【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据分析领域，尤其涉及一种基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法。
技术介绍
1、光伏能源作为清洁能源一直被广泛应用，更需要清洁能源进行电力供应，但是在光伏电网发电过程中，由于光伏电力的不稳定性，需要对整体电网进行实时的数据收集，并保证电力的持续稳定供应，那么对于海量的电压电流的输出数据，如何能够梳理出比较准确的电力数据，现有技术中2022115263790(一种基于聚类算法、神经网络和遗传算法的光伏发电预测方法)对聚类算法、神经网络和遗传算法都进行了描述，但是并没有针对任何一种算法提出具体的解决思路以及实施方案，也没有针对光伏电网发电过程中电压数据和电流数据进行具体的分析过程以及工作步骤，这就亟需本领域技术人员解决相应的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题，特别创新地提出了一种基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法。
2、为了实现本专利技术的上述目的，本专利技术提供了一种基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，包括如下步骤：
3、s1，在光伏电网中采集实时电压数据和电流数据，通过归一化处理将对应的电压和电流数据进行聚类；
4、s2，根据聚类后的置信区间对光伏电网的运行状态进行分类，判断电压数据和电流数据中的波动数据；
5、s3，针对电压和电流在光伏电网中的发电质量进行影响性判断，获取波动指标并根据波动指标进行光伏电网的能源状态分析。
6、上述技术方案优选的，所述
7、单位时间电压数据集合u＝{u1,u2,...,um}，电流数据集合i＝{i1,i2,...,im}，进行归一化处理在0到1之间，
8、
9、其中，ut为t时刻的实时电压数据，min{um}为全部电压数据集合进行归一化之前的最小数量，max{um}为全部电压数据集合进行归一化之前的最大数量，
10、其中，it为t时刻的实时电流数据，min{im}为全部电流数据集合进行归一化之前的最小数量，max{im}为全部电流数据集合进行归一化之前的最大数量。
11、上述技术方案优选的，所述s1还包括：
12、s1-2，将归一化的电压数据和电流数据输入高斯混合模型中进行计算，假设电压数据归一化后的高斯分布为l(u′)以及电流数据归一化后的高斯分布为l(i′)；将两者的高斯分布进行相似度计算，
13、
14、其中，m为电压数据和电流数据的取值，λ为取值权重，电压数据与电流数据是在时刻t中同时采集，相互之间具有关联性。
15、上述技术方案优选的，所述s2包括：
16、s2-1，形成新的高斯函数聚类模型为：
17、m′＝lu′+li′-m(u′,i′)；
18、
19、
20、
21、其中，lu′为电压数据密度函数，li′为电流数据密度函数，l(u′|um；μ,σ)为电压数据归一化之后在第m个电压数据所形成的数值，l(i′|im；μ′,σ′)为电流数据归一化之后在第m个电流数据所形成的数值。
22、上述技术方案优选的，所述s2还包括：
23、s2-3，通过计算μ电压数据期望值，σ电压数据协方差，μ′电流数据期望值，σ′电流数据协方差；代入高斯函数聚类模型；
24、
25、
26、
27、
28、上述技术方案优选的，所述s3包括：
29、s3-1根据聚类模型对光伏电网的数据进行数据诊断，从而设置光伏电网的电压和电流的置信区间，如果电压电流数据在该区间定义为正常状态，如果不在该区间定义为异常状态，将两种状态的电压数据和电流数据进行记录形成波动数据集；
30、s3-2，波动数据平均值大，总体收集符合聚类模型电压数据和电流数据多，光伏电网工作效率高，天气环境稳定；如果波动数据平均值小，收集符合聚类模型电压数据和电流数据少，光伏电网工作效率低，天气环境恶劣。
31、综上所述，由于采用了上述技术方案，本专利技术的有益效果是：
32、通过该步骤对光伏电网的数据进行诊断，有效地识别出异常的电压和电流数据。这种诊断方法能够快速、准确地发现数据中的异常，从而及时采取相应的措施，确保光伏电网的稳定运行；根据聚类模型的结果对正常状态和异常状态的电压数据和电流数据进行记录，形成波动数据集。通过对波动数据进行分析；通过对波动数据的平均值进行分析，评估光伏电网的工作效率。
33、本专利技术的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
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1.一种基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，其特征在于，所述S1包括：
3.根据权利要求1所述的基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，其特征在于，所述S1还包括：
4.根据权利要求1所述的基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，其特征在于，所述S2包括：
5.根据权利要求1所述的基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，其特征在于，所述S2还包括：
6.根据权利要求1所述的基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，其特征在于，所述S3包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，其特征在于，所述s1包括：
3.根据权利要求1所述的基于聚类筛选对光伏电力电网的能源分析方法，其特征在于，所述s1还包括：
4...
【专利技术属性】
技术研发人员：尹臣，
申请(专利权)人：重庆千信新能源有限公司，
类型：发明
国别省市：
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