申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司;国网江苏省电力有限公司

申请日：2022-11-07

公开（公告）日：2024-06-21

公开（公告）号：CN115859775B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06F18/15;G06F18/23213;G06F18/213;G06F113/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.21#授权;2023.04.14#实质审查的生效;2023.03.28#公开

摘要：本发明公开了一种面向光储虚拟电厂划分的典型日场景提取方法及装置，典型日场景提取方法包括：获取配电网多源异构数据；对多源异构数据进行数据清洗，包括空值检测和异常值识别，将每日的数据视为一个样本，删除包含异常值或空值的样本；采用分段聚合近似方法对数据进行降维，获取每日各类数据的整体波动趋势；利用K‑means聚类方法得出区域内光伏各季节的聚类中心，分析光伏出力的季节特性；采用spearman相关系数分析不同类型数据间的相关性，提取典型日场景以支撑光储虚拟电厂的划分。本发明对含分布式光伏及储能电站的海量数据进行清洗，分析不同类型数据间规律，提取个别典型代表日的相关数据，用以支撑光储型虚拟电厂划分，实现分布式光伏集群控制。

主权项：1.一种面向光储虚拟电厂划分的典型日场景提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：通过量测装置获取配电网中光储虚拟电厂的多源异构数据；步骤2：对获取到的光储虚拟电厂多源异构数据进行数据清洗，包括空值检测和异常值识别，将每日的数据视为一个样本，删除包含异常值或空值的样本；异常值识别方法为四分位数值法，当对某组数据进行异常值识别时，具体步骤如下：S21：将该组数据从小到大排列；S22：计算该组数据的下四分位数Q1和上四分位数Q2在数组中的位置，计算公式为：下四分位数Q1的位置：n+1×0.251上四分位数Q2的位置：n+1×0.752式中，n为待分析的该组数据包含的数据个数；S23：根据下四分位数Q1和上四分位数Q2在数据组中的位置得到Q1和Q2的具体数值；数据组为[x1,x2,…xn]，则Q1和Q2的数值计算公式为： S24：异常值的判别条件如下：{x∈C|x＞Q2+1.5～3×IQR∪x＜Q1-1.5～3×IQR}4式中，x为该组数据中任一数值，C为异常值集合，IQR为四分位间距：IQR＝Q2-Q1，∪表示两个集合求并集；步骤3：对清洗后的多源异构数据进行降维，降低数据复杂度的同时保留每日数据的关键波动特征；步骤4：对降维后的数据利用K-means聚类方法得出区域内光伏各季节的聚类中心，进而比较分析该地区四季光伏出力差异，从而得到光伏出力的季节特性；步骤5：分析不同类型数据间的相关性，得到影响光伏出力和负荷大小的关键因素，结合光伏出力的季节特性，以此为典型日场景选取依据提取典型日场景，以支撑光储虚拟电厂的划分。

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