【技术实现步骤摘要】
光伏功率曲线建模方法、装置、计算机设备及存储介质
本申请涉及光伏发电
，特别涉及一种光伏功率曲线建模方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着光伏大规模接入电网，其带来的时变性、波动性、随机性将对电网的安全稳定运行带来巨大的冲击，很大程度增加了电网调度的调配难度。光伏功率预测技术是提高光伏并网质量、优化电网调度计划、推进电网安全稳定运行的基础技术，对于保障电网的安全稳定运行具有重要意义。因此，进行光伏功率预测具有十分重要的现实意义。在相关技术中，人们基于光伏场站的实时辐照观测数据和对应的光伏实际发电功率数据，采用统计回归的方法，建立光电转换回归方程，从而得到光伏设备辐照度与发电功率转换的关系曲线。上述相关技术中，辐照度与发电功率转换的关系曲线将所有的光伏数据进行一次拟合，导致拟合效果差，精确度不高。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种光伏曲线建模方法、装置、计算机设备及存储介质，可以提高光伏曲线建模的准确性，该技术方案如下：一方面，提供了一种光伏曲线建模方法，所述方...
【技术保护点】
1.一种光伏曲线建模方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取指定时间段内的各个时间点处的光伏数据；/n将所述各个时间点的光伏数据划分为至少两个光伏数据分组；所述至少两个光伏数据分组中的不同分组对应的时间段不同；/n根据所述至少两个光伏数据分组各自的光伏数据，构建所述至少两个光伏数据分组各自对应的分组光伏功率曲线。/n
【技术特征摘要】
1.一种光伏曲线建模方法，其特征在于，所述方法包括：
获取指定时间段内的各个时间点处的光伏数据；
将所述各个时间点的光伏数据划分为至少两个光伏数据分组；所述至少两个光伏数据分组中的不同分组对应的时间段不同；
根据所述至少两个光伏数据分组各自的光伏数据，构建所述至少两个光伏数据分组各自对应的分组光伏功率曲线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述至少两个光伏数据分组各自的光伏数据，构建所述至少两个光伏数据分组各自对应的分组光伏功率曲线之前，还包括：
对所述至少两个光伏数据分组各自的光伏数据分别进行数据清洗，以去除所述至少两个光伏数据分组中的无效的光伏数据；
所述根据所述至少两个光伏数据分组各自的光伏数据，构建所述至少两个光伏数据分组各自对应的分组光伏功率曲线，包括：
根据数据清洗之后的所述至少两个光伏数据分组中的光伏数据，构建所述至少两个光伏数据分组各自对应的分组光伏功率曲线。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述光伏数据包括光伏发电设备在对应时间点的发电功率，以及，辐照检测设备在对应时间点采集到的辐照度；所述辐照检测设备设置在所述光伏发电设备处；所述对所述至少两个光伏数据分组各自的光伏数据分别进行数据清洗，包括：
对所述至少两个光伏数据分组中的异常数据进行清洗，获得异常数据清洗后的所述至少两个光伏数据分组，所述异常数据是指在所述辐照检测设备故障情况下产生的数据；
在异常数据清洗后的所述至少两个光伏数据分组中去除低相关数据，获得低相关数据清洗后的所述至少两个光伏数据分组，所述低相关数据是指相关度低于相关度阈值的光伏数据，所述相关度用于指示对应的光伏数据中的发电功率与辐照度之间的相关性；
在低相关数据清洗后的所述至少两个光伏数据分组中，分别基于局部异常因子算法去除离群数据，获取去除离群数据后的所述至少两个光伏数据分组，所述离群数据是指远离数据集中区域的光伏数据；
根据去除离群数据后的所述至少两个光伏数据分组，获取数据清洗之后的所述至少两个光伏数据分组。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述至少两个光伏数据分组中的异常数据进行清洗，获得异常数据清洗后的所述至少两个光伏数据分组，包括：
对所述至少两个光伏数据分组中的缺失数据进行清洗，所述缺失数据是指所述光伏功率数据中的辐照度数据或者发电功率数据缺失的数据；
对所述至少两个光伏数据分组中的夜间无效数据进行清洗，所述夜间无效数据是指所述光伏功率检测设备在夜晚时间检测所得的全部数据；
对所述至少两个光伏数据分组中的超限数据进行清洗，所述超限数据是指超出合理辐照度数据范围和/或合理功率数据范围的数据；
对所述至少两个光伏数据分组中的死数进行清洗，所述死数是指在一个时间序列中连续出现4次以上的数据。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在异常数据清洗后的所述至少两个光伏数据分组中去除低相关数据，获得低相关数据清洗后的所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：袁仁育，董子博，姚颖，赵洋洋，杨恢，赵清声，
申请(专利权)人：远景智能国际私人投资有限公司，上海远景科创智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：新加坡;SG
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