【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统自动化，具体涉及一种基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法和相关装置。
技术介绍
1、分布式光伏并网后对配电网安全、电能质量以及系统稳定性等产生的影响不容忽视，为了更好的应对新能源出力的不确定性，了解分布式新能源功率出力特征，需要对光伏功率进行预测。关于光伏功率的历史时序数据维度大、数量多，若不进行数据处理，大量冗余的数据会影响光伏预测的精度。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术旨在提供一种基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法和相关装置，通过mic特征选择和lda的特征降维方法有效的提高了光伏发电预测的精度。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术提供以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供了一种基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，包括如下步骤：
4、获取光伏发电过程中各个维度的历史时序数据；
5、计算光伏功率各个维度的历史时序数据与光伏功率的互信息程度；
6、选择互...
【技术保护点】
1.一种基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，其特征在于，所述互信息程度的计算式，具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，其特征在于，频率P(xi,y)的计算式，具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，其特征在于，将选择的所述历史时序数据采用线性判别分析方法进行特征降维，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于历史时序...
【技术特征摘要】
1.一种基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，其特征在于，所述互信息程度的计算式，具体如下：
3.根据权利要求2所述的基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，其特征在于，频率p(xi,y)的计算式，具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，其特征在于，将选择的所述历史时序数据采用线性判别分析方法进行特征降维，具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于历史时序数据分析的光伏发电关联物理量挖掘方法，其特征在于，所述类内散度矩阵sw的计算式，...
【专利技术属性】
技术研发人员：林心昊，刘通，喻磊，刘胤良，徐敏，段舒尹，金庆忍，原吕泽芮，柯清派，史训涛，白浩，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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