基于大数据处理和灰色理论分析风发电效益的方法
专利汇可以提供基于大数据处理和灰色理论分析风发电效益的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了基于大 数据处理 和灰色理论分析 风 发电效益的方法，包括风发电指标数据的采集及预处理；采用灰色关联度对所采集和预处理的指标数据与风电出 力 进行相关性分析；根据灰色关联度的高低依次对指标数据进行排序；选取关联度≥m的指标数据，其中，m为在0-1中设定的值；将选取的指标数据放入DEA-CCR模型中进行效益评估。本发明通过对风发电指标数据的采集及预处理，然后将采集的指标数据进行灰色关联度的分析，并针对需要选择出需要的指标数据，最后将选取出来的指标数据进行效益评估得出指标数据对发电效率的影响，这样，指标数据的选取避免了人为影响，效益评估的效率高、准确率也高。，下面是基于大数据处理和灰色理论分析风发电效益的方法专利的具体信息内容。
1.基于大数据处理和灰色理论分析风发电效益的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1：风发电指标数据的采集及预处理；
步骤2：采用灰色关联度对所采集和预处理的指标数据与风电出力进行相关性分析；
其中，灰色关联度用数学模型表示为：
设存在序列 和X(0)(k)， 为基准矢量序列，即为大数据分类筛选指标的历史采集数据，X(0)(k)为目标矢量序列，即为当前采集和预处理的指标数据，序列 和X(0)(k)表示为：
X(0)(k)＝[X(0)(1),X(0)(2),...,X(0)(n)]；
(0)
对于序列 和X (k)，则关联系数定义如下：
式中，ρ为分辨率，0<ρ<1,取ρ＝0.5；ηminmin(k)和ηmaxmax(k)分别为两级最小差和两级最大差，分别表示为：
其中， 为第k个点 和X(0)(k)的绝对值差；
X(0)(k)和 的灰色关联度定义为n个关联系数平均值为：
灰色关联度r的值在0-1之间，值越接近1， 和X(0)(k)线性相关程度就越大，r值越接近于0， 和X(0)(k)之间就线性相关程度就越低，当r<0.2时，为无关联，当0.2≤r≤
0.6时，为中等关联程度，当r≥0.6时，为高度关联；
步骤3：根据灰色关联度的高低依次对指标数据进行排序；选取关联度≥m的指标数据，其中，m为在0-1中设定的值；
步骤4：将选取的指标数据放入DEA-CCR模型中进行效益评估。
2.根据权利要求1所述的基于大数据处理和灰色理论分析风发电效益的方法，其特征在于：在步骤1中对于风发电指标数据的采集采用通过温度采集传感器、盐度采集传感器、pH值采集传感器、浊度采集传感器和摄像头分别对温度、盐度、pH值、浊度和照片进行采集，被采集到的指标数据通过数据采集转换模块进行预处理后发送至PCI总线接口，通过PCI总线接口发送至中央处理器内。
3.根据权利要求1所述的基于大数据处理和灰色理论分析风发电效益的方法，其特征在于：在步骤2中通过灰色关联度分析来判断指标数据与风电出力之间的紧密度，灰色关联度分析是根据数据序列之间是否在形状上相似来判断序列之间的联系是否紧密，相似程度越高，则相应序列的灰色关联度越高，相似程度越低，则相应序列的灰色关联度越低。
4.根据权利要求2所述的基于大数据处理和灰色理论分析风发电效益的方法，其特征在于：数据采集转换模块为将模拟型号转换为数字信号的模块。
基于大数据处理和灰色理论分析风发电效益的方法
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发明内容
具体实施方式
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