基于稳健回归的分布式光伏发电窃电识别方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及一种基于稳健回归的分布式光伏发电窃电识别方法，属于光伏发电监 测技术领域。
【背景技术】
[0002] 目前常见分布式光伏发电窃电方法有市电整流逆变法、市电改接法、光伏计量表 升压法、光伏计量表升流法。市电整流逆变法直接利用整流装置将市电整流成直流，并联于 光伏发电系统的直流侧，经过光伏并网逆变器转化成交流电上网。使用运一方案，用户甚至 可W不安装光伏电池板，直接用整流装置冒充光伏电池组件发电。市电改接法是用户通过 调整其内部接线方式，将光伏计量表的进线改接为市电的进线，此时光伏计量表的计量数 据为家电设备的耗电量。光伏计量表升压法利用附加的升压变压器构造一个虚高的电压接 入到光伏计量表，使电表转速加快，多计光伏发电量W骗取国家电价补贴。光伏计量表升流 法利用的调压器相当于一台副边短路的变压器，只需在原边加一个很小的电压，副边即可 感应出较大电流，相当于在光伏计量表的电流回路上附加一个虚电流，使电表转速加快，多 计发电量W骗取国家电价补贴。
[0003] 近年来，随着光伏发电产业不断兴起，基于分布式光伏发电其特殊的发电方式及 补贴政策，分布式光伏防窃电逐渐引起人们关注，有人提出一种基于光伏发电功率预测的 防窃电监测方法，主要包括W下步骤：1)根据气象数据和光伏电池参数信息计算光伏电池 理论输出功率曲线；2)综合考虑影响光伏发电并网输出功率的因素预测光伏发电并网功 率；3)预测的光伏并网功率与光伏发电计量电表上传的功率比较，判定功率是否异常；4) 通过异常信息统计判定可能存在窃电的光伏计量电表，进行防窃电监测。此监测方法存在 一定的不足，首先该方法进行光伏功率预测时，需综合考虑光伏电池损失、逆变器损耗和交 流侧并网损耗等对光伏输出功率的影响，其中光伏电池损失包括电池溫度特性损失、组件 匹配性损失、光伏组件表面积灰损失、光伏电池本身老化损失和直流线损，逆变器损耗包括 最大功率跟踪能量损失和逆变过程损失，交流侧并网损耗包括交流线路损耗和变压器损 耗。由于影响光伏发电并网输出功率的因素众多，利用该方法预测得到的光伏功率必然存 在一定的计算误差。其次，该方法利用瞬时输出功率作为判断窃电与否的依据，气象采样 时间和功率采样时间有可能会出现物理上的偏差，从而导致计算功率与采样功率时间不一 致，若区间范围选取不合适，会造成误判的情况。
【发明内容】
[0004] 为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种基于稳健回归的分布式光伏 发电窃电识别方法，采用稳健回归算法，规避了建模过程中各影响因素对计算精度的影响， 并且W电量作为窃电依据，由于电量为功率的累积值，减小了单个功率点误差对判断结果 的影响。
[0005] 为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
[0006] 一种基于稳健回归的分布式光伏发电窃电识别方法，其特征是，包括如下步骤：
[0007] 1)建立分布式光伏发电系统运行历史信息数据库；
[0008] 2)根据光生伏打效应特性和天体福照特点，对历史数据中存在的异常数据进行判 定过滤；
[0009] 3)对过滤后的福照和功率数据，采用稳健回归模型算法得到福照功率曲线；
[0010] 4)根据数值天气预报福照数据，利用生成的福照功率曲线，求得对应的光伏发电 功率；
[0011] 5)利用功率电量换算关系，计算分布式光伏电站不同时间的出力，得到理论发电 量；
[0012] 6)进行第一层判定：基于步骤5)得到的理论发电量，对测量的实际发电量进行判 断是否正常；
[0013] 7)对步骤6)中判定为正常状态的数据进行第二层判定：将同区域各光伏电站日 发电量进行有效利用小时数折算；若第一层判定结果为"正常状态"的电站日有效利用小时 数均大于同区域其他光伏电站日有效利用小时数，则判定该光伏电站不正常，存在窃电嫌 疑；
[0014] 8)对步骤7)中光伏电站正常的数据进行第=层判定：通过分析分布式光伏业主 "发电-用电"关系，进行窃电嫌疑判定，若其光伏发电量和本地负荷用电量相当或本地负荷 用电量和历史数据库的用电量对比依据经验值来说用电量明显上升，则判定该分布式光伏 电站不正常，存在窃电嫌疑。
[0015] 前述的基于稳健回归的分布式光伏发电窃电识别方法，其特征是，所述步骤1)中 数据库包括光伏电站装机容量、发电功率、发电量和同期气象数据及其对应的光伏电站实 时输出功率数据。
[0016] 前述的基于稳健回归的分布式光伏发电窃电识别方法，其特征是，所述步骤2) 中，异常数据包括1)福照等于零、功率不为零的值；2)福照大于定值而功率为零的值；3) 超过此时太阳最大福照量的值。
[0017] 前述的基于稳健回归的分布式光伏发电窃电识别方法，其特征是，所述步骤6) 中，判定为正常状态的实际发电量的数值范围包含在理论发电量数值的70%~130%中。
[0018] 本发明所达到的有益效果：1)采用稳健回归算法，减小异常数据对模型精度的影 响，且避免了对光伏系统逆变模型和光电转换模型的具体建模，分布式光伏出力计算精度 高；2)利用面积等效原理，将光伏出力计算模型计算值折算为理论发电量，进而与光伏电 站实际发电量进行对比，为窃电识别提供有力的理论依据；3)采用=层筛选架构进行窃电 嫌疑判定，光伏电量异常判定准确性高，窃电判定可信度高，提高窃电稽查针对性。
【附图说明】
[0019] 图1是本发明计算理论发电量的流程图；
[0020] 图2是本发明的判别流程结构示意图。
【具体实施方式】
[0021] 下面结合附图对本发明作进一步描述。W下实施例仅用于更加清楚地说明本发明 的技术方案，而不能W此来限制本发明的保护范围。
[0022] 针对目前分布式光伏发电存在的窃电现象，本发明提供一种基于稳健回归算法的 窃电识别方法，对存在窃电嫌疑的分布式光伏业主进行判断分析，为窃电稽查提供理论依 据。
[0023] 本发明考虑到光伏发电系统产生电量的全部能量来自于太阳福照，故而光伏电池 阵列所接受到的太阳福照强度的大小直接影响了光伏电池出力的大小，福照强度越大，输 出功率就越大，二者之间呈现很强的正相关关系。此外，太阳电池输出还受溫度影响，进而 影响分布式光伏电站出力。本发明通过拟合福照与功率的对应曲线，对分布式光伏电站出 力进行计算；通过春、夏、秋、冬不同季节分别绘制不同的拟合曲线，来反应溫度对光伏电站 出力的影响。
[0024] 本发明提供的分布式光伏出力计算模型基于统计数据，首先建立分布式光伏发电 系统运行历史信息数据库，数据库包括光伏电站装机容量、发电功率、发电量及同期气象资 料。历史信息数据库提供的样本数据应涵盖春、夏、秋、冬四季的气象信息及其对应的光伏 电站实时输出功率。其中，气象信息和电能表信息采样频率越高，模型越精确。
[00巧]本发明采用M估计稳健回归分析方法，该方法可W规避直接对分布式光伏电站建 模中各中间原件损耗对计算精度的影响。通过赋予异常值较小权重来减小异常值的影响， 得到较为准确的福照功率拟合曲线。
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