Combined Identification Method for High Proportion of Abnormal Operation Data in Photovoltaic Power Station

YE Lin; CUI Baodan; LI Zhuo; ZHAO Yongning; LU Peng

doi:10.7500/AEPS20211110003

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Combined Identification Method for High Proportion of Abnormal Operation Data in Photovoltaic Power Station

Basic Research | 更新时间：2025-06-16

- Combined Identification Method for High Proportion of Abnormal Operation Data in Photovoltaic Power Station
- Automation of Electric Power Systems Vol. 46, Issue 20, Pages: 74-82(2022)
- 作者机构：
  
  中国农业大学信息与电气工程学院，北京市 100083
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  State Grid Corporation of China(5100-202155018A-0-0-00)
- DOI：10.7500/AEPS20211110003
  CLC：
- Received：10 November 2021，
  
  Revised：2022-03-08，
  
  Published Online：08 July 2022，
  
  Published：25 October 2022
- 稿件说明：
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叶林,崔宝丹,李卓等.光伏电站高比例异常运行数据组合识别方法[J].电力系统自动化,2022,46(20):74-82.

YE Lin,CUI Baodan,LI Zhuo,et al.Combined Identification Method for High Proportion of Abnormal Operation Data in Photovoltaic Power Station[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(20):74-82.
叶林,崔宝丹,李卓等.光伏电站高比例异常运行数据组合识别方法[J].电力系统自动化,2022,46(20):74-82. DOI： 10.7500/AEPS20211110003.

YE Lin,CUI Baodan,LI Zhuo,et al.Combined Identification Method for High Proportion of Abnormal Operation Data in Photovoltaic Power Station[J].Automation of Electric Power Systems,2022,46(20):74-82. DOI： 10.7500/AEPS20211110003.

摘要

高质量光伏功率数据是光伏发电和并网研究的基础，但光伏电站的实际运行功率数据中通常含有高比例的异常数据，且异常和正常数据的界限不明显，传统的新能源异常数据识别方法难以应对此类型的异常数据。分析光伏功率连续型异常数据和离散型异常数据的典型特征，提出了一种高比例异常数据的组合识别方法。首先，基于连续型异常数据在时间上具有连续性的特点，采用相似日同时段均值对比算法剔除连续型异常数据；其次，基于离散型异常数据与正常数据相比较为分散的特点，采用四分位法剔除离散型异常数据。算例分析表明，所提方法能够适应具有异常数据和正常数据界限不明显特征的高比例异常数据条件，有效识别连续型异常数据和离散型异常数据，从而大幅提高了辐照度和光伏功率的线性相关程度。

Abstract

High-quality photovoltaic power data is the basis of the research on photovoltaic power generation and grid integration. However

the actual power operation data in photovoltaic power stations usually contains a high proportion of abnormal data

and the boundary between abnormal and normal data is not obvious. Traditional identification methods for renewable energy abnormal data are difficult to deal with this type of abnormal data. By analyzing typical characteristics of continuous abnormal data and discrete abnormal data of the photovoltaic power

a combined identification method for the high-proportion abnormal data is proposed. Firstly

based on the continuous characteristics of continuous abnormal data in terms of time

the continuous abnormal data is eliminated by the comparison of mean values of similar days at the same time period. Secondly

based on the characteristics of discrete abnormal data being more dispersed than normal data

the quartile method is used to eliminate discrete abnormal data. The example analysis shows that the proposed method can adapt to the condition of high-proportion abnormal data with no obvious boundary between abnormal data and normal data

effectively identify continuous abnormal data and discrete abnormal data

and greatly improve the linear correlation between radiation and photovoltaic power.

关键词

Keywords

references

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