电嫌疑判定和短期窃电嫌疑判定可能存在误判情况的不足。
[0045]如图3所示，中长期窃电嫌疑判定以中期窃电嫌疑判定为例，检测周期为一个月，需要对光伏电站一个月内通过第一层和第二层检测出来存在窃电嫌疑的天数进行统计，并将计算结果求和。当光伏电站一个月内存在窃电嫌疑总天数小于等于7天，认为该光伏电站具有轻度窃电嫌疑，建议增长检查周期，如一个季度或者半年；当光伏电站一个月内存在窃电嫌疑总天数介于7-15天之间，认为该光伏电站具有中度窃电嫌疑，应标识为近期重点监督对象；当光伏电站一个月内存在窃电嫌疑总天数大于等于15天，认为该光伏电站具有重大窃电嫌疑，建议现场稽查。
[0046]最后应当指出的是，本发明给出的基于多时间尺度出力评估的分布式光伏窃电识别方法，时间尺度分别为小时、日、月三种尺度，其他方案对于分布式光伏出力时间尺度的长短定义可能有所不同，比如周、季度等，但不能绕过本发明的保护范围。本发明给出的分布式光伏窃电识别方法引入三层筛选结构，分别为实时出力评估(利用早晚两小时发电量信息)、短期窃电评估(利用日发电量信息)、中长期窃电评估(利用月/季度存在窃电嫌疑天数统计信息)，其他方案可以利用上述三层筛选结构中的任意一种方法或者筛选其中两种方法进行组合，进行光伏窃电识别，但不能绕过本发明的保护范围。
【主权项】
1.基于多时间尺度出力评估的分布式光伏窃电监管方法，其特征在于，包括以下步骤: 1)建立基于电站历史统计数据的光伏出力计算模型，具体为: 1-1)建立分布式光伏发电系统运行历史信息数据库，在此基础上，建立光伏出力计算模型； 1-2)优化所述步骤1-1)建立的光伏出力计算模型； 1-3)验证所述步骤1-2)优化好的光伏出力计算模型，若验证结果在设定的范围内，则进入步骤1-4)，否则，返回步骤1-2)，重新优化光伏出力计算模型； 1-4)模型应用，即输入光伏电站所在地实时气象信息，利用光伏出力计算模型计算获得光伏电站实时输出功率，进而计算获得光伏电站实时理论发电量； 2)进行基于多时间尺度出力评估的光伏窃电嫌疑判定；多时间尺度出力评估分为以小时为单位的实时出力评估、以天为单位的短期出力评估和分别以月、季度为单位的中长期出力评估，对应的，分布式光伏窃电嫌疑判定分为实时窃电嫌疑判定，短期窃电嫌疑判定和中长期窃电嫌疑判定三层，具体为: 2-1)进行实时窃电嫌疑判定:采用早晚两小时的实际发电量与光伏出力计算模型计算的理论发电量进行比较，判定满足120%理论发电量 > 实际发电量>80%理论发电量时，为发电正常，对高于120%理论发电量的分布式光伏用户进行窃电嫌疑系数判定，对低于理论发电量80%的分布式光伏用户发出发电异常告警； 2-2)对实时窃电嫌疑判定结果为发电正常的光伏电站进行短期窃电嫌疑判定:利用I天的实际发电量与光伏出力计算模型计算的理论发电量进行对比，判定满足120%理论发电量 > 实际发电量>80%理论发电量时，为发电正常，对高于120%理论发电量的分布式光伏用户进行窃电嫌疑系数判定，对低于理论发电量80%的分布式光伏用户发出发电异常告馨.1=I ， 2-3)进行中长期窃电嫌疑判定:中期窃电嫌疑判定以一个月为单位，长期窃电嫌疑判定以一个季度为单位，通过统计月/季度通过步骤2-1)、步骤2-2)筛选出的存在窃电嫌疑的天数，给出窃电嫌疑判定结果和相应的稽查方案。2.根据权利要求1所述的基于多时间尺度出力评估的分布式光伏窃电监管方法，其特征在于，所述步骤1-1)中，历史信息数据库包括分布式光伏发电系统装机容量、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各天气类型的气象信息及其对应的光伏电站输出功率。3.根据权利要求2所述的基于多时间尺度出力评估的分布式光伏窃电监管方法，其特征在于，所述步骤1-1)中，光伏出力计算模型的输入量即为历史信息数据库中的气象信息及其对应的光伏电站输出功率，输出为气象信息与光伏电站输出功率的拟合曲线。4.根据权利要求1所述的基于多时间尺度出力评估的分布式光伏窃电监管方法，其特征在于，所述步骤1-2)中，优化的方法为:比较相同气象条件下的光伏电站输出功率值，对偏差大于预定值的样本数据进行剔除。5.根据权利要求1所述的基于多时间尺度出力评估的分布式光伏窃电监管方法，其特征在于，所述步骤1-3)中，利用分布式光伏发电系统运行历史信息数据库中的样本进行验证，该验证所采用的样本数据区别于光伏出力计算模型建立时所采用的样本数据，将光伏电站一段时间的气象信息导入到光伏出力计算模型，利用模型计算获得对应的光伏电站输出功率，进而获取不同时间尺度的光伏电站发电量信息，该电量为理论电量值；同时读取电能表对应时间段的发电量信息，为实际电量值，对比光伏电站理论电量值和实际电量值，计算误差，判断该误差是否在设定的范围内。6.根据权利要求1所述的基于多时间尺度出力评估的分布式光伏窃电监管方法，其特征在于，所述步骤2)中，窃电嫌疑系数判定方法为:设定140%理论发电量 > 实际发电量>120%理论发电量，窃电嫌疑系数为0.1 ;当实际发电量每高出理论发电量20%，窃电嫌疑系数增加0.1，以此类推；当实际发电量>280%理论发电量，窃电嫌疑系数为0.9。7.根据权利要求1所述的基于多时间尺度出力评估的分布式光伏窃电监管方法，其特征在于，所述步骤2-3)中，以一个月为单位的中期窃电嫌疑判定结果和相应的稽查方案为:当光伏电站一个月内存在窃电嫌疑总天数小于等于7天，认为该光伏电站具有轻度窃电嫌疑，建议增长检查周期；当光伏电站一个月内存在窃电嫌疑总天数介于7-15天之间，认为该光伏电站具有中度窃电嫌疑，应标识为近期重点监督对象；当光伏电站一个月内存在窃电嫌疑总天数大于等于15天，认为该光伏电站具有重大窃电嫌疑，建议现场稽查。
【专利摘要】本发明公开了一种基于多时间尺度出力评估的分布式光伏窃电监管方法，首先建立基于电站历史统计数据的光伏出力计算模型，利用电站历史发电信息及同期气象信息，生成气象信息与光伏出力的拟合曲线，载入实时气象信息，便可求得该电站的实时出力。然后基于多时间尺度光伏出力评估，给出三层筛选结构的窃电识别方法：实时窃电评估、短期窃电评估和中长期窃电评估，并根据窃电嫌疑判定结果给出相应的稽查方案。本发明采用统计学方法，规避了光伏电站各组成元件的独立建模，计算误差小，提高了模型精度，通过设计窃电识别的三层筛选结构，大大提高了分布式光伏发电的窃电识别率，为分布式光伏发电的有效监管提供证据，提高了稽查工作效率。
【IPC分类】G06Q50/06
【公开号】CN105160595
【申请号】CN201510525086
【发明人】姬秋华, 刘刚, 周光, 杜炜, 戴晨松, 陈磊, 张羽, 王彦隽, 胡继昊, 蔡伟, 黄宜林
【申请人】国家电网公司, 南京南瑞集团公司, 南京南瑞太阳能科技有限公司
【公开日】2015年12月16日
【申请日】2015年8月24日