【技术实现步骤摘要】
光伏组串异常分类数据增强方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及光伏发电
，尤其涉及一种光伏组串异常分类数据增强方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着光伏发电技术的进步，光伏电站的优化、改善和运行成本等问题严重制约了光伏发电的发展。为了防止因故障造成更严重的事故，及时监测光伏电站的光伏组串异常分类问题，有助于光伏电站稳定高效运行。
[0003]目前，光伏组串异常分类监测方案中，可以通过带有异常类型标签的光伏组串样本数据训练异常分类器，然后利用异常分类器进行光伏组串异常分类。
[0004]然而，由于光伏组串异常分类样本数据中典型异常数据量较少，异常样本占比不足，导致正负样本不均衡，对于异常分类器的训练造成了数据质量上的困扰。
技术实现思路
[0005]本专利技术提供一种光伏组串异常分类数据增强方法、装置、设备及存储介质，用以解决现有技术中由于光伏组串异常分类样本数据中典型异常数据量较少，异常样本占比不足，导致正负样本不均衡，对于异常分类器的训练造成了数据质量...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种光伏组串异常分类数据增强方法，其特征在于，包括：基于光伏电站的目标区域的历史运行数据，获取所述目标区域的各个光伏组串的单日功率时间序列数据，作为原始样本数据；从所述原始样本数据中，提取每个异常类型对应的单日可分异常特征；基于各个异常类型对应的预设异常比例，确定所述原始样本数据中待增强的单日功率时间序列数据和每个所述待增强的单日功率时间序列数据的异常类型；基于每个异常类型对应的单日可分异常特征，对所述原始样本数据中所述异常类型对应的所述待增强的单日功率时间序列数据进行数据增强，得到光伏组串异常分类样本数据。2.根据权利要求1所述的光伏组串异常分类数据增强方法，其特征在于，所述从所述原始样本数据中，提取每个异常类型对应的单日可分异常特征，包括：从所述原始样本数据中，筛选出异常单日功率时间序列数据，并确定所述异常单日功率时间序列数据的异常类型和所述异常类型对应的单日可分异常特征。3.根据权利要求2所述的光伏组串异常分类数据增强方法，其特征在于，所述从所述原始样本数据中，筛选出异常单日功率时间序列数据，并确定所述异常单日功率时间序列数据的异常类型和所述异常类型对应的单日可分异常特征，包括：从所述原始样本数据中，筛选出功率曲线呈锯齿状的异常单日功率时间序列数据；确定所述异常单日功率时间序列数据的异常类型为信号采集异常类型；将所述异常单日功率时间序列数据的功率曲线中的信号采集异常典型波动形状特征，确定为所述信号采集异常类型对应的单日可分异常特征。4.根据权利要求2所述的光伏组串异常分类数据增强方法，其特征在于，所述从所述原始样本数据中，筛选出异常单日功率时间序列数据，并确定所述异常单日功率时间序列数据的异常类型和所述异常类型对应的单日可分异常特征，包括：从所述原始样本数据中，筛选出功率曲线的中间输出阶段异常的异常单日功率时间序列数据；确定所述异常单日功率时间序列数据的异常类型为限电异常类型；将所述异常单日功率时间序列数据的功率曲线中的限电异常临界值特征，确定为所述限电异常类型对应的单日可分异常特征。5.根据权利要求2所述的光伏组串异常分类数据增强方法，其特征在于，所述从所述原始样本数据中，筛选出异常单日功率时间序列数据，并确定所述异常单日功率时间序列数据的异常类型和所述异常类型对应的单日可分异常特征，包括：从所述原始样本数据中，筛选出功率曲线中第一光伏组串的发电功率低于第二光伏组串的发电功率的异常单日功率时间序列数据；所述第一光伏组串和其他所述第二光伏组串属于同一个逆变器；确定所述异常单日功率时间序列数据的异常类型为遮挡异常类型；将所述异常单日功率时间序列数据的遮挡时段随机范围特征，确定为所述遮挡异常类型对应的单日可分异常特征。6.根据权利要求1
‑
5任一项所述的光...
【专利技术属性】
技术研发人员：李先志，赵永凯，李庆乐，王健，
申请(专利权)人：北京志翔科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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。