[发明专利]一种基于主成分分析的光伏电站标杆光伏组件选择方法

权利要求书

1.一种基于主成分分析的光伏电站标杆光伏组件选择方法，其特征在于，包括：

a、获取光伏电站内每台光伏组件的历史出力曲线；

b、基于光伏电站内每台光伏组件的历史出力曲线，建立光伏组件出力矩阵                                               ：

                      （1）；

m为光伏电站内光伏组件的台数，n为每台光伏组件的功率样本数，表示第i台光伏组件、第j个时刻点的实际出力；

c、对光伏组件出力矩阵进行矩平化预处理；

d、计算处理后矩阵的协方差矩阵；

e、求取协方差矩阵的特征值和特征向量

f、按特征值由大到小将特征向量进行排序，取累计方差贡献率达85—95%的特征值所对应的特征向量为主成分；

g、将具有类别区分度的主成分作为标杆风机选择的依据，进行标杆风机选择。

2.根据权利要求1所述的基于主成分分析的光伏电站标杆光伏组件选择方法，其特征在于，所述步骤c具体包括：

c1、数据预处理，即将矩阵减去均值矩阵处理成矩平矩阵：

，

其中，；

c2、基于上述数据预处理结果，进行协方差计算，得到实对称矩阵：

，为的转秩；

c3、求实对称阵的特征向量和特征值，满足，其中

（）         （3），

矩阵是正交矩阵，矩阵的第列元素就是特征值对应的特征向量；

c4、根据上述实对称阵的特征向量和特征值，得到每个特征向量的方差贡献率和前几个特征向量的累计方差贡献率，，得到描述风机功率的主成分。

3.根据权利要求2所述的基于主成分分析的光伏电站标杆光伏组件选择方法，其特征在于，在步骤c4中，所述计算光伏电站的主成分的操作，具体包括：

取累计方差贡献率达85-95%的前p个较大的特征值所对应的第一、第二、…、第个特征向量为主成分；

每个特征向量的方差贡献率的定义为：

                             （4）；

前p个特征向量的累计方差贡献率的定义为：

                              （5）。

4.根据权利要求2或3所述的基于主成分分析的光伏电站标杆光伏组件选择方法，其特征在于，所述步骤d具体包括：

d1、如果某一主成分的分量呈正、负相间的分布形式，则应在每个数值区间内均有标杆光伏组件；

d2、提取排序后的主成分进行分析，并根据分析结果，对每个数值区间内的标杆光伏组件进行设置。

5.根据权利要求4所述的基于主成分分析的光伏电站标杆光伏组件选择方法，其特征在于，所述步骤d2具体包括：

按特征值由大到小，依次选择具有类别区分度的主成分，在具有类别区分度的主成分的每个类别中，选择相应的光伏组件作为标杆光伏组件。

6.根据权利要求5所述的基于主成分分析的光伏电站标杆光伏组件选择方法，其特征在于，所述按特征值由大到小，依次选择具有类别区分度的主成分，在具有类别区分度的主成分的每个类别中，选择相应的光伏组件作为标杆光伏组件的操作，具体包括：

按特征值由大到小，依次检查每个主成分的类别区分度；

如果某一主成分的各分量呈现出良好的类别区分度，则应在每个类别内选择1-2台光伏组件作为该风电场的标杆光伏组件；

对于包能量次多的第二个主成分，各光伏组件表现出不同的数值，应按二个分量划分标杆光伏组件，对于主成分分量大于零、小于零和接近零的光伏组件均应选择1-2台作为标杆光伏组件。