【摘 要】
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由于分布式光伏电站的布置点多面广、分散无序,要实现其运维数据的全覆盖采集,最佳方式为每一个分布式光伏电站均配置一套数据采集装置,由此也将面临投资成本巨大、运维任务
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司南京供电公司,南京市210019;智能电网教育部重点实验室(天津大学),天津市300072
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由于分布式光伏电站的布置点多面广、分散无序,要实现其运维数据的全覆盖采集,最佳方式为每一个分布式光伏电站均配置一套数据采集装置,由此也将面临投资成本巨大、运维任务繁重等难题.为此,提出了一种基于灰色关联度和BP神经网络的分布式光伏电站数据虚拟采集方法,实现了在安装少量数据采集装置条件下完成对全区域内分布式光伏电站运维数据的采集.选取江苏某区域内分布式光伏电站为研究对象,先利用灰色关联理论分析该区域内安装数据采集装置的一个分布式光伏电站的历史运维数据,获知辐照度与分布式光伏出力的特征曲线;然后,将区域范围内待虚拟采集光伏站的日辐照度实时信息与历史辐照度数据进行关联度计算,并选取关联度达到0.9以上的历史日为相似日,然后基于相似日的历史数据建立BP神经网络数据虚拟采集模型,实现区域范围内分布式光伏电站数据的虚拟采集;最后,通过算例验证了该方法采集的光伏输出功率具有较高的精度,能够实现对网格化区域内光伏电站输出功率数据的虚拟采集.
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