一种光伏发电实时电力测量数据质量评估方法及装置与流程

1.本发明涉及测量数据质量评估领域，具体涉及一种光伏发电实时电力测量数据质量评估方法及装置。


背景技术：

2.电能是当今社会不可或缺的二次能源，它可以由一次能源、如煤、石油、天然气、风能、水能等经过加工转换而来，是一种使用方便,易于利用，高品质的二次能源。电能质量用来衡量电能品质的好坏。电源数据质量评估是在电能质量中是一个重要关键的过程，它对电能质量的分析是否成功起着巨大的作用。目前所进行的关于电能质量的研究工作，大多着眼于数据分析算法的探讨，而忽视了数据分析前对电源数据质量处理的研究。一些比较成熟的算法对其处理的数据集合都有一定的要求，比如数据完整性好、数据的冗余性少、属性之间的相关性。然而，实际测量系统中的数据一般都具有不完整性、冗余性和模糊性等问题，很少能直接满足数据分析算法的要求，这严重影响了数据分析算法的执行效率，而且由于其中的噪声干扰还会造成无效的归纳，电源数据质量的提高已经成为数据分析系统实现过程中的关键问题了。尤其是在新能源场站中，光伏电站受气候和环境影响较大，数据质量的评估尤其重要。
3.分布式电源集群的异常数据会在很大程度上降低分布式电源监控数据及上传调度数据的质量，进而影响到对数据参数的估计和调控分析等工作，更严重者可能会造成电量预测控制或者调控计算的不准确，造成人力、物力的损失。有效的数据是进行分布式电源发电量预测和调控管理的前提，为分布式电源调度决策和统计分析提供基础支撑。无效数据不仅影响调度人员对分布式电源运行状态的判断，而且影响电网分析应用的收敛性。当前普遍通过选取样板机的方式来判断分布式电源的总体情况，但是选取的样板机数量占比小，难以反映分布式电源的实际情况，导致功率预测和分析计算结果的精度不高，且样板机并不固定，会定期根据需要进行调整。
4.文献[application of data mining on fault detection and prediction in boiler of power plant using artificial neural network.international conference on power engineering energy and electrical drives,2009,473
‑
478]提出利用神经网络进行电厂锅炉燃烧系统数据故障监测，采用四个隐藏层的两级神经网络。文献[基于神经网络的电力系统不良数据的修正，电网技术，2007，31(s2)：173
‑
175]则提出了继续利用神经网络对不良数据进行修正的方法。但两种方法都高度依赖网络的训练过程，而且选择适当的阙值时，具有主观性，容易出现残差淹没和残差污染，从而造成漏检和误检。文献[离群数据挖掘及其在电力负荷预测中的应用，电力系统自动化，2004，28(11)：41
‑
44]将离群数据挖掘应用到电力负荷预测中，提出结合层次聚类法和信息熵原则的优点来选择聚类过程中的基本参数，并利用人工神经网络提取负荷曲线的特征曲线来修正坏数据。虽然该方法能避免残差和残差污染，但是因要选取恰当的隶属度，具有一定的主观性。容易对数据整体评估造成偏移。文献[ems中负荷预测不良数据的辨识与修正，电力系统自
动化，2006，30(15)：85
‑
88]研究了电力系统调度中心的ems(能量管理系统)中坏数据出现的原因，主要包括自动化系统故障和大负荷突发偶然波动两种情况造成的异常数据，分别用总加值动态多源处理方法和对电网终端负荷数据逐一扫描的方法来进行处理，但这种方法需要依赖能量管理系统中多方资源的支持，实施起来不够简便。文献[电网规划基础数据质量评估模型应用研究，2019]构建质量评估指标,并采取层次分析法进行评估。同时结合层次分析法建立电力负荷预测递阶层次结构,并用实际应用进行对全社会电量数据的分析与分产业的电量预测研究，为电网规划预测提供有效的数据支撑。但是层次分析法具有一定主观性，会造成评估指标权重差异进而影响最后数据评分。专利[一种针对电力数据指纹的评估方法，cn112580078a，2021
‑
03
‑
30]提出了通过熵权法和层次分析法分别确定主客观权重，再利用最优加权法得到最有权重解，减少了主观性，增加了数据准确性，但是评估指标过多，需要多方资源支撑，经过多个指标下的综合评估不能使得得到最好的数据准确性的判断。


技术实现要素：

[0005]
为了克服上述缺陷，提出了本发明提供一种能够客观反应电力测量数据质量的光伏发电实时电力测量数据质量评估方法及装置。
[0006]
第一方面，提供一种光伏发电实时电力测量数据质量评估方法，所述光伏发电实时电力测量数据质量评估方法包括：
[0007]
利用既定电力预期数据计算待测日电力测量数据对应的可靠性数值；
[0008]
根据所述待测日电力测量数据对应的可靠性数值确定待测日电力测量数据的评估值；
[0009]
利用所述待测日电力测量数据的评估值对待测日电力测量数据进行质量评估。
[0010]
优选的，所述利用既定电力预期数据计算待测日电力测量数据对应的可靠性数值之前，包括：
[0011]
获取多个典型日电力测量数据和多个历史日电力测量数据；
[0012]
分别计算单个典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第一评估指标、第二评估指标；
[0013]
在所述多个典型日电力测量数据中选择使第二评估指标减第一评估指标的差值最大的典型日电力测量数据作为所述既定电力预期数据。
[0014]
进一步的，所述单个典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第一评估指标的计算式如下：
[0015][0016]
上式中，z1为典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第一评估指标，γ
d
为典型日的发电率，γ
j
为第j个历史日的发电率，n为历史日总数；
[0017]
其中，典型日的发电率γ
d
的计算式如下：
[0018][0019]
上式中，q
id
为典型日第i个时刻的电力测量值。
[0020]
进一步的，所述单个典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第二评估指标的计算式如下：
[0021][0022]
上式中，r
dj
为典型日电力测量数据与第j个历史日电力测量数据之间的相关系数。
[0023]
优选的，所述待测日电力测量数据对应的可靠性数值的计算式如下：
[0024][0025]
上式中，p(x*)为待测日电力测量数据对应的可靠性数值，φ(x*)为关于待测日电力测量数据归一化值的累积概率密度函数，x*为待测日电力测量数据归一化值，μ*为既定电力预期数据归一化值；
[0026]
其中，所述关于待测日电力测量数据归一化值的累积概率密度函数φ(x
*
)的计算式如下：
[0027][0028]
上式中，f(x
*
)为关于待测日电力测量数据归一化值的正态分布函数，其计算式如下：
[0029][0030]
上式中，σ为待测日电力测量数据归一化值的标准差。
[0031]
优选的，所述待测日电力测量数据的评估值的计算式如下：
[0032][0033]
上式中，g为待测日电力测量数据的评估值，p(x
i
)为待测日第i个时刻电力测量数据对应的可靠性数值。
[0034]
优选的，所述利用所述待测日电力测量数据的评估值对待测日电力测量数据进行质量评估，包括：
[0035]
若所述待测日电力测量数据的评估值大于预设值，则该待测日电力测量数据的质量合格，否则，该待测日电力测量数据的质量不合格。
[0036]
进一步的，所述预设值为90。
[0037]
第二方面，提供一种光伏发电实时电力测量数据质量评估装置，所述光伏发电实时电力测量数据质量评估装置包括：
[0038]
计算模块，用于利用既定电力预期数据计算待测日电力测量数据对应的可靠性数值；
[0039]
确定模块，用于根据所述待测日电力测量数据对应的可靠性数值确定待测日电力测量数据的评估值；
[0040]
评估模块，用于利用所述待测日电力测量数据的评估值对待测日电力测量数据进行质量评估。
[0041]
第三方面，提供一种存储装置，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行所述的光伏发电实时电力测量数据质量评估方法。
[0042]
本发明上述一个或多个技术方案，至少具有如下一种或多种有益效果：
[0043]
本发明提供了一种光伏发电实时电力测量数据质量评估方法，所述方法包括：利用既定电力预期数据计算待测日电力测量数据对应的可靠性数值；根据所述待测日电力测量数据对应的可靠性数值确定待测日电力测量数据的评估值；利用所述待测日电力测量数据的评估值对待测日电力测量数据进行质量评估。该技术方案通过历史经验得到的电力量测数据进行分析，其中，光伏电站电力量测数据与历史经验得到的电力量测数据呈正态分布，光伏电站电力量测数据在历史经验得到的电力量测数据附近波动，不随意发生巨大变化，因此，利用历史经验得到的电力量测数据进行电力测量数据质量评估具有一定客观性，并且可以较为准确的判断每个数据的可靠性等级；
[0044]
进一步的，用正态分布判断评估电力测量数据质量不易出现残差污染，同时不需要多方资源的支撑就能对数据进行评分判断，得到比较细致的整体数据平均评价质量。
附图说明
[0045]
图1是本发明的一个实施例的光伏发电实时电力测量数据质量评估方法的主要步骤流程示意图；
[0046]
图2是本发明实施例中实时测量的发电功率曲线图；
[0047]
图3是本发明实施例中典型日光伏电厂发电功率曲线图；
[0048]
图4是本发明实施例中关于实时测量的发电功率归一化值的正态分布函数曲线图；
[0049]
图5是本发明实施例中光伏电站发出功率数据对应的可靠性数值曲线图；
[0050]
图6是本发明的一个实施例的光伏发电实时电力测量数据质量评估装置的主要结构框图。
具体实施方式
[0051]
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步的详细说明。
[0052]
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
[0053]
数据质量涉及数值大小、数据存储、数据使用和数据传输等几个方面，要求数据必须准确地反映实际量测的大小，记录无重复或缺失，在需要的时间内有效，满足已存在的约
束条件，以及相互关联的数据在逻辑上一致等。
[0054]
影响数据质量的因素主要有:场站端数据采集装置故障产生的数值错误、数据传输通道故障造成的数据缺失或重复、主站系统故障造成的数据跳变和人为失误造成的数据错误等。
[0055]
因此为保证电力测量实时数据的可靠性，本技术利用历史典型日的光伏发电数据与相应时段的电力测量数据呈现正态分布的特性，构造函数得到相应实时数据的数据可靠性。以此来剔除不良记录数据，保证下一步对电能质量进行准确判断和预测。
[0056]
参阅附图1，图1是根据本发明的一个实施例的光伏发电实时电力测量数据质量评估方法的主要步骤流程示意图。如图1所示，本发明实施例中的光伏发电实时电力测量数据质量评估方法主要包括以下步骤：
[0057]
步骤s101：利用既定电力预期数据计算待测日电力测量数据对应的可靠性数值；
[0058]
步骤s102：根据所述待测日电力测量数据对应的可靠性数值确定待测日电力测量数据的评估值；
[0059]
步骤s103：利用所述待测日电力测量数据的评估值对待测日电力测量数据进行质量评估。
[0060]
具体的，在所述利用既定电力预期数据计算待测日电力测量数据对应的可靠性数值之前，首先要获取所述既定电力预期数据，具体包括：
[0061]
获取多个典型日电力测量数据和多个历史日电力测量数据，其中，该典型日电力测量数据可以人为选取数据质量比较优秀的历史电力测量数据；
[0062]
进一步的，典型日电力测量数据的计算式可以为μ＝il*η，其中，μ为典型日电力测量数据，il为典型日的光伏辐照度，η为光伏电站的综合转换效率；
[0063]
分别计算单个典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第一评估指标、第二评估指标；
[0064]
在所述多个典型日电力测量数据中选择使第二评估指标减第一评估指标的差值最大的典型日电力测量数据作为所述既定电力预期数据。
[0065]
在一个实施方式中，所述单个典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第一评估指标的计算式如下：
[0066][0067]
上式中，z1为典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第一评估指标，γ
d
为典型日的发电率，γ
j
为第j个历史日的发电率，n为历史日总数；
[0068]
其中，典型日的发电率γ
d
的计算式如下：
[0069][0070]
上式中，q
id
为典型日第i个时刻的电力测量值。
[0071]
在一个实施方式中，所述单个典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第二评估指标的计算式如下：
[0072][0073]
上式中，r
dj
为典型日电力测量数据与第j个历史日电力测量数据之间的相关系数，本实施例中，相关系数可以为皮尔森相关系数；
[0074]
本实施例中，所述待测日电力测量数据对应的可靠性数值的计算式如下：
[0075][0076]
上式中，p(x
*
)为待测日电力测量数据对应的可靠性数值，φ(x
*
)为关于待测日电力测量数据归一化值的累积概率密度函数，x
*
为待测日电力测量数据归一化值，μ
*
为既定电力预期数据归一化值；
[0077]
其中，所述关于待测日电力测量数据归一化值的累积概率密度函数φ(x
*
)的计算式如下：
[0078][0079]
上式中，f(x
*
)为关于待测日电力测量数据归一化值的正态分布函数，其计算式如下：
[0080][0081]
上式中，σ为待测日电力测量数据归一化值的标准差。
[0082]
本实施例中，所述待测日电力测量数据的评估值的计算式如下：
[0083][0084]
上式中，g为待测日电力测量数据的评估值，p(x
i
)为待测日第i个时刻电力测量数据对应的可靠性数值。
[0085]
本实施例中，所述利用所述待测日电力测量数据的评估值对待测日电力测量数据进行质量评估，包括：
[0086]
若所述待测日电力测量数据的评估值大于预设值，则该待测日电力测量数据的质量合格，否则，该待测日电力测量数据的质量不合格。
[0087]
在一个实施方式中，所述预设值为90。
[0088]
进一步的，本发明还提供了一个最优实施方案，具体步骤如下：
[0089]
1)得到本地区典型日的光伏辐照度如表1和实时测量的发电功率，如图2所示，该数据为15分钟记录一个点。
[0090]
表1本地区典型日的光伏辐照度(w/m2)
[0091]
0：000
5：0006：007.75111：00310.07212：00313.23113：00303.0719：00023：000
[0092]
2)由光伏电站的平均光伏转化效率计算得到典型日光伏电厂发电功率，如图3所示。
[0093]
3)计算典型日光伏电厂发电功率与历史日光伏电厂发电功率之间的第一指标和第二指标。
[0094]
4)第一指标越小，第二指标越大，典型日光伏电厂发电功率的选取效果较好。比较选取的数据的第一指标，第二指标。选出质量最好的数据当作其预期值。
[0095]
5)对所有数据做归一化处理得到各个时间段内数据在(0，1)范围内的标幺值。
[0096]
6)构建关于实时测量的发电功率归一化值的正态分布函数，如图4所示；
[0097]
7)计算每个时刻光伏电站发出功率数据对应的可靠性数值，如图5所示；
[0098]
8)对保留的所有数据进行整体平均得分，按得分进行评价优劣。
[0099]
由图5可以看出记录数据在1:00和4:15时明显记录错误，在12:45和15:15有些许误差，其他情况评估数据得分较好。整体平均数据得分在95.68。整体数据较为优秀。
[0100]
基于同一发明构思，本发明还提供一种光伏发电实时电力测量数据质量评估装置，如图6所示，所述光伏发电实时电力测量数据质量评估装置包括：
[0101]
计算模块，用于利用既定电力预期数据计算待测日电力测量数据对应的可靠性数值；
[0102]
确定模块，用于根据所述待测日电力测量数据对应的可靠性数值确定待测日电力测量数据的评估值；
[0103]
评估模块，用于利用所述待测日电力测量数据的评估值对待测日电力测量数据进行质量评估。
[0104]
优选的，所述利用既定电力预期数据计算待测日电力测量数据对应的可靠性数值之前，包括：
[0105]
获取多个典型日电力测量数据和多个历史日电力测量数据；
[0106]
分别计算单个典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第一评估指标、第二评估指标；
[0107]
在所述多个典型日电力测量数据中选择使第二评估指标减第一评估指标的差值最大的典型日电力测量数据作为所述既定电力预期数据。
[0108]
进一步的，所述单个典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第一评估指标的计算式如下：
[0109][0110]
上式中，z1为典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第一评估指标，γ
d
为典型日的发电率，γ
j
为第j个历史日的发电率，n为历史日总数；
[0111]
其中，典型日的发电率γ
d
的计算式如下：
[0112][0113]
上式中，q
id
为典型日第i个时刻的电力测量值。
[0114]
进一步的，所述单个典型日电力测量数据与全部历史日电力测量数据之间的第二评估指标的计算式如下：
[0115][0116]
上式中，r
dj
为典型日电力测量数据与第j个历史日电力测量数据之间的相关系数。
[0117]
优选的，所述待测日电力测量数据对应的可靠性数值的计算式如下：
[0118][0119]
上式中，p(x
*
)为待测日电力测量数据对应的可靠性数值，φ(x
*
)为关于待测日电力测量数据归一化值的累积概率密度函数，x
*
为待测日电力测量数据归一化值，μ
*
为既定电力预期数据归一化值；
[0120]
其中，所述关于待测日电力测量数据归一化值的累积概率密度函数φ(x
*
)的计算式如下：
[0121][0122]
上式中，f(x
*
)为关于待测日电力测量数据归一化值的正态分布函数，其计算式如下：
[0123][0124]
上式中，σ为待测日电力测量数据归一化值的标准差。
[0125]
优选的，所述待测日电力测量数据的评估值的计算式如下：
[0126][0127]
上式中，g为待测日电力测量数据的评估值，p(x
i
)为待测日第i个时刻电力测量数据对应的可靠性数值。
[0128]
优选的，所述利用所述待测日电力测量数据的评估值对待测日电力测量数据进行质量评估，包括：
[0129]
若所述待测日电力测量数据的评估值大于预设值，则该待测日电力测量数据的质量合格，否则，该待测日电力测量数据的质量不合格。
[0130]
进一步的，所述预设值为90。
[0131]
进一步的，本发明还提供一种存储装置，其中存储有多条程序代码，其特征在于，所述程序代码适于由处理器加载并运行以执行所述的光伏发电实时电力测量数据质量评估方法。
[0132]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd
‑
rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0133]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0134]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0135]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0136]
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。