【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用电异常识别领域，具体涉及一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法。
技术介绍
1、光伏发电已经成为满足可再生能源需求的重要方式，其在清洁能源领域的地位日益突出。随着光伏发电系统的不断部署和分布式并网的增加，对这些系统的实时监控和性能管理变得至关重要，以确保其可靠且高效地生成电力。
2、数据挖掘技术在光伏发电领域得到了广泛的应用，为系统运行提供了新的洞察力。这些技术可以用于故障诊断、性能评估和系统优化。例如，机器学习算法能够对电流、电压、温度等多维数据进行分析，从而实现对系统状态的实时或近实时监控。这些算法不仅能够检测和报告异常，还可以帮助预测潜在问题并采取适当的措施，以最大程度地提高系统的可靠性和效率。
3、然而，光伏发电系统的电流输出通常受到气象条件的影响，如阳光强度、温度等。这些因素导致电流具有强烈的日内和日间变异性，这对异常检测提出了挑战。简单地将实时数据与固定阈值或历史平均值进行比较可能导致误报和漏报，因为这些方法未能考虑到气象条件的影响，这些方法往往对突发和随机故障敏感，但在识别...
【技术保护点】
1.一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，S1中，收集的数据包括，历史光伏数据和历史气象数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，历史光伏数据为用户电流曲线形成的样本曲线库。
4.根据权利要求3所述的一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，建立样本曲线库的具体如下式：
5.根据权利要求2所述的一种基于相似日典型曲线的光伏...
【技术特征摘要】
1.一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，s1中，收集的数据包括，历史光伏数据和历史气象数据。
3.根据权利要求2所述的一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，历史光伏数据为用户电流曲线形成的样本曲线库。
4.根据权利要求3所述的一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，建立样本曲线库的具体如下式：
5.根据权利要求2所述的一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，历史气象数据为通过气象数据平台收集的样本曲线日季节、气温、辐照度、湿度和云量数据。
6.根据权利要求1所述的一种基于相似日典型曲线的光伏系统电流异常识别方法，其特征在于，s2中，通过历史气象数据构建日季节气象特征...
【专利技术属性】
技术研发人员：王钰楠，吴琦娜，陈明，冯楷，吴滨，魏盛，赵顺麟，黄珊凤，杨扬，汪旖云，
申请(专利权)人：国网上海市电力公司，
类型：发明
国别省市：
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