[发明专利]光伏出力数据异常值的剔除方法

说明书

本发明公开了一种光伏出力数据异常值的剔除方法。该方法包括：通过光伏实证平台在一定的时间范围内获得的数据，筛选影响光伏出力的关键性因素；然后根据这些因素，获得光伏出力的条件概率分布；之后运用核密度估计理论获取出力的连续概率分布，结合区间最小原则获得光伏出力的置信区间；最后，将置信区间外的数据视为异常数据，并分析异常类型。本发明通过获取样本内所有点光伏出力的置信区间，将区间外的数据视作异常数据进行排查。基于此，研究人员不必逐一排查异常数据，且可以快速定位到异常数据出现的地方，对异常数据类型做出进一步判断，从而达到节省人力和时间的目的。

技术领域

本发明涉及光伏实证技术领域，尤其涉及一种光伏出力数据异常值的剔除方法。

背景技术

在实际工程应用中，由于设备故障、人为限电、通信故障以及光伏组件功率削减等多种原因，导致光伏功率数据存在异常数据比例较高的问题，极大地阻碍了科研人员对该类数据所蕴含信息的挖掘与深入分析，对电能质量、系统稳定性和可靠性都有负面影响。

因此，光伏发电出力数据异常值的剔除显得尤为关键。目前，针对此方面的研究尚未成熟，没有较为系统的分析方法，多数情况下要依靠人力手段对数据进行针对性的逐一排查，费时费力。

发明内容

本发明目的在于针对现有技术的不足，提出一种基于出力数据和关键影响因素的一致性理论的光伏出力数据异常值剔除的分析方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种光伏出力数据异常值的剔除方法，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。

进一步地，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，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。

进一步地，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。

进一步地，步骤(2)中，基于核密度估计计算联合概率密度公式如下：