求书

1.一种光伏出力数据异常值的剔除方法，其特征在于：该方法步骤如下：

(1)筛选光伏出力关键性影响指标。对于不同地区，通过绘制单一指标与光伏出力的二维散点图并计算单一指标与光伏出力的相关系数，筛选出光伏出力的关键性影响指标。

(2)估计关键性指标和光伏出力的联合分布。基于核密度估计理论获取光伏出力和步骤(1)筛选出的关键性影响指标的联合概率密度，并计算光伏出力的条件概率密度。

(3)确定光伏出力的置信区间。根据光伏出力的条件概率密度计算光伏出力的置信区间，并采用区间最小原则对光伏出力置信区间做出限制，得到跨度最小的光伏出力在关键性影响指标下的置信区间；

(4)根据步骤(3)得到的光伏出力在关键性影响指标下的置信区间，将区间之外的数据点视作异常数据对其进行剔除。

2.根据权利要求1所述的一种光伏出力数据异常值的剔除方法，其特征在于：步骤(1)中，二维散点图的判断通过回归曲线表示，回归曲线及其参数定义如下：

其中，x表示单一指标，n是样本总量，x_i是第i个数据样本关键性指标的值，是数据样本关键性指标的平均値，y_i是第i个数据样本的光伏出力值，y是数据样本光伏出力的平均値，是第i个样本通过拟合的回归曲线计算得到光伏出力的估计值，其中R称为拟合优度，其值越接近1，二者线性相关性越好。

3.根据权利要求1所述的一种光伏出力数据异常值的剔除方法，其特征在于：步骤(1)中，回归曲线仅能表示指标和光伏出力的一阶线性相关程度，因此通过计算二者的相关系数对二者的内在关联做进一步描述，相关系数的计算公式如下：

其中ρ_xy表示单一指标X与光伏出力Y的相关系数，Cov(X,Y)为单一指标与光伏出力的协方差，Var(X)为X的方差，Var(Y)为Y的方差。筛选相关系数大于阈值T的指标作为关键性影响指标。相关系数的阈值T可以根据当地实际情况选择。

4.根据权利要求1所述的一种光伏出力数据异常值的剔除方法，其特征在于：步骤(2)中，基于核密度估计计算联合概率密度公式如下：

分别表示针对关键性指标以及关键性指标与光伏出力联合估计得到的联合概率密度，其中是筛选得到的关键性指标，x_n表示第n个关键性指标，y代表光伏出力。表示第i个数据样本的关键性指标值，d表示关键性指标的维数。Φ^d()代表d维标准正太分布。n是样本总量。h表示窗口宽度，其值由下述公式确定。

h＝1.05σn^-1/5

其中，σ是样本的标准差。

光伏出力的条件概率密度由如下公式确定：

5.根据权利要求1所述的一种光伏出力数据异常值的剔除方法，其特征在于：步骤(3)中，跨度最小的光伏出力的置信区间由如下公式确认得到：

其中y₁，y₂是置信区间的上下限，1-α代表置信度，其值根据需要选取。