[发明专利]一种基于电站运行数据的阴影识别方法

权利要求书

1.一种基于电站运行数据的阴影识别方法，其特征在于，主要包括数据准备、计算准备检查、按每组串每日为单位进行计算和统计与结果四个部分，数据准备后计算准备检查，计算准备检查后按每组串每日为单位进行计算，按每组串每日为单位进行计算后统计与结果；各组成部分是，

数据准备：选择合适的电站，晴天标准KT大于设定值；

计算准备检查：电站是否已经运行超过晴天数量设定值，电站运行超过晴天数量设定值则判断是否填写可靠的倾角数据，获取电站至少一个晴天运行数据；填写了可靠的倾角数据则获得电站倾角数据，同时判断是否填写可靠的经纬度数据，填写了可靠的经纬度数据则获得电站经纬度数据；是否已经进行方位角识别，已经进行方位角识别则获得电站方位角数据，否则判断是否填写可靠的方位角数据，填写了可靠的方位角数据则获得电站方位角数据；如电站运行未超过晴天数量设定值或未填写可靠的倾角数据或未填写可靠的经纬度数据或未填写可靠的方位角数据，则返回重新选择合适电站；

按每组串每日为单位进行计算：获取电站至少一个晴天运行数据后，获得组串当日直流功率曲线，然后获得实际辐照曲线，组串当日直流功率曲线与实际辐照曲线生成偏差特征；组串直流电流、组串直流电压、交流线电压、太阳方位角、样本数据、未训练的分类模型和偏差特征共同生成训练好的分类模型；训练好的分类模型分析得出该组串当日可能的阴影时刻，然后得到该组串当日小时级阴影标签；

统计与结果：从该组串当日可能的阴影时刻获得组串每日(晴天)可能的阴影损失，然后获得组串/设备/电站晴天总阴影损失，组串/设备/电站晴天总阴影损失与组串最终阴影时刻标签形成组串/设备/电站当月总阴影损失，然后获得组串/设备/电站未来一年总阴影损失；从该组串当日小时级阴影标签获得汇总该组串至少一日小时级阴影时刻标签，然后获得组串最终阴影时刻标签，然后获得设备最终阴影时刻标签，然后获得电站最终阴影时刻标签；从组串最终阴影时刻标签获得组串/设备/电站未来一年总阴影损失。

2.根据权利要求1所述的一种基于电站运行数据的阴影识别方法，其特征在于：所述所述晴天标准KT大于设定值，其设定值是0.57。

3.根据权利要求1所述的一种基于电站运行数据的阴影识别方法，其特征在于：所述所述晴天标准KT设定值是0.57-0.82。

4.根据权利要求1所述的一种基于电站运行数据的阴影识别方法，其特征在于：所述所述电站是否已经运行超过晴天数量设定值是大于5的自然数。

5.根据权利要求1所述的一种基于电站运行数据的阴影识别方法，其特征在于：所述所述电站是否已经运行超过晴天数量设定值，其设定值是5。