【摘 要】
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随着光伏产业相关技术的不断成熟和度电成本的快速下降,光伏电站正逐渐成为新能源利用的重要形式之一,但随着光伏装机规模的持续扩大,光伏电站监测数据分析水平的相对滞后,一定程度限制了光伏电站的安全、高效运行。基于此,本文以湖北巴东县光伏电站实采监测数据为对象,进行了分析和研究,具体包括:(1)分析采集数据中温度、辐照、出力数据的数值特点和变化规律,分别提出基于方差贡献率、变化量限幅、数据匹配度的数据清洗
【基金项目】
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分布式光伏系统智慧运维技术,国家重点研发计划资助(编号2018YFB1500800);
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随着光伏产业相关技术的不断成熟和度电成本的快速下降,光伏电站正逐渐成为新能源利用的重要形式之一,但随着光伏装机规模的持续扩大,光伏电站监测数据分析水平的相对滞后,一定程度限制了光伏电站的安全、高效运行。基于此,本文以湖北巴东县光伏电站实采监测数据为对象,进行了分析和研究,具体包括:(1)分析采集数据中温度、辐照、出力数据的数值特点和变化规律,分别提出基于方差贡献率、变化量限幅、数据匹配度的数据清洗与修复方法,同时测试所提方法的可行性与准确性,最后对电站实采数据进行清洗、修复和归一化处理。(2)针对光伏系统分析中缺少组件温度数据的问题,提出根据组件IV曲线的一、二阶差分曲线特征进行热斑识别的方法,并建立估算正常组件温度的反解模型和计算故障电池单体温度的热平衡模型,最后进行算法验证,证明温度估计方法的可行性和准确性。(3)计算各类环境因素与系统出力间的相关性系数,明确应计入光伏出力预测模型的高相关度环境因素,据此初步建立光伏出力预测神经网络结构,之后以组件温度替换传统光伏出力预测神经网络模型中的环境温度,并实验证明完成参数替换后的神经网络有更好的预测表现。(4)针对系统发电效率评估中能效比PR难以区分系统内部和外部效率损失的问题,提出相对能效比指标RPR,并在前文BP神经网络基础上,分别计算正常和故障状态样本集上的PR值和RPR值,证明RPR在评估系统效率时可不受外界因素影响,能更有效反映系统自身的效率变化。
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