【摘 要】
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户用光伏发电数据由于设备故障、用户伪装发电骗取补贴等原因时长会出现异常情况,既影响电网规划与调度运行决策,也影响了光伏发电市场的有序管理。本文针对现有户用屋顶光伏
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户用光伏发电数据由于设备故障、用户伪装发电骗取补贴等原因时长会出现异常情况,既影响电网规划与调度运行决策,也影响了光伏发电市场的有序管理。本文针对现有户用屋顶光伏异常情况,总结了三类常见异常数据,提出了各类异常数据识别方法,并基于历史相似日和相邻相似用户光伏发电数据,提出利用BP神经网络对异常数据进行修复。最后,以光伏村用户屋顶光伏实测数据为例对所提方法进行了验证,算例仿真结果表明,所提方法能够有效识别出异常数据并进行修复。
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