基于光照过程特征分析的光伏功率异常数据识别算法

高质量的光伏功率数据是进行光伏研究的基础，而从光伏电站采集到的数据含有较大比例的异常数据，因此须对光伏功率异常数据进行识别。将不同光照特性的光伏功率数据分别进行建模，对辐照度与功率的概率分布函数进行Copula联合分布函数构建。利用基于经验函数的BFGS参数估计方法对各类Copula函数进行参数估计。参照各Copula函数与经验联合分布函数的欧氏距离与K-S值进行Copula函数选取。结合估计区间最窄原则得出光伏功率条件概率分布90 %置信度下的概率功率曲线。根据工程经验以及考虑异常数据时序特性，依照四类异常数据的判别准则，建立异常数据识别模型。利用光伏电站原始数据与人工合成异常数据进行仿真分析，结果表明所提方法能有效、准确地识别出各类异常数据