一种光照强度数据的频谱分析计算方法及计算器技术

本发明专利技术公开了一种光照强度数据的频谱分析计算方法，其特征在于，该方法步骤包括将采集得到的光照强度数据进行稀疏格式整理，形成周期稀疏分布的数据；将周期稀疏的光照强度数据规范为2的幂次方的形式；对规范化后的光照强度数据进行部分傅里叶变换；利用快速傅式变换对部分傅里叶变换后的数据进行计算，得到光照强度的频谱。本发明专利技术进一步公开了一种光照强度数据的频谱分析计算器。本发明专利技术所述技术方案，在不改变数据频谱的分布特性的前提下，对现有的傅里叶变换技术进行改进，充分利用光照强度的“周期稀疏”特性，避免了对其中零元素的冗余计算，形成一种新型的“部分傅里叶变换技术”，从而提高了频谱计算的效率。

【技术实现步骤摘要】
一种光照强度数据的频谱分析计算方法及计算器
本专利技术涉及光伏信号处理方法，特别是涉及一种光照强度数据的频谱分析计算方法及计算器。
技术介绍
光照强度是指单位面积上所接受可见光的能量。在光伏发电领域，光照强度是决定光伏系统功率输出的最主要因素。对光照强度数据进行频谱分析的目的在于掌握一段时期内光照强度的频率分布特性，对于大规模光伏系统设计及储能等相关技术优化具有重要参考价值。目前对于光照强度数据的频谱分析技术方法，均围绕离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransformation,DFT)或快速傅里叶变换(FastFourierTransformation,FFT)展开，相关技术和步骤均已相对成熟且得到广泛应用。然而值得注意的是，DFT及FFT对光照强度数据本身所具有的“周期稀疏”特性并未进行利用。该特性主要是由于太阳光以24小时为周期的“明暗相间”的照射规律造成的。也就是说，在傅里叶变换计算的过程中，有相当一部分数据是零，而对其进行傅里叶变换事实上是冗余的，即无需进行计算。这种含有较多零元素且呈周期性规律变化的数据即为“周期稀疏”数据。因此，需要提供一种能够结合数据的“周期稀疏”特性进行傅里叶变换的技术，对传统的DFT及FFT傅里叶变换作改进，简化计算过程。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种光照强度数据的频谱分析计算方法及计算器，解决如何将数据“周期稀疏”特征与现有的DFT及FFT相结合，以减少对其中零元素的冗余计算，提高傅里叶变换效率，且不改变数据频谱的分布特性。为解决上述技术问题，本专利技术采用下述技术方案。本专利技术公开了一种光照强度数据的频谱分析计算方法，所述方法包括：S101、输入维数为n的“小时级”光照强度数据xirr＝(xl)1×n，其中l＝0,1,2,L,q-1。即：光照强度数据xirr为n维，由q个xl组成，每个xl由24个元素组成。从物理意义上，q即代表天数，xl代表每天24小时的光照数据。S102、将数据整理为周期稀疏格式，即将各xl处理为从物理意义上，即每天24小时的光照数据xl均由w个非零数据和24-w个零数据组成，从而xirr形成“以24为周期，每个周期w个非零数据”的周期稀疏分布。S103、将数据xirr维数规范为2的幂次方。例如，如果计算6年的光照强度数据，即n＝2192×24＝52608，则需要在数据xirr序列尾部补零，从而将n拓展为n＝26＝65536，以满足FFT对输入数据必须为2的幂次方的要求。S104、进入“部分傅里叶变换”处理模块：StepD1:判断是否满足条件wlog2(w)<log2(n)/2；若是，则执行StepD2；若否，则执行StepD3.StepD2:根据经典DFT变换公式，可推得：式中i为傅里叶变换的虚数单位，m为每天光照强度的数据个数，对于小时级数据可知m＝24；此外，整数k，s，l，j分别满足0≤k≤m-1，s＝0,m,2m,L，(q-1)m，0≤l≤q-1，0≤j≤m-1。考虑到非零元素的存在，式(1)成为:基于式(2)即可对xirr实现“部分傅里叶变换”。StepD3:由于下式成立记γ＝j+lm，则根据数据的周期稀疏特性，可由式(3)得到：式(4)中γ满足：γ∈Ω＝{r|0≤mod(r,24)<w,and0≤r<n}(5)其中mod表示“取余”运算。从而，集合Ω表示xirr中所有非零元素对应的位置序列数。进一步的，记δ＝k+s，显然δ与γ相互独立，因此式(4)成为：0≤δ<n(6)基于式(6)即可对xirr实现“部分傅里叶变换”。S105、在式(2)或式(6)的具体计算中，配合经典FFT的原理，即可实现基于“部分傅里叶变换”的FFT计算。S106、输出“部分傅里叶变换”的FFT计算结果，即光照强度xirr的频谱。本专利技术的有益效果如下：本专利技术所述技术方案，在不改变数据频谱的分布特性的前提下，对现有的傅里叶变换技术进行改进，充分利用光照强度的“周期稀疏”特性，避免了对其中零元素的冗余计算，形成一种新型的部分傅里叶变换技术方法，从而提高了频谱计算的效率。该方法可与FFT技术相融合，便于计算机编程和实现。附图说明下面结合附图对本专利技术的具体实施方式作进一步详细的说明；图1示出本专利技术实施例所述的一种光照强度数据的频谱分析计算方法的流程图；图2示出本专利技术实施例所述的一种光照强度数据的频谱分析计算器的示意图；图3示出本专利技术实施例的一种光照强度数据的频谱分析计算器的工作过程示意图。具体实施方式下面结合一组实施例及附图对本专利技术做进一步描述。如图1所示，本专利技术公开了一种光照强度数据的频谱分析计算方法的流程图，所述方法具体包括：步骤S101、输入维数为n的“小时级”光照强度数据xirr＝(xl)1×n；步骤S102、将数据整理为周期稀疏格式，即将各xl处理为格式；步骤S103、将数据维数规范为2的幂次方；步骤S104、进入“部分傅里叶变换”处理模块。若满足条件wlog2(w)<log2(n)/2，则基于下式对xirr进行部分傅里叶变换：若不满足条件wlog2(w)<log2(n)/2，则基于下式对xirr进行部分傅里叶变换：0≤δ<n。步骤S105、具体计算中，配合经典FFT的原理，实现基于“部分傅里叶变换”的FFT计算。步骤S106、输出“部分傅里叶变换”的FFT计算结果，即光照强度xirr的频谱。如图2所示，示出了本专利技术公开了一种光照强度数据的频谱分析计算器，该计算器主要包括光照强度数据输入端口、转换单元、部分傅里叶变换单元、计算模块和频谱输出端口。转换单元用于对输入的光照强度数据进行周期稀疏格式变换，该转换单元进一步包括数据转换模块和数据规范化模块，所述数据转换模块用于将光照强度数据变换成以24为周期，每个周期有w个非零数据的周期稀疏分布，所述数据规范化模块用于将光照强度数据规范为2的幂次方的形式。部分傅里叶变换单元用于根据wlog2(w)<log2(n)/2的判断条件，对周期稀疏格式的光照强度数据进行部分傅里叶变换，该单元进一步包括比较模块、第一变换模块和第二变换模块，所述比较模块用于根据wlog2(w)<log2(n)/2的判断条件对光照强度数据进行比较判断，所述第一变换模块用于当光照强度数据满足wlog2(w)<log2(n)/2时，利用公式对光照强度数据进行部分傅里叶变换，所述第二变换模块用于当光照强度数据不满足wlog2(w)<log2(n)/2时，利用公式0≤δ<n对光照强度数据进行部分傅里叶变换。计算模块，利用经典FFT算法对部分傅里叶变换后的数据进行计算。原始的光照强度数据通过光照强度数据输入端口进入计算器，经过格式变换为周期稀疏分布的格式，并通过数据规范化模块将数据规范为2的幂次方的形式，从而得到待变换序列数据；将待变换序列数据输入部分傅里叶变换模块，根据数据维数和稀疏度是否满足条件wlog2(w)<log2(n)/2，选择第一变换模块或第二变换模块对数据进行部分傅里叶变换；将FFT算法结合进来，部分傅里叶变换后的序列进行快速傅里叶变换计算，最终输出频谱。如图3所示，示出了本专利技术实施例的一种光照强度数据的频谱分析计算器的工作过程如本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种光照强度数据的频谱分析计算方法，其特征在于，该方法步骤包括S1、将采集得到的光照强度数据进行稀疏格式整理，形成周期稀疏分布的数据；S2、将周期稀疏的光照强度数据规范为2的幂次方的形式；S3、对规范化后的光照强度数据进行部分傅里叶变换；S4、利用快速傅里叶变换FFT对部分傅里叶变换后的数据进行计算，得到光照强度的频谱。

【技术特征摘要】
1.一种光照强度数据的频谱分析计算方法，其特征在于，该方法步骤包括S1、将采集得到的光照强度数据进行稀疏格式整理，形成周期稀疏分布的数据；S2、将周期稀疏的光照强度数据规范为2的幂次方的形式；S3、对规范化后的光照强度数据进行部分傅里叶变换；所述部分傅里叶变换包括：S31、判断是否满足条件wlog2(w)＜log2(n)/2，若是，则执行步骤S32，若否则执行步骤S33；S32、利用公式对光照强度数据xirr进行部分傅里叶变换，式中i为傅里叶变换的虚数单位，m为每天光照强度的数据个数，对于小时级数据可知m＝24，整数k，s，l，j分别满足0≤k≤m-1，s＝0,m,2m,…,(q-1)m，0≤l≤q-1，0≤j≤m-1；S33、利用公式0≤δ＜n，对光照强度数据xirr进行部分傅里叶变换，其中，γ＝j+lm，γ满足：γ∈Ω＝{r|0≤mod(r,24)＜wand0≤r＜n}，其中mod表示“取余”运算，集合Ω表示xirr中所有非零元素对应的位置序列数，δ＝k+s，m为每天光照强度的数据个数，对于小时级数据m＝24，整数k，s，l，j分别满足0≤k≤m-1，s＝0,m,2m,…,(q-1)m，0≤l≤q-1，0≤j≤m-1；S4、利用快速傅里叶变换FFT对部分傅里叶变换后的数据进行计算，得到光照强度的频谱。2.根据权利要求1所述的频谱分析计算方法，其特征在于，所述步骤S1中光照强度数据为n维的“小时级”光照强度数据xirr＝(xl)1×n，该数据由q个xl组成，每个xl由24个元素组成。3.根据权利要求2所述的频谱分析计算方法，其特征在于，所述周期稀疏格式是将光照强度数据中每个xl处理为的形式，使该数据呈以24为周期，每个周期有w个非零数据的周期稀疏分布。4.一种光照强度数据的频谱分析计算器，其特征在于，该计算器包括光...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鹏，刘峰，宋永端，李遥，
申请(专利权)人：北京交通大学，
类型：发明
国别省市：北京;11