[发明专利]一种基于大数据分析检测光伏电站发电异常的方法

摘要

一种基于大数据分析检测光伏电站发电异常的方法，涉及大数据分析方法，具体涉及在大量分布式光伏电站监测系统中，根据大数据分析检测光伏电站发电情况的方法，属于发电监测技术领域。首先对光伏电站进行聚类，当天发电结束后，计算每个类中所有的光伏电站单位面积日平均发电量，据此找出问题电站。聚类采用DBSCAN算法，然后对类进行合并、拆分处理，并将噪点电站归到临近的类中。采用本发明提出的方法，每个聚类中的分布式光伏电站地理位置比较接近，受天气的影响基本一致，发电情况具有可比性。每个电站和相似条件的电站进行比对，能够准确地找出发电情况异常的电站。

主权项

1.一种基于大数据分析检测光伏电站发电异常的方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：对光伏电站进行聚类；步骤2：当天发电结束后，计算每个类中所有的光伏电站单位面积日平均发电量A，设定百分比per，当该类中某一电站单位面积日平均发电量小于per*A时，认定这个电站是问题电站；步骤1包括以下步骤：步骤1.1：获取所有光伏电站的经纬度数据；步骤1.2：设置光伏电站同一聚类的检测半径Eps和半径区域中能够聚成一类的最少电站个数MinPts；步骤1.3：使用DBSCAN 算法进行聚类，得到聚类结果；步骤1.4：设置类中心间距minDistance，检测步骤1.3得到的聚类结果，当两个类的中心间距小于minDistance时，将其合并；步骤1.5：设置一个类的最大距离参数maxDistance，检测步骤1.4得到的聚类结果，当某个类中光伏电站的分布区域范围大于maxDistance时，减小检测半径Eps，对该类中的光伏电站使用DBSCAN 算法再次进行聚类。