[发明专利]一种基于DBSCAN聚类算法的光伏电站运行状态分析方法

说明书

本发明涉及一种基于DBSCAN聚类算法的光伏电站运行状态分析方法，具体为：获取所有待分析光伏电站的光伏直线示值，对光伏直线示值中的容量和发电量进行归一化处理，得到每个光伏电站归一化的容量及发电量数值；对归一化处理后的数据进行聚类，得到每个待分析电站容量及发电量数值DBSCAN聚类结果；根据最小二乘法拟合聚类结果，从拟合直线中得到光伏电站区域分布拟合直线斜率；再对光伏电站运行状态进行分类，得到正常运行状态光伏电站和异常运行状态光伏电站；根据发电信息采集数据对异常运行状态光伏电站进行异常原因诊断。本发明在减少二次故障的前提下，提升故障排查的效率、降低故障后对光伏发电效率的影响。

技术领域

本发明涉及一种基于DBSCAN聚类算法的光伏电站运行状态分析方法，属于智能电力、电网的技术领域。

背景技术

太阳能是十分丰富的可再生能源，直接来源是太阳辐射，所以资源量最大、分布最为广泛。据世界能源理事会(World Energy Council，WEC)统计，理论上每年全球太阳能资源累积利用量为150000万亿k Wh，若按照常规火力发电厂的标准煤耗量进行等价，相当于45万亿吨标准煤。

光伏发电的开发与利用能够有效地缓解能源短缺和环境污染问题，但是光伏电站运行环境条件恶劣，导致维护成本也随之增加。因此，及时全面准确地对光伏电站的运行状态进行监测和评估，有效避免故障及连锁故障的发生，对于光伏电站的维修策略优化和实现光伏发电大规模安全高效的并网具有重要意义。光伏阵列是由若干个光伏组件串联或串并联组成的整体模块从而获得一定的直流电能输出。作为光伏电站的重要组成部分，组件质量和光伏阵列的运行状态直接影响整个光伏发电系统的发电效率和使用寿命，而在光伏阵列的长期运行过程中，组件可能出现的老化、积尘、损坏等问题，组件效率会衰减。为保证光伏电站经济高效的发电水平，对光伏阵列进行实时有效的状态监测与评估具有十分重要的意义。然而，目前对于光伏电站运行状态的预测和分析技术仍处于空白状态，可见，研究出一套合理可行的光伏电站运行状态分析方法成为行业的急迫需求。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于DBSCAN聚类算法的光伏电站运行状态分析方法，基于DBSCAN密度聚类算法获取光伏电站发电量与容量对应关系分布图，通过最小二乘法对图中散点进行拟合获得拟合直线的斜率，根据斜率对光伏电站运行状态进行分析，并对异常电站做出原因诊断的一种分析方法，其具体技术方案如下：

一种基于DBSCAN聚类算法的光伏电站运行状态分析方法，包括以下步骤：

步骤1：从光伏电站发电信息采集数据中，获取所有待分析光伏电站的光伏直线示值，对光伏直线示值中的容量和发电量进行归一化处理，得到每个光伏电站归一化的容量及发电量数值；

步骤2：根据DBSCAN算法对归一化处理后的数据进行聚类，得到每个待分析电站容量及发电量数值DBSCAN聚类结果；

步骤3：根据最小二乘法拟合聚类结果，从拟合直线中得到光伏电站区域分布拟合直线斜率；

步骤4：根据拟合直线中得到的斜率对光伏电站运行状态进行分类，得到正常运行状态光伏电站和异常运行状态光伏电站；

步骤5：根据发电信息采集数据对异常运行状态光伏电站进行异常原因诊断。

进一步的，所述步骤1中得到每个待分析光伏电站归一化的容量及发电量数值具体步骤为：对光伏电站容量及发电量进行均值方差归一化处理，即均值为0，标准差为1，经过处理的数据符合标准正态分布：

均值方差归一化的计算公式为：

式中，X^*表示所有电站容量或发电量的归一化数值，X为待分析电站的容量或发电量，μ表示所有电站容量或发电量的均值，σ为待分析电站的容量或发电量的标准差。

进一步的，所述步骤2中得到每个待分析电站容量及发电量数值DBSCAN聚类结果的具体步骤为：