【技术实现步骤摘要】
本申请涉及发电数据处理领域，尤其涉及一种基于排列熵的光伏数据划分方法、装置、设备和介质。
技术介绍
1、本部分只用于介绍申请人所掌握的技术背景，不代表下述为现有技术。
2、随着分布式光伏的规模化建设，光伏发电不稳定的特点随之凸显。为此，需要对光伏发电功率进行预测，以提高光伏发电的利用率。通常，气象变化对光伏发电输出功率的影响最为显著，不同气象类型下的光伏输出功率存在明显差异。因此，在进行光伏功率预测时，有必要区分不同的气象类型，以得到更精确的结果。
3、在现有技术中，存在部分对光伏发电数据进行分类或聚类以区分不同气象类型的方法，但这些方法中，其一是可能存在主观判断因素，例如分类粒度人为划定过细或过粗；其二是分类或聚类的划分准确度不足，例如直接对光伏数据进行聚类，缺乏前处理和后处理，导致气象类型划分准确性不够。这些都会一定程度上影响根据划分数据对光伏发电功率预测的准确度。因此，如何提高光伏发电数据的划分准确度，仍是现有技术亟待解决的难题。
技术实现思路
1、本申请提供...
【技术保护点】
1.一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，所述根据所述光伏历史发电功率数据和所述气象数据，计算所述气象数据的每个类别的特征相关度，并根据所述特征相关度筛选所述气象数据的类别，得到特征类别序列，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，所述根据所述光伏历史发电功率数据和所述气象数据，计算所述气象数据的每个类别的特征相关度，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，所述根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，所述根据所述光伏历史发电功率数据和所述气象数据，计算所述气象数据的每个类别的特征相关度，并根据所述特征相关度筛选所述气象数据的类别，得到特征类别序列，具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，所述根据所述光伏历史发电功率数据和所述气象数据，计算所述气象数据的每个类别的特征相关度，具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，所述根据所述特征类别序列，计算所述光伏历史发电功率数据中每一日的目标序列的排列熵，具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，所述根据所述多个排序映射，计算所述当前目标序列的排列熵，具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种基于排列熵的光伏数据划分方法，其特征在于，所述根据每一日的目标序列的排列熵，基于聚类算法，得到所述排列熵的聚类结果，具体包括：
7.一种基于排列熵的光伏数据划分装置，其特征在于，包括待划分数据获...
【专利技术属性】
技术研发人员：岳菁鹏，唐景星，周杰，张子涵，王浩，
申请(专利权)人：广东电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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