一种太阳光辐照强度的数据随机模拟方法与流程

作者:银河娱樂城   来源:http://www.materia-ic.com    栏目: 银河娱乐游戏官网    日期:2019-10-10

  本发明属于光伏发电气象数据仿真领域,涉及一种太阳光辐照强度的数据随机模拟方法。

  目前太阳能资源丰富,新能源发展潜力巨大。而由于光伏发电出力明显受太阳光辐照强度影响,所以光伏发电出力具有不确定性和随机性,这在大规模并网后给电力系统带来了更多的不确定因素,对电力系统的规划、仿真分析、优化利用等产生重要影响。

  因此,对于太阳光辐照强度这一气象条件进行分析,可以对光伏发电出力的预测提供重要依据,对实现清洁能源的最大化消纳具有重要意义。而目前的太阳光辐照强度的随机模拟方法难以准确刻画和描述光伏发电出力的波动性条件,为此本发明提出了一种阳光辐照强度的数据随机模拟方法,为光伏发电出力的分析提供了数据支持。

  本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点,提供一种太阳光辐照强度的数据随机模拟方法,基于站点在较长一段时间内检测到的太阳光辐照强度数据,仿真出太阳光辐照强度数据的方法。

  2)对获得的辐照强度数据进行预处理,将偏离量过大的异常点去除,得到辐照强度数据库;

  3)对辐照强度数据库进行特征提取,以每日的特征向量作为输入,利用聚类算法进行聚类分析,得到四类聚类结果,分别为晴天、阴天、雨天及多云四种天气类型,对应不同的光伏发电太阳光辐照天气条件;

  5)由辐照强度数据库和概率转移矩阵,利用随机数发生器,模拟出太阳光辐照强度数据。

  步骤2)中选取特征包括:对于每日数据xN,N为每日采样点的数量,其均值:

  步骤4)中将每日的聚类结果,组成时间序列,其中,聚类结果为天气类型标签;时间序列中相邻两日的标签构成一个二元组:

  统计各二元组的频数,计算得到向下一日各天气类型的概率P(i,j),生成概率转移矩阵P:

  对于步骤5)中的随机数发生器产生的随机数,利用初始随机数得到一个初始标签,利用后续随机数得到该随机数对应的二元组对应的区间,状态由二元组的第一项转移到第二项,多次迭代生成由标签构成的随机模拟时间序列;由该时间序列,依据随机数生成器,在辐照强度数据库中随机选取一日数据作为模拟数据,遍历时间序列所有时刻点,得到模拟出的太阳光辐照强度数据。

  本发明将太阳光辐照强度原始数据进行特征提取,以特征作为聚类输入,减少了输入量维度,提升计算效率;本发明引入波动强度作为原始数据的一个特征量,表现出每日数据的波动性,令输入量更全面地表达数据的本质属性;本发明可以对太阳光辐照强度数据进行随机模拟,在已有数据相对较少的情况下,丰富了已有数据库,同时保证了模拟数据依然留有原始数据的特征,为光伏发电的海量数据分析提供了数据基础。

  2)对步骤1)获得的辐照强度数据进行预处理,将偏离量过大的异常点去除,得到辐照强度数据库;选取特征包括:对于每日数据xN(N为每日采样点的数量),其均值:标准差:峰度:偏度:最大值:H=(Max(x(i))i=1~N);波动强度:MFIN=AFMN×RFCN;

  波动强度MFIN为当日平均波动幅度AFMN和反向波动次数RFCN之积。平均波动幅度AFMN为当日全部相邻数据点的变化幅度的绝对值之和。反向波动次数RFCN为当日所有相邻波动出现反向的总次数。

  3)对步骤2)所得数据库进行特征提取,以每日的特征向量作为输入,利用聚类算法进行聚类分析,得到四类聚类结果,分别为晴天、阴天、雨天、多云四种天气类型,对应不同的光伏发电太阳光辐照天气条件;

  4)将步骤3)所得每日的聚类结果构成时间序列,得到各类之间的概率转移矩阵;将每日的聚类结果(即天气类型标签)组成时间序列,时间序列中相邻两日的标签构成一个二元组

  统计各二元组的频数,计算得到向下一日各天气类型的概率P(i,j),生成概率转移矩阵P,多云

  5)由步骤2)所得数据库和步骤4)所得概率转移矩阵,利用随机数发生器,模拟出太阳光辐照强度数据。对于随机数发生器产生的随机数,利用初始随机数得到一个初始标签,利用后续随机数得到该随机数对应的二元组对应的区间,状态由二元组的第一项转移到第二项,多次迭代生成由标签构成的随机模拟时间序列。由该时间序列,依据随机数生成器,在辐照强度数据库中随机选取一日数据作为模拟数据,遍历时间序列所有时刻点,得到模拟出的太阳光辐照强度数据。

  以上内容仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

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