[发明专利]一种基于光伏发电出力聚类的气象监测点选择方法

摘要

本发明公开了一种基于光伏发电出力聚类的气象监测点选择方法，涉及电力领域。目前，为了提高预测光伏出力的准确，需设置多个气象监测点，成本高，目前预测光伏出力不能兼顾成本及预测的准确性。本技术方案利用聚类分析方法对每类天气类型下的用户光伏按照地域进行分块，分析不同区域的出力一致性，优化用户光伏的分群位置，统计区域内各个光伏电站与区域光伏出力的相关性系数，选择相关性大于设定值的电站作为该区域的代表电站，选择最为优越的代表电站所在地作为气象监测点。本技术方案可以利用最少的气象数据来预测群里每个用户光伏的功率，从而既优化了气象站位置选择以确保光伏预测精度，又减少了引入气象数据的成本，提高了经济性。

主权项

1.一种基于光伏发电出力聚类的气象监测点选择方法，其特征在于包括以下步骤：1)以每一小时数据为一个样本，对数据进行标幺化处理后，截取5:00‑20:00点15个小时的历史出力数据，按区间对光伏历史出力数据进行天气类型匹配识别，每个单个电站用15个时刻的天气类型指数来表示的出力历史数据，天气类型分为：晴天、晴间多云，多云、阴间多云，阴天，阵雨、雷阵雨、小雨，大雨、大到暴雨；2)依次对每个整点的数据进行聚类分析，产生五种天气类型下的分布式光伏地理位置分布图，再次通过K‑means聚类，对每一类天气类型下的光伏出力数据的地理位置分区；3)每一种天气类型下，光伏出力的大小从属于一个区间，即光伏出力彼此具有相似性；按查表法定位每一个光伏电站的地理位置分块，若五种天气类型下光伏电站都从属于一个地理位置区块，只需从同一地理区块中中选择合适的电站作为初步参考电站，即无论什么天气类型下，光伏电站的出力都跟随参考电站，称为和谐电站；若不同的天气类型下，光伏电站从属于不同的地理区块，即从属于不同的参考电站，称为不和谐电站，则需另外选作参考电站；4)在分类K值设定范围内计算不和谐电站与总电站数量的占比率，根据占比率，确定聚类分析的最优K值；5)重新对全部分布式光伏地理位置按K值进行聚类分析，得出结果即为具有空间相关性的广域分布式光伏划群的区域化展示，获得光伏发电用户群划分结果；6)统计区域内各个光伏电站与区域光伏出力的相关性系数，选择相关性大于设定值的电站作为该区域的代表电站；7)对同一区域中的代表电站进行预测复核，衡量不同代表电站的优越性；8)选择最为优越的代表电站所在地作为气象监测点。