本发明涉及一种光伏电站经营辅助决策方法，属于新能源技术领域。
背景技术：
近年来，国家大力发展清洁能源，其中，光伏发电产业的发展尤为迅猛，在《可再生能源法》及配套政策的支持下，投资光伏发电的企业集团数量及集团下新建的光伏电站数量、规模都在呈几何倍数增加，预计到2020年我国光伏装机累计将达到150gw。但在光伏发电行业欣欣向荣的光鲜背景下，存在着诸多问题，尤其是发电企业集团对旗下光伏电站的经营管理方面，大多数光伏发电企业集团的经营管理水平或手段都远远不能匹配其电站投资建设的速度。再加之光伏电站地理位置分散、电站面积大、专业人员相对稀缺等特点和现状，导致了各光伏发电企业集团的光伏电站生产管理能力不足，光伏电站发电效率低下，企业利润得不到可靠保障。当前的光伏发电企业在电站的经营管理过程中，缺少辅助手段和方法。
技术实现要素：
为了解决现有技术问题，为克服现有技术上的不足，本发明的目的是在于提出了一种基于关联规则分类的光伏电站经营辅助决策方法，针对当前分布式光伏发电产业快速发展，光伏发电企业在区域范围内投资兴建多个分布式光伏电站，根据电站每单位容量收益与气象资源参数、限电参数、维效率参数、设备故障参数做关联性分析，计算电站每单位容量收益与气象资源参数、限电参数、维效率参数、设备故障参数的关联度，并将关联度按照大小的顺序排列，为光伏发电企业提供电子每单位容量收益与那个因素关联最大，从而可以在此方面进行改进或者加大投入，从而为光伏发电企业的经营决策起到较好的辅助作用。
为达到以上目的，本发明采用以下技术方案来实现。
本发明采用的技术方案为：
基于关联规则分类的光伏电站经营辅助决策方法，根据分布式光伏电站每单位容量收益与气象资源参数、限电参数、维效率参数、设备故障参数做关联性分析，计算每个分布式光伏电站的单位容量收益与气象资源参数、限电参数、维效率参数、设备故障参数的关联度，将关联度按照大小的顺序排列。
关联性分析具体包括以下步骤：
(1)选取每个分布式光伏电站的单位容量收益作为参考数列，记为x0＝(x0(1),x0(2),x0(3),x0(4),......,x0(n))，x0(i)表示第i个电站的单位容量收益，x0(i)的计算方法为式(1)：
x0(i)＝(po(i)×pr(i))÷c(i)(1)
其中，po(i)表示第i个电站的总上网电量，pr(i)表示第i个电站的上网电价，c(i)表示第i个电站的总装机容量，n为分布式光伏电站总数；
(2)选定电站的气象资源参数、限电参数、运维效率参数和设备故障参数作为关联分析比较序列；
其中，气象资源参数以电站的辐照量计算，气象资源参数序列为：
x1＝(x1(1),x1(2),x1(3),x1(4),......,x1(n))，x1(i)表示第i个电站的辐照量；
限电参数根据限电时长进行计算，限电参数序列为：
x2＝(x2(1),x2(2),x2(3),x2(4),......,x2(n))，x2(i)表示第i个电站的限电时间；
运维效率参数以电站的运维任务完成率进行计算，运维效率参数序列记为：
x3＝(x3(1),x3(2),x3(3),x3(4),......,x3(n))，x3(i)表示第i个电站的运维任务完成率；
设备故障参数序列记为：
x4＝(x4(1),x4(2),x4(3),x4(4),......,x4(n))，x4(i)表示第i个电站的逆变器、汇流箱、箱变的故障持续时间和；i＝1,2,3……n；
(3)对x0、x1、x2、x3、x4进行无量纲化处理；
(4)逆化计算：对限电参数或者设备故障参数的逆化计算方法为:
xj(k)″＝1-xj(k)'，
j＝2时，对限电参数进行逆化计算；j＝4时，对设备故障参数进行逆化计算；
其中，xj(k)'表示限电参数或设备故障参数的无量纲化值，xj(k)″表示限电参数或设备故障参数的逆化计算后的无量纲化值；
(5)关联系数计算：计算x1、x2、x3、x4与x0的关联系数，计算方法为：
其中，j＝1,2,3,4，ξj(k)表示第k个电站比较序列值xj与x0的关联系数；
ρ为分辨系数；
(6)关联度计算：将x1、x2、x3、x4序列的关联系数的平均值rj作为xj与x0的关联度；计算方法为：
(7)关联度排序：对rj进行从大到小排序。
较优地，分辨系数ρ的取值为0.5。
较优地，步骤(3)采用区间法进行无量纲化处理，将所有数据量化到[0,1]区间内；区间法计算方法为：
其中xj(k)'表示x0、x1、x2、x3、x4各序列量化后的值，xj(k)表示x0、x1、x2、x3、x4各序列量化前原始值，minxj(k)表示x0、x1、x2、x3、x4各序列量化前的最小值，maxxj(k)表示x0、x1、x2、x3、x4各序列量化前的最大值；j＝1,2,3,4。
较优地，设备故障参数以电站的逆变器、汇流箱、箱变的故障持续时间和计算。
关联度最大指表示与电站单位装机容量收益相关度最大的因素。
与现有技术相比，本发明有益效果包括：
本发明提供了一种光伏电站经营辅助决策方法，通过对光伏发电集团旗下各光伏电站的每单位容量收益与电站气象资源参数、限电参数、维效率参数、设备故障参数做关联性分析，让光伏电站的经营管理者及时掌握与电站每单位容量收益关联性大的因素，为光伏电站的经营决策可起到很好的辅助支持作用，提高企业的精细化管理水平；
本申请对于当前光伏发电产业快速发展，光伏电站大量快速新建的大环境下，在光伏发电集团中具有广泛的推广意义。
附图说明
图1为基于关联规则分类的光伏电站经营辅助决策方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
基于关联规则分类的光伏电站经营辅助决策方法，根据分布式光伏电站每单位容量收益与气象资源参数、限电参数、维效率参数、设备故障参数做关联性分析，计算每个分布式光伏电站的单位容量收益与气象资源参数、限电参数、维效率参数、设备故障参数的关联度，将关联度按照大小的顺序排列，为光伏发电企业提供电子每单位容量收益与那个因素关联最大，从而可以在此方面进行改进或者加大投入，从而为光伏发电企业的经营决策起到较好的辅助作用。
如图1所示，计算关联度具体包括以下步骤：
(1)选取每个分布式光伏电站的单位容量收益作为参考数列，记为x0＝(x0(1),x0(2),x0(3),x0(4),......,x0(n))，x0(i)表示第i个电站的单位容量收益，x0(i)的计算方法为式(1)：
x0(i)＝(po(i)×pr(i))÷c(i)(1)
其中，po(i)表示第i个电站的总上网电量，pr(i)表示第i个电站的上网电价，c(i)表示第i个电站的总装机容量，n为分布式光伏电站总数；
(2)选定电站的气象资源参数、限电参数、运维效率参数和设备故障参数作为关联分析比较序列；
其中，气象资源参数以电站的辐照量计算，气象资源参数序列为：
x1＝(x1(1),x1(2),x1(3),x1(4),......,x1(n))，x1(i)表示第i个电站的辐照量；
限电参数根据限电时长进行计算，限电参数序列为：
x2＝(x2(1),x2(2),x2(3),x2(4),......,x2(n))，x2(i)表示第i个电站的限电时间；
运维效率参数以电站的运维任务完成率进行计算，运维效率参数序列记为：
x3＝(x3(1),x3(2),x3(3),x3(4),......,x3(n))，x3(i)表示第i个电站的运维任务完成率；
设备故障参数以电站的逆变器、汇流箱、箱变的故障持续时间和计算；设备故障参数序列记为：
x4＝(x4(1),x4(2),x4(3),x4(4),......,x4(n))，x4(i)表示第i个电站的逆变器、汇流箱、箱变的故障持续时间和；i＝1,2,3……n；
(3)对x0、x1、x2、x3、x4进行无量纲化处理；采用区间法，将所有数据量化到[0,1]区间内；区间法计算方法为：
其中，xj(k)'表示x0、x1、x2、x3、x4各序列量化后的值，xj(k)表示x0、x1、x2、x3、x4各序列量化前原始值，minxj(k)表示x0、x1、x2、x3、x4各序列量化前的最小值，maxxj(k)表示x0、x1、x2、x3、x4各序列量化前的最大值；j＝1,2,3,4；
(4)逆化计算：由于电站的单位容量收益与限电参数及设备故障参数是逆向关系，即限电参数越大，电站的单位容量收益越小，设备故障参数越大，电站的单位容量收益越小，因此，在对限电参数及设备故障参数进行无量纲化处理后，在进行逆化计算。
对限电参数或者设备故障参数的逆化计算方法为:
xj(k)″＝1-xj(k)'，j＝2时，对限电参数进行逆化计算；j＝4时，对设备故障参数进行逆化计算；
其中，xj(k)'表示限电参数或设备故障参数的无量纲化值，xj(k)″表示限电参数或设备故障参数的逆化计算后的无量纲化值；
在步骤(2)中定义了电站的气象资源参数、限电参数、运维效率参数和设备故障参数四个维度的数据来与电站的单位容量收益做关联计算。做关联关系计算需要对所有的数据进行去量纲处理，也就是步骤(3)的处理。由于气象资源参数、运维效率参数与电站的单位容量收益成正向关系，也就是说气象资源参数越大，电站的单位容量收益越大，运维效率参数越大，电站的单位容量收益越大。而有限电参数和设备故障参数与电站的单位容量收益是反向的关系，即限电参数越大，电站的单位容量收益越小，设备故障参数越大，电站的单位容量收益越小，所以才需要对限电参数和设备故障参数进行逆化运算，也就是步骤(4)所做的操作。
(5)关联系数计算：计算x1、x2、x3、x4与x0的关联系数，计算方法为：
其中，j＝1,2,3,4，ξj(k)表示第k个电站比较序列值xj与x0的关联系数；
ρ为分辨系数，本实施例取0.5。
极差就是一组数据中的最大数据与最小数据的差。两级最小差，就是先求极差的极差，然后再从中找出最小值。同理，两阶最大值就是先求极差的极差，然后再从中找到最大值。
本实施例参考数列为{0.5,0.6,0.7}，比较数列分别为{0.25,0.35,0.45}、{0.35,0.48,0.65}，计算两阶最小、最大值的过程如下，先结算每个比较数列与参考数列各项的差值的绝对值，分别为{0.5-0.25＝0.25,0.6-0.35＝0.25,0.7-0.45＝0.25}、{0.5-0.35＝0.15,0.6—0.48＝0.12,0.7-0.65＝0.05}，二阶最大值为0.25，二阶最小值为0.05。
(6)关联度计算：将x1、x2、x3、x4序列的关联系数的平均值rj作为xj与x0的关联度；计算方法为：
(7)关联度排序：对rj进行从大到小排序。关联度最大的则为与电站单位装机容量收益相关度最大的因素，在电站经营过程中，需要加大改进力度或者投入。
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，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。