本发明专利技术提供一种基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正方法，包括：将光伏电站历史数据分为待订正数据和未缺失历史数据；将所述待订正数据中的功率数据带入预先训练好的优化模型得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据；将所述未缺失历史数据中的总辐射数据和所述待订正功率数据对应的总辐射数据拟合得到总辐射数据；其中，所述光伏电站历史数据包括功率数据和总辐射数据，优化模型由未缺失历史数据构建的样本进行训练得到。为光伏电站提供完整的总辐射序列数据，解决总辐射监测中存在的数据缺失问题。的数据缺失问题。的数据缺失问题。
【技术实现步骤摘要】
一种基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正方法及系统
[0001]本专利技术涉及新能源
，具体涉及一种基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正方法及系统。
技术介绍
[0002]电力是关系国计民生的重要基础产业和公共事业，在经济社会和人民生活中的地位越来越重要。大规模光伏发电的接入是当前电网形式创新的重要途径之一，随着光伏的快速发展，已积累了海量的光伏监测数据，这些数据如何支撑调度运行业务而言显得尤为迫切。同时，光伏监测数据是当前预测、消纳等核心业务的基础，较高的总辐射数据质量能够提升光伏发电的利用程度，实现更加平稳、可靠的能源互交方式。然而光伏发电站存在总辐射序列数据在总辐射监测中存在数据缺失问题。
技术实现思路
[0003]为了解决现有技术中所存在的光伏发电站存在总辐射序列数据在总辐射监测中存在数据缺失问题，本专利技术提供一种基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正方法，包括：
[0004]将光伏电站历史数据分为待订正数据和未缺失历史数据；
[0005]将所述待订正数据中的功率数据带入预先训练好的优化模型得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据；
[0006]将所述未缺失历史数据中的总辐射数据和所述待订正功率数据对应的总辐射数据拟合得到总辐射数据；
[0007]其中，所述光伏电站历史数据包括功率数据和总辐射数据，优化模型由未缺失历史数据构建的样本进行训练得到。
[0008]优选的，所述将光伏电站历史数据分为待订正功率数据和未缺失历史数据包括：
[0009]基于光伏电站历史数据遴选出标记为待订正的功率数据和对应的总辐射数据；
[0010]将光伏电站历史数据中的待订正功率数据和对应的总辐射数据分别从光伏电站历史数据中剔除得到未缺失历史数据。
[0011]优选的，所述基于光伏电站历史数据遴选出标记为待订正的功率数据和对应的总辐射数据包括：
[0012]按照设定的时间间隔，基于光伏电站按照设定的时间间隔监测数据，逐日整理形成光伏发电监测日序列；
[0013]基于光伏发电监测日序列中缺失的数据，遴选出待订正功率数据。
[0014]优选的，所述优化模型的训练包括：
[0015]将未缺失历史数据构建样本集；
[0016]根据设定比例将所述样本集划分训练集和验证集；
[0017]基于所述训练集对所述优化模型进行训练得到功率数据和总辐射数据的映射关系；
[0018]基于所述验证集对所述优化模型进行验证和调整。
[0019]优选的，所述将所述待订正数据中的功率数据带入预先训练好的优化模型得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据包括：
[0020]将待订正数据中的功率数据输入预先训练好的优化模型得到补充总辐射数据；
[0021]基于光伏电站总辐射经纬度处的日出日落时间和晴空辐射数据序列对所述补充总辐射数据判别得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据。
[0022]优选的，所述基于光伏电站总辐射经纬度处的日出日落时间和晴空辐射数据序列对所述总辐射数据判别得到订正后的总辐射数据包括：
[0023]基于光伏电站总辐射经纬度处的日出日落时间，剔除所述补充辐射数据中日出日落时间外的数据；
[0024]基于光伏电站总辐射经纬度处的晴空辐射数据序列,将所述剔除日出日落时间外的数据的补充总辐射数据的光伏晴空辐射数值改为对应的晴空辐射数值。
[0025]基于同一种专利技术构思本专利技术提供了一种基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正系统，其特征在于，包括：数据提取模块、数据修正模块、数据拟合模块和模型构建模块；
[0026]所述数据提取模块，将光伏电站历史数据分为待订正数据和未缺失历史数据；
[0027]所述数据修正模块，将所述待订正数据中的功率数据带入预先训练好的优化模型得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据；
[0028]所述数据拟合模块，将所述未缺失历史数据中的总辐射数据和所述待订正功率数据对应的总辐射数据拟合得到总辐射数据；
[0029]所述模型构建模块，优化模型由未缺失历史数据构建的样本进行训练得到；
[0030]其中，所述光伏电站历史数据包括功率数据和总辐射数据。
[0031]优选的，所述数据提取模块包括：待订正数据选取子模块和未缺失数据选取子模块；
[0032]所述待订正数据选取子模块，基于光伏电站历史数据遴选出标记为待订正的功率数据和对应的总辐射数据；
[0033]所述未缺失数据选取子模块，将光伏电站历史数据中的待订正功率数据和对应的总辐射数据分别从光伏电站历史数据中剔除得到未缺失历史数据。
[0034]优选的，所述数据修正模块包括：数据补充子模块和晴空辐射修正子模块；
[0035]所述数据补充子模块，将待订正数据中的功率数据输入预先训练好的优化模型得到补充总辐射数据；
[0036]所述晴空辐射修正子模块，基于光伏电站总辐射经纬度处的日出日落时间和晴空辐射数据序列对所述补充总辐射数据判别得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据。
[0037]优选的，所述模型构建模块包括：样本集构建子模块、样本集划分子模块、模型训练子模块和模型优化子模块；
[0038]所述样本集构建子模块，将未缺失历史数据构建样本集；
[0039]所述样本集划分子模块，根据设定比例将所述样本集划分训练集和验证集；
[0040]所述模型训练子模块，基于所述训练集对所述优化模型进行训练得到功率数据和总辐射数据的映射关系；
[0041]所述模型优化子模块，基于所述验证集对所述优化模型进行验证和调整。
[0042]与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：
[0043]本专利技术提供一种基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正方法，包括：将光伏电站历史数据分为待订正数据和未缺失历史数据；将所述待订正数据中的功率数据带入预先训练好的优化模型得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据；将所述未缺失历史数据中的总辐射数据和所述待订正功率数据对应的总辐射数据拟合得到总辐射数据；其中，所述光伏电站历史数据包括功率数据和总辐射数据，优化模型由未缺失历史数据构建的样本进行训练得到。为光伏电站提供完整的总辐射序列数据，解决总辐射监测中存在的数据缺失问题。
附图说明
[0044]图1为本专利技术的基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正方法流程图；
[0045]图2为本专利技术的基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正方法具体应用流程图。
具体实施方式
[0046]为了更好地理解本专利技术，下面结合说明书附图和实例对本专利技术的内容做进一步的说明。
[0047]实施例1：
[0048]一种基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正方法，如图1所示包括：
[0049]步骤1：将光伏电站历史数据分为待订正数据和未缺失历史数据；
[0050]步骤2：将所述待订正数据中的功率数据带入预先训练好的优化模型得到所述本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于光伏发电历史信息的总辐射数据订正方法，其特征在于，包括：将光伏电站历史数据分为待订正数据和未缺失历史数据；将所述待订正数据中的功率数据带入预先训练好的优化模型得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据；将所述未缺失历史数据中的总辐射数据和所述待订正功率数据对应的总辐射数据拟合得到总辐射数据；其中，所述光伏电站历史数据包括功率数据和总辐射数据，优化模型由未缺失历史数据构建的样本进行训练得到。2.如权利要求1所述的订正方法，其特征在于，所述将光伏电站历史数据分为待订正功率数据和未缺失历史数据包括：基于光伏电站历史数据遴选出标记为待订正的功率数据和对应的总辐射数据；将光伏电站历史数据中的待订正功率数据和对应的总辐射数据分别从光伏电站历史数据中剔除得到未缺失历史数据。3.如权利要求2所述的订正方法，其特征在于，所述基于光伏电站历史数据遴选出标记为待订正的功率数据和对应的总辐射数据包括：按照设定的时间间隔，基于光伏电站按照设定的时间间隔监测数据，逐日整理形成光伏发电监测日序列；基于光伏发电监测日序列中缺失的数据，遴选出待订正功率数据。4.如权利要求2所述的订正方法，其特征在于，所述优化模型的训练包括：将未缺失历史数据构建样本集；根据设定比例将所述样本集划分训练集和验证集；基于所述训练集对所述优化模型进行训练得到功率数据和总辐射数据的映射关系；基于所述验证集对所述优化模型进行验证和调整。5.如权利要求4所述的订正方法，其特征在于，所述将所述待订正数据中的功率数据带入预先训练好的优化模型得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据包括：将待订正数据中的功率数据输入预先训练好的优化模型得到补充总辐射数据；基于光伏电站总辐射经纬度处的日出日落时间和晴空辐射数据序列对所述补充总辐射数据判别得到所述待订正功率数据对应的总辐射数据。6.如权利要求5所述的订正方法，其特征在于，所述基于光伏电站总辐射经纬度处的日出日落时间和晴空辐射数据序列对所述总辐射数据判别得到订正后的总辐射数据包括：基于光伏电站总辐射经纬度处的日出日落时间，剔除所述补充辐射数据中日出日落时间外的...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁煌，梁志峰，单瑞卿，柴旭峥，秦放，陈卫东，李登宣，吴骥，牛继涛，李朝晖，
申请(专利权)人：国家电网有限公司国网河南省电力公司国网河南省电力公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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