光伏发电数据挖掘中的跨度选取

被引:14
作者
李建林 [1 ]
籍天明 [2 ]
孔令达 [1 ]
韩晓娟 [2 ]
机构
[1] 中国电力科学研究院
[2] 华北电力大学控制与计算机工程学院
关键词
数据跨度; 聚类分析; 最适样本容量估计; 储能容量需求;
D O I
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2015.14.060
中图分类号
TM615 [太阳能发电];
学科分类号
0807 ;
摘要
分析光伏电站有功出力数据时,粒度和跨度是两个重要指标。粒度决定了数据的采样间隔,跨度决定了选取时长。当粒度一定时,跨度过小则包含信息量少,造成信息的缺漏和失真;跨度过大则信息冗余繁杂,造成存储量和计算量不必要的增大。因此,确定数据跨度对光伏出力数据的分析有着重要意义。本文首先对光伏电站出力数据进行统计分析,通过自相关分析得出跨度选取的初步结论。基于天气特征对数据进行聚类,利用统计学原理对不同类别的光伏出力数据进行最优样本容量估计,确定了光伏电站出力数据分析时所需要的数据跨度,并考察了储能容量需求与数据跨度的关系。结果表明,光伏出力数据跨度为31天时即可满足配置储能容量的数据量需求。
引用
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页码:450 / 456
页数:7
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