[发明专利]基于光伏识别及聚类的光伏推荐方法、装置及存储介质

说明书

本申请提供一种基于光伏识别及聚类的光伏推荐方法、装置及存储介质，涉及新能源规划技术领域，包括：获取目标区域内每一建筑对应的目标建筑参数和位置信息；针对每一建筑，将建筑对应的目标建筑参数和位置信息作为因变量输入GWR模型，得到建筑的光伏安装面积，GWR模型用于反映目标建筑参数和位置信息与建筑的光伏安装面积的对应关系；根据目标区域内每一建筑的光伏安装面积，确定目标区域内推荐安装光伏的目标建筑。本申请根据建筑的目标建筑参数和位置信息预测建筑的光伏安装面积，以目标建筑参数为回归系数预测建筑的光伏安装潜力，借助模型分析替代人工推荐过程，推荐结果更为客观合理，显著提高推荐的精确程度和智能化程度。

技术领域

本申请涉及新能源规划技术领域，尤其涉及一种基于光伏识别及聚类的光伏推荐方法、装置及存储介质。

背景技术

分布式光伏发电是指在用户场地附近建设，运行方式以用户侧自发自用、多余电量上网，且在配电系统平衡调节为特征的光伏发电设施。在城市中，分布式光伏通常被设置在屋顶，因此，城市分布式光伏的规模(装机容量)被认为主要取决于城市建筑的屋顶面积。

相关技术中，相关人员通过可视化地图查找未安装分布式光伏的建筑，并结合该建筑的屋顶面积，人工地确定该建筑是否适合安装分布式光伏，并对适合安装光伏的用户进行安装推荐。上述方法存在准确性不足、推荐效率低的问题。

发明内容

本申请提供一种基于光伏识别及聚类的光伏推荐方法、装置及存储介质，用以解决人工推荐不准、效率低的问题。

第一方面，本申请提供一种基于光伏识别及聚类的光伏推荐方法，包括：获取目标区域内每一建筑对应的目标建筑参数和位置信息，目标建筑参数为影响光伏安装的建筑参数；针对每一建筑，将建筑对应的目标建筑参数和位置信息作为因变量输入地理加权回归GWR模型，得到建筑的光伏安装面积，其中，GWR模型用于反映目标建筑参数和位置信息与建筑的光伏安装面积的对应关系；根据目标区域内每一建筑的光伏安装面积，确定目标区域内推荐安装光伏的目标建筑。

可选的，将建筑对应的目标建筑参数和位置信息作为因变量输入GWR模型，得到建筑的光伏安装面积，包括：根据以下公式，确定建筑的光伏安装面积：

其中，y_i表示第i个建筑的光伏安装面积，(u_i，v_i)表示第i个建筑的位置信息，β₀(u_i，v_i)表示第i个建筑的截距项，β_k(u_i，v_i)表示第i个建筑的第k个回归系数，x_ij表示第i个建筑的第j个目标建筑参数，j的取值范围为[1，k]，k为目标建筑参数的参数类型的总数，ε_i表示回归残差。

可选的，根据目标区域内每一建筑的光伏安装面积，确定目标区域内推荐安装光伏的目标建筑，包括：获取建筑的建筑密度、建筑高度和价值属性信息；分别根据建筑密度、建筑高度和价值属性信息，确定建筑的建筑密度等级、建筑高度等级和价值属性等级；对不同等级的建筑密度、建筑高度和价值属性信息，分别进行组合，形成目标区域内建筑的聚类矩阵；将聚类矩阵中平均光伏安装面积满足要求的组合所对应的建筑，确定为目标区域内推荐安装光伏的目标建筑。

可选的，获取目标区域内每一建筑对应的目标建筑参数和位置信息之前，还包括：获取指定区域内已安装光伏的样本建筑的位置信息和光伏安装面积；获取样本建筑的建筑参数，建筑参数的类型包括建筑密度、建筑高度、建筑轮廓面积、建筑面积、建筑类型和价值属性信息；将不同类型的建筑参数的组合逐一作为自变量输入到GWR模型，将光伏安装面积作为因变量，进行拟合处理；根据拟合处理结果，计算不同种类的建筑参数的组合对应的拟合优度R方值；将R方值最大的建筑参数的组合中包含的建筑参数的类型，确定为目标建筑参数的参数类型。