一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法
专利汇可以提供一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于数据包络分析的 光伏发电 效率计算方法，首先获取光伏电站所在地区的历史太阳辐照数据、历史气象数据及对应时刻的光伏电站发电功率，利用数据包络分析法判断各个数据的相对效率，并筛选出相对效率前20％的数据，作为神经网络模型的训练样本并进行训练；最后实时获取太阳辐照数据、气象数据及对应时刻的光伏电站发电功率，输入到神经网络模型中，输出电站的标准发电功率，将实测发电功率与标准发电功进行对比，得到电站的实时发电效率。本发明搭建光伏电站在理想工况下的输入输出模型，为计算光伏电站的发电效率提供了参考标准，作为在线判断光伏电站运行工况的重要依据，从而有效降低电站的运维成本，提高电站的检修效率。，下面是一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法专利的具体信息内容。
1.一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法，其特征在于，主要包括以下步骤：
1)获取光伏电站所在地区的历史太阳辐照数据S、历史气象数据及对应时刻的光伏电站发电功率P。其中，所需的历史气象数据包括温度T、湿度H及风速W等。
2)对数据进行归一化；对步骤1)中收集的历史辐照数据S、历史气象数据及对应时刻的光伏电站发电功率数据P，采用最大最小归一化处理。
3)对进行归一化处理后的数据，利用数据包络分析法判断各个数据的相对效率；假设当前共有n组历史数据，每组历史数据以太阳辐照数据S、温度T、湿度H、风速W等4个特征作为输入，以对应时刻的光伏电站功率P作为输出。太阳辐照数据S、温度T、湿度H、风速W这四个输入特征的权重系数为v＝[v1,v2,v3,v4]。对于第j组历史数据，其相对效率ηj可通过以下线性规划方程求解，其中Xi，Yi表示第i个样本的输入与输出。
4)筛选训练样本；根据步骤3)中计算的各个样本的相对效率，并将样本按照相对效率从大到小排列，筛选出相对效率前20％的数据，作为BP神经网络模型的训练样本。
5)利用筛选后的样本数据训练BP神经网络；BP神经网络由输入层、隐藏层及输出层组成，每层都有相应的激活函数。BP神经网络的训练过程主要包括输入前向传播与误差反向传播两部分。
所述BP神经网络包括五层，第一层为输入层，包含四个神经元，对应了太阳辐照度S、温度T、湿度H、风速W等4维输入特征；第二、三、四层为隐藏层，各包含八个神经元；第五层为输出层，包含一个神经元，对应光伏电站的发电功率P。采用的激活函数为Relu函数，描述如下：
将训练样本输入到BP神经网络模型中，得到训练好的BP神经网络模型。
6)对于实时获取的太阳辐照数据、气象数据及对应时刻的光伏电站发电功率，首先将太阳辐照数据、气象数据输入到训练好的BP神经网络模型中，输出电站的标准发电功率Pi。
然后将实测发电功率Po与标准发电功Pi进行对比，得到电站的实时发电效率η：
2.根据权利要求1所述的一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法，其特征在于，所述步骤1)中只需采集每日5：00-19：00的整点数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法，其特征在于，所述步骤1)中需采集的各物理量主要通过相应的温度传感器、辐照传感器、湿度传感器、风速传感器及功率表等现场设备进行检测，并通过现场总线传输到PC端进行监控，同时存入数据库。
4.根据权利要求1所述的一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法，其特征在于，步骤2)中最大最小归一化处理公式如下：
其中x为数据的原特征值，xnorm为归一化后的特征值，xmin为要进行归一化的特征的最小值，xmax为要进行归一化的特征的最大值。
5.根据权利要求1所述的一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法，其特征在于，所述步骤5)中BP神经网络的前向传播可用下式描述：
其中， 为第l层第i个神经元的输入， 为该神经元的输出，f为该层的激活函数，为第l-1层第j个神经元与第l层第i个神经元之间的权值， 为第l层第i个神经元的偏置。
相应的反向传播公式可用下式描述：
其中E代表模型的总体误差，E(i)代表第i个样本所带来的误差， 代表总体误差对的梯度； 代表总体误差对 的梯度。
一种基于数据包络分析的光伏发电效率计算方法
技术领域
背景技术
发明内容
具体实施方式
7_1_10:00 365 27.7 51 2.9 30.1
7_1_11:00 626 28.5 48 3.1 46.8
... ... ... ... ... ...
7_1_10:00 0.365 0.693 0.510 0.145 0.501 0.89
7_1_11:00 0.626 0.713 0.480 0.155 0.780 0.83
... ... ... ... ... ...
阴影遮挡 0.933 0.896 0.680 0.185 0.766 0.67
部件老化 0.745 0.690 0.450 0.252 0.629 0.69
... ... ... ... ... ...
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