基于空间相关性的大规模分布式用户光伏空间分群方法

论文摘要

提出一种面向大规模分布式用户光伏出力预测的光伏空间分群方法,目的在于为气象站点优化部署或多光伏用户基于"空间—时间关联"的功率预测提供依据。将气象对光伏出力的影响分为大气候和小气候2类。大气候主要是日照或5类天气类型影响,通过光伏实际出力占额定出力的比例来划分,从而将历史数据时段划分为5类天气类型样本群;小气候认为是光伏安装高程、温度、湿度以及周围地理环境等广义小气候影响。对5类天气类型历史样本群,进行空间相关的聚类分析,得到用户光伏地域分块划分。综合分块中不合群的用户光伏点数量和分块气象一致性来决定最优地域分块方案为用户光伏空间分群策略。以具有丰富气候带和地貌的某市遍布全境的2 887个分布式用户光伏群为例,分群方法得到了较好的验证。

论文目录

• 0 引言
•   1)气象因子:
•   2)空间—时间关联（spatio-temporal correlation）方法:
• 1 用户光伏空间分群原理
•   1.1 光伏出力过程与气象的关联原理
•     1)大气候影响
•     2)广义小气候的影响
•   1.2 广义天气类型
•   1.3 天气状态确定
• 2 基于空间相关性的聚类流程
•   2.1 聚类分析过程
•     1)数据清理。
•     2)数据预处理。
•     3)聚类特征提取。
•     4)聚类。
•     5)聚类评价。
•   2.2 初始中心位置选择
•   2.3 按天气用户光伏群的地域分块聚类依据
•   2.4 光伏群聚类的地域分块的气象一致性评价
•   2.5 气象站点位置的选取
•   2.6 用户光伏群的最优地域分块
•     1)均方根误差
•     2)平均绝对误差
• 3 算例分析
•   3.1 数据预处理
•   3.2 基于聚类分析的子区域划分
•   3.3 用户光伏群的最优分类
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 焦田利,章坚民,李熊,朱军,叶方彬,麻吕斌

关键词: 分布式用户光伏,光伏空间分群,功率预测,空间相关性,聚类

来源: 电力系统自动化 2019年21期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业

单位: 杭州电子科技大学自动化学院,国网浙江省电力有限公司电力科学研究院,国网浙江省电力有限公司杭州市供电公司,浙江华云信息科技有限公司

基金: 国家自然科学基金资助项目(51677047)~~

分类号: TM615

页码: 97-105+162

总页数: 10

文件大小: 2691K

下载量: 216