[发明专利]一种光伏电站阻抗数据有效性指数预测方法

权利要求书

1.一种光伏电站阻抗数据有效性指数预测方法，其特征在于：所述方法包括：

(1)根据实时监测获得的参数，建立光伏电站阻抗数据有效性指数演化系统时间序列；

(2)根据支持向量机算法对光伏电站测量数据的时间序列进行处理；

(3)根据最优超平面计算光伏电站阻抗数据有效性指数；

所述步骤(1)中演化时间序列是在固定时间间隔下建立的演化时间序列；所述演化时间序列包括所述光伏电站接入点等效阻抗测量值，接入点电压，接入点有功值，环境温度，环境光照强度。

2.根据权利要求1所述的一种光伏电站阻抗数据有效性指数预测方法，其特征是：所述实时监测获得的参数为配电网及配电网内光伏系统运行参数及气象环境参数。

3.根据权利要求1所述的一种光伏电站阻抗数据有效性指数预测方法，其特征是：步骤(1)中所述演化系统时间序列在一系列时刻t₁,t₂,t₃,...t_zi为

其中，n为自然数，n＝1,2,...，U_z为电网接入点电压值，Z_z为接入点等效阻抗值，P_z为接入点有功功率，S_z为环境光照强度，T_z为环境温度。

4.根据权利要求1所述的一种光伏电站阻抗数据有效性指数预测方法，其特征是：所述步骤(2)包括以下步骤：

(A)建立支持向量机目标函数maxR_a(x_z1,x_z2,..x_zi.,x_z5n)；

(B)构建光伏电站测量数据分类的最优超平面；

(C)选取光伏电站阻抗数据有效性指数支持向量机算法核函数。

5.根据权利要求4所述的一种光伏电站阻抗数据有效性指数预测方法，其特征是：构建如步骤(B)中所述的最优超平面的过程如下：

设样本集为x_zi，其中i＝1,2,...k_5n，将输入量x_zi通过非线性变换从原输入空间转为高维特征空间，通过公式f_r(x)＝w_zφ(x_z)+b_z构建最优超平面，其中，w_z是选取的各测量量的权重，bz为超平面的截距，两条边界端f_r(x)＝1和f_r(x)＝-1中间的最大间隔来确定最优超平面。

6.根据权利要求4所述的一种光伏电站阻抗数据有效性指数预测方法，其特征是：选取如步骤(C)支持向量机算法核函数的方法如下：

选取高斯径向基核函数为该算法的核函数，其定义如下：

其中|x_zj-x_zi|为两个向量间的距离，σ为不等于零的常数,j＝1,2,...k_5n。

7.根据权利要求1所述的一种光伏电站阻抗数据有效性指数预测方法，其特征是：所述步骤(3)包括以下步骤：

将光伏电站测量数据经过支持向量方法机处理，引入支持向量机目标函数的修正函数，支持向量机目标模型优化为y_a＝maxR_a(x_zi)+g_a(x_zi)，对新的支持向量机目标模型进行求解；

其中，g_a(x_zi)为支持向量机目标模型的修正项，g_a(x_zi)≥0。

8.根据权利要求1～7任一项所述的一种光伏电站阻抗数据有效性指数预测方法，其特征是：所述方法用于检测光伏发电系统。