CN105956394A - 一种基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，根据虚增电量前后关口电表数据随光伏电表数据变化的斜率不同，采集一天的光伏电表数据和关口电表数据，基于最小二乘法的计算曲线斜率，从而判断是否存在虚增电量情况。该方法包括：1）确定光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值；2）由光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值确定光伏模拟器未虚增电量时的检测指标理论值；3）采集一天的光伏电表和关口电表数据；4）基于最小二乘法计算检测指标实测值；5）虚增电量情况判断。针对光伏模拟器虚增电量方式，该方法能够用于不同季节、不同光照条件、不同程度的光伏模拟器虚增电量问题的检测。

Description

一种基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法

技术领域

本发明属于电网技术和光伏发电领域，特别是一种基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法。

背景技术

由于光伏发电具有无噪声、无污染、可再生、不受地域限制等优点，光伏发电在世界各国得到了大力发展。2013年，全球光伏发电新增装机容量超过了风力发电的新增装机容量，2014年，我国光伏发电新增装机容量同比增长60％。在光伏电站的安装和运行过程中，由于设备调试以及接线错误等问题，存在虚增电量的情况。这不仅造成国家补贴浪费，还会给光伏电站的运行带来安全隐患。

光伏发电虚增电量主要通过检测指标识别，目前采用的检测指标有：光伏发电发电量预测值与实测值的差值、光伏并网功率的预测值与实测值的差值、光伏电站逆变器直流侧的功率值与光伏计量表实测值的差值。由于光伏发电量的测量和预测精度不高，难以识别虚增电量数值在测量和预测误差范围内的情况；光伏逆变器直流侧数据获取较为困难，实际应用存在很大的难度。传统的最大线损、功率因素、线路参数等识别用电异常的指标也不适用于虚增电量情况的检测。

发明内容

本发明的目的在于提供了一种基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法。

实现本发明目的的技术解决方案为：一种基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，包括以下步骤：

步骤1，确定光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值K_ref为：

$K_{ref}=-(1-\frac{\mathrm{\δ}}{\mathrm{\α}\mathrm{\β}(1+\mathrm{\δ})})$

式中，K_ref也表示光伏计量电表数据随关口电表数据变化的斜率，α、β分别为光伏模拟器效率和逆变器效率，δ表示虚增电量比例。

步骤2，用步骤1确定的光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值K_ref确定光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值K₁；

当光伏模拟器未虚增电量时，可令公式中的虚增电量比例δ＝0，又因0<α<1且0<β<1，此时K₁的确定值为：

K₁＝K_ref＝-1。

步骤3，采集一天的关口电表和光伏电表数据；采集时均是一分钟采集一个点，共用时为24小时。

步骤4，基于最小二乘法，采用一天的光伏电表和关口电表测量数据拟合两者之间的斜率，该斜率即为检测指标的实测值K₂，用步骤3采集的关口电表和光伏计量表数据计算出检测指标实测值K₂，具体为：

步骤4-1，基于采集到的一天的光伏电表数据P_g(i)和关口电表数据P_b(i)，建立n次测量的回归方程：

P_b(i)＝K₂P_g(i)+P_lmax+e_i

其中，i＝1,2,3…,n；P_lmax为负荷最大值，e_i是回归模型对样本(P_g，P_b)的误差，对上式变形为：

e_i＝P_b(i)-K₂P_g(i)-P_lmax

步骤4-2，设定最优目标函数：

$MinQ=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{e}_i^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\left(P_b\right(i)-K_2{P}_g(i)-P_{l\max })}^2$

步骤4-3，求解目标函数，得到光伏电表和关口电表测量数据之间的拟合曲线斜率，该斜率即为检测指标实测值K₂，其确定公式为：

$K_2=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g\left(i\right)P_b\left(i\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g\left(i\right)\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_b\left(i\right)}{n\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g^2\left(i\right)-{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g\left(i\right)\right)}^2}.$

步骤5，虚增电量情况判断。用步骤4确定的检测指标实测值K₂与步骤2确定的光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值K₁进行对比，判断虚增电量情况。

令|K₂|/|K₁|＝a，其中a为斜率比例系数。根据a取值的不同，可将是否存在光伏模拟器虚增电量问题细分为以下四种情况：

I.当a∈[a₁,1]时，表示不存在光伏模拟器虚增电量问题。

II.当a∈[a₂,a₁)时，表示存在少量的光伏模拟器虚增电量问题。

III.当a∈[a₃,a₂)时，表示存在大量的光伏模拟器虚增电量问题。

IV.当a∈(0,a₃)时，表示存在非常大量的光伏模拟器虚增电量问题。

上述四种情况中，a₁、a₂、a₃的大小可根据实际工程经验选取，这里推荐a₁、a₂、a₃分别取值为0.95、0.8、0.7。

本发明与现有技术相比，其有益效果为：本发明通过光伏模拟器虚增电量前后的功率分布的对比分析，提出采用光伏电表和关口电表数据之间变化斜率作为虚增电量检测指标。对实际运行的光伏发电***，提出采用一天的光伏计量表和关口电表数据，基于最小二乘法计算虚增电量检测指标。该检测指标随虚增电量比例的增加而增加、不随外界环境变化而变化，可以对光伏模拟器虚增电量情况进行有效分析。此外，该方法简单适用，不需要数据分析计算软件进行复杂的操作，就可以得出虚增电量情况。除了应用于虚增电量行为的识别，该方法还可以应用于光伏窃电的识别。

下面结合附图对本发明做进一步详细的描述。

附图说明

图1为本发明的基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法流程图。

图2为光伏模拟器虚增电量时功率分布模型。

图3为某分布式光伏***某个季节某一天的关口电表和光伏电表数据，其中图a)为春季，图b)为夏季，图c)为秋季，图d)为冬季。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。

如图1所示，一种基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，包括以下步骤：

步骤1，确定光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值K_ref。

如图2可知，光伏模拟器虚增电量时，不考虑电表和线路损耗的情况下，分布式光伏发电***各支路功率之间的关系为：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_b^{\&prime;}=P_j^{\&prime;}+P_t\\ P_g^{\&prime;}=\mathrm{\&beta;}(P_1+P_2)\\ P_l=P_g^{\&prime;}+P_j^{\&prime;}\\ P_2={\mathrm{\&alpha;P}}_t\\ P_2={\mathrm{\&delta;P}}_1\end{array}\right.$

其中，P_b’为关口电表的计量值，P_j’为电网直接供负载消耗的功率值，P_t为光伏模拟器利用的电网交流功率，P_g’为光伏电表的计量值，P₁为光伏组件输出功率，P₂为光伏模拟器输出的直流功率，P_l为负载功率值，α、β分别为光伏模拟器效率和逆变器效率。由于光伏模拟器能够跟踪光伏电池板的输出，假设光伏模拟器注入直流功率P₂为δ倍的光伏组件输出功率P₁。通过上式可得到使用光伏模拟器时，光伏电表数据与关口电表数据之间的关系：

$P_b=-(1-\frac{\mathrm{\&delta;}}{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}(1+\mathrm{\&delta;})})P_g+P_l$

用K_ref表示光伏模拟器虚增电量时光伏计量电表数据随关口电表数据变化的斜率，则：

$K_{ref}=-(1-\frac{\mathrm{\&delta;}}{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}(1+\mathrm{\&delta;})})$

在虚增电量前后关口电表数据随光伏电表数据变化的斜率不同，因此，可以用来作为光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值。

步骤2，用步骤1确定的光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值K_ref确定光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值K₁；

当光伏模拟器未虚增电量时，可令公式中的虚增电量比例δ＝0，又因0<α<1且0<β<1，此时K₁的确定值为：

K₁＝K_ref＝-1。

步骤3，采集一天的关口电表和光伏计量表数据；采集一天的光伏电表数据P_g(i)和关口电表数据P_b(i)均是一分钟采集一个点，共用时为24小时。

步骤4，基于最小二乘法，用步骤3采集的关口电表和光伏计量表数据计算出检测指标实测值K₂，具体步骤为：

步骤4-1，基于采集到的一天的光伏电表数据P_g(i)和关口电表数据P_b(i)，建立n次测量的回归方程：

P_b(i)＝K₂P_g(i)+P_lmax+e_i

其中，i＝1,2,3…,n；P_lmax为负荷最大值，e_i是回归模型对样本(P_g，P_b)的误差，对上式变形为：

e_i＝P_b(i)-K₂P_g(i)-P_lmax

步骤4-2，设定最优目标函数：

$MinQ=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{e}_i^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\left(P_b\right(i)-K_2{P}_g(i)-P_{l\max })}^2$

步骤4-3，求解目标函数，得到光伏电表和关口电表测量数据之间的拟合曲线斜率，该斜率即为检测指标实测值K₂，其确定公式为：

$K_2=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g\left(i\right)P_b\left(i\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g\left(i\right)\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_b\left(i\right)}{n\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g^2\left(i\right)-{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g\left(i\right)\right)}^2}.$

步骤5，虚增电量情况判断。用步骤4确定的检测指标实测值K₂与步骤2确定的光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值K₁进行对比，判断虚增电量情况。

令|K₂|/|K₁|＝a，其中a为斜率比例系数。根据a取值的不同，可将是否存在光伏模拟器虚增电量问题细分为以下四种情况：

I.当a∈[a₁,1]时，表示不存在光伏模拟器虚增电量问题。

II.当a∈[a₂,a₁)时，表示存在少量的光伏模拟器虚增电量问题。

III.当a∈[a₃,a₂)时，表示存在大量的光伏模拟器虚增电量问题。

IV.当a∈(0,a₃)时，表示存在非常大量的光伏模拟器虚增电量问题。

上述四种情况中，a₁、a₂、a₃的大小可根据实际工程经验选取，这里推荐a₁、a₂、a₃分别取值为0.95、0.8、0.7。

下面结合实施例对本发明做进一步详细的描述：

实施例

以某分布式光伏***数据进行分析。该***的装机容量为13.4MW，所在地区总辐射年总量约1500kW·h/m2，年日照时间在2800h以上，年发电量为15.484GW·h。该***的负荷为普通居民负荷。通过搭建光伏模拟器虚增电量模型，保持光伏发电量不变，使光伏电表的输出功率分别增加10％、30％、50％，虚增了相同比例的电量。光伏模拟器和并网逆变器效率均为98％。

步骤1，采集不同虚增电量比例时该***一天的关口电表和光伏计量表数据如图3所示，表中虚增0％光伏表示虚增电量为0％时光伏电表测量数据，虚增0％关口表示虚增电量为0％时关口电表测量数据，其他数据含义以此类推。

步骤2，用步骤1确定的光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值K_ref确定光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值K₁；得到K₁＝-1。

步骤3，采集一天的关口电表数据P_b(i)和光伏电表数据P_g(i)；

步骤4，基于最小二乘法，用步骤3采集的关口电表和光伏电表数据计算不同季节和不同窃电比例时的检测指标实测值K₂，如表1中所示：

表1不同季节和不同窃电比例时检测指标数值

步骤5，虚增电量情况判断。从表1中可以看出，将春季，光伏模拟器虚增电量比例为10％的检测指标实测值-0.91与光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值-1进行对比，因为a＝0.91∈[0.8,0.95)，表示用户存在少量的光伏模拟器虚增电量问题；再如将秋季，光伏模拟器虚增电量比例为50％的检测指标实测值-0.67与光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值-1进行对比，因为a＝0.67∈(0,0.7)，表示用户存在非常大量的光伏模拟器虚增电量问题。该检测指标随虚增电量比例的增加而增加、不随外界环境变化而变化，采用一天数据拟合得到的检测指标与理论值非常接近。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，其特征在于，包括以下步骤，

步骤1，确定光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值K_ref；

步骤2，用步骤1确定的光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值K_ref确定光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值K₁；

步骤3，采集一天的关口电表和光伏电表数据；

步骤4，基于最小二乘法，用步骤3采集的关口电表和光伏计量表数据计算出检测指标实测值K₂；

步骤5，用步骤4确定的检测指标实测值K₂与步骤2确定的光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值K₁进行对比，判断虚增电量情况。

2.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，其特征在于，步骤1中光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值K_ref的确定公式为：

$K_{ref}=-(1-\frac{\mathrm{\&delta;}}{\mathrm{\&alpha;}\mathrm{\&beta;}(1+\mathrm{\&delta;})})$

式中，α、β分别为光伏模拟器效率和逆变器效率，δ表示虚增电量比例。

3.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，其特征在于，步骤2中未使用光伏模拟器未虚增电量的检测指标理论值K₁是由步骤1中光伏模拟器虚增电量的检测指标理论值K_ref获得，令公式中的δ＝0，又因0<α<1且0<β<1，则K₁的确定值为：

K₁＝K_ref＝-1。

4.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，其特征在于，步骤3中采集一天的光伏电表数据P_g(i)和关口电表数据P_b(i)均是一分钟采集一个点，共用时为24小时。

5.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，其特征在于，步骤4中基于最小二乘法确定的检测指标实测值是：基于最小二乘法，采用一天的光伏电表和关口电表测量数据拟合两者之间的斜率，该斜率即为检测指标的实测值K₂，具体步骤为：

步骤4-1，基于采集到的一天的光伏电表数据P_g(i)和关口电表数据P_b(i)，建立n次测量的回归方程：

P_b(i)＝K₂P_g(i)+P_lmax+e_i

其中，i＝1,2,3…,n；P_lmax为负荷最大值，e_i是回归模型对样本(P_g，P_b)的误差，对上式变形为：

e_i＝P_b(i)-K₂P_g(i)-P_lmax

步骤4-2，设定最优目标函数：

$MinQ=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{e}_i^2=\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{\left(P_b\right(i)-K_2{P}_g(i)-P_{1\max })}^2$

步骤4-3，求解目标函数，得到光伏电表和关口电表测量数据之间的拟合曲线斜率，该斜率即为检测指标实测值K₂，其确定公式为：

$K_2=\frac{\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g\left(i\right)P_b\left(i\right)-\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g\left(i\right)\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_b\left(i\right)}{n\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g^2\left(i\right)-{\left(\underset{i=1}{\overset{n}{\&Sigma;}}{P}_g\right(i\left)\right)}^2}.$

6.根据权利要求1所述的基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，其特征在于，步骤5中判断虚增电量情况时，令|K₂|/|K₁|＝a，其中a为斜率比例系数，根据a取值的不同，将是否存在光伏模拟器虚增电量问题细分为以下四种情况：

I.当a∈[a₁,1]时，表示不存在光伏模拟器虚增电量问题；

II.当a∈[a₂,a₁)时，表示存在少量的光伏模拟器虚增电量问题；

III.当a∈[a₃,a₂)时，表示存在大量的光伏模拟器虚增电量问题；

IV.当a∈(0,a₃)时，表示存在非常大量的光伏模拟器虚增电量问题；

上述四种情况中，a₁、a₂、a₃的大小根据实际工程经验选取。

7.根据权利要求6所述的基于最小二乘法的光伏模拟器虚增电量的检测方法，其特征在于，步骤5中a₁、a₂、a₃分别取值为0.95、0.8、0.7。