【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据技术的区域光伏发电量异常实时监测方法
本专利技术属于电网监测领域，尤其涉及一种用于区域光伏发电量异常的实时监测方法。
技术介绍
近年来，全世界电力能源消耗加剧，化石能源供应不足。光伏发电作为一种清洁丰富的可再生新能源，备受国内外相关方面的关注，正从独立的系统逐渐向大规模并网方向发展。随着光伏发电并网数量的增加，光伏发电波动性和间歇性的特性势必会对并网系统的稳定性造成一定的影响。尤其受太阳辐射强度、环境温度等因素影响，光伏发电的特性变得越发凸显，不利于电力系统的调度，给电网调度人员带来了困扰。目前，针对于光伏发电的研究日趋成熟，目前主要在于功率预测、优化、控制，以及配置于光伏电站的储能系统容量优化光伏电站的数据库中存储着大量数据，在对光伏出力数据进行分析时，需要考虑数据采集的密集程度与采集数量，即数据的粒度和跨度。国网宁夏研究并制定了光伏数据采集通信机制、适应电网多种有功控制需求的光伏有功控制模式及控制性能评估方法，以此建立了横向集成光伏信息采集与监视、光伏有功控制功能，纵向贯穿调度端和厂...
【技术保护点】
1.一种基于大数据技术的区域光伏发电量异常实时监测方法，其特征是：/n1)基于Copula理论，构建光伏发电异常智能识别模型；/n2)获取系统光伏发用电数据和外部气象数据；/n3)采用基于类3σ准则的光伏功率异常数据识别，进行异常数据检测；/n4)通过离群点分析方法识别各类用户的偏高与偏低的异常用户；/n5)通过基于统计分析和Copula思想的异常识别模型及时发现光伏运营过程中存在的问题，帮助供电公司更有效的识别异常用户；/n6)通过光伏用户的故障预警，提高安全稳定运行水平，同时为客户提供设备监控服务，降低客户光伏设备故障率；/n7)通过光伏用户的故障预警，实现设备故障的准...
【技术特征摘要】
1.一种基于大数据技术的区域光伏发电量异常实时监测方法，其特征是：
1)基于Copula理论，构建光伏发电异常智能识别模型；
2)获取系统光伏发用电数据和外部气象数据；
3)采用基于类3σ准则的光伏功率异常数据识别，进行异常数据检测；
4)通过离群点分析方法识别各类用户的偏高与偏低的异常用户；
5)通过基于统计分析和Copula思想的异常识别模型及时发现光伏运营过程中存在的问题，帮助供电公司更有效的识别异常用户；
6)通过光伏用户的故障预警，提高安全稳定运行水平，同时为客户提供设备监控服务，降低客户光伏设备故障率；
7)通过光伏用户的故障预警，实现设备故障的准确预测，对光伏发电风险进行评级管控，减少设备故障率，提高安全稳定运行水平；
8)针对光伏设备的历史故障信息进行统计分析，分析其故障的原因，从而有针对性的制定检修、运维计划，开展提前事前运维。
2.按照权利要求1所述的基于大数据技术的区域光伏发电量异常实时监测方法，其特征是所述的区域光伏发电量异常实时监测方法，基于Copula方法、概率功率曲线和异常判别准则的基础光伏功率异常数据识别模型流程，直接利用原始辐照度和光伏功率数据拟合Copula函数参数，基于概率功率曲线生成给定置信度下的功率上下边界，并对边界外的数据采用判别准则进行识别，最终输出判别结果。
3.按照权利要求1所述的基于大数据技术的区域光伏发电量异常实时监测方法，其特征是所述的区域光伏发电量异常实时监测方法，利用周期图法提取光伏功率的周期性分量，得到了随机性分量；然后，利用混合tLocation-Scale分布模型对光伏功率随机性分量进行拟合；最后，利用混合tLocation-Scale分布模型中的模型参数，建立类3σ准则模型。
4.按照权利要求1所述的基于大数据技术的区域光伏发电量异常实时监测方法，其特征是所述光伏发电异常智能识别模型的构建采用如下途径：
对供电公司所辖区域近几年的光伏用户的...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨海涛，张霄蕾，罗巍浩，施锋，叶红芳，陆斌，陆微，唐海峰，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。