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申请/专利权人：天津大学

摘要：本发明涉及一种基于GWO‑WNN的分布式光伏功率数据虚拟采集方法，包括以下步骤：步骤1：选取标杆组件；步骤2：构建小波神经网络；步骤3：训练小波神经网络，得到基于GWO‑WNN算法的功率数据虚拟采集模型。步骤4：输入采集日标杆光伏组件的实时功率数据、电流数据，利用标杆光伏组件的实时功率数据，结合虚拟采集模型进行数据拟合，实现待采集光伏组件功率数据的虚拟采集。本发明不仅可大大节约投入开发的成本，还可避免传输数据量过大造成的传输通道的堵塞以及节约存储成本，具有较强的实用性，对我国分布式光伏工程的成本节约具有一定的参考价值。

主权项：1.一种基于GWO-WNN的分布式光伏功率数据虚拟采集方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：依据区域范围内分布式光伏组件的平均出力系数选取标杆组件；步骤2：构建小波神经网络，并利用灰狼算法优化小波神经网络的权值、伸缩因子与平移因子参数；步骤3：将步骤2优化得到的小波神经网络的权值、伸缩因子与平移因子参数作为小波神经网络的初始参数，输入标杆光伏组件与待采集光伏组件的历史功率数据、电流数据作为训练样本，训练小波神经网络，得到基于GWO-WNN算法的功率数据虚拟采集模型；步骤4：输入采集日标杆光伏组件的实时功率数据、电流数据，利用标杆光伏组件的实时功率数据，结合虚拟采集模型进行数据拟合，实现待采集光伏组件功率数据的虚拟采集；所述步骤1的具体步骤包括：步骤1.1：根据各有效光伏组件的额定容量，计算理想状态下各分布式光伏组件的出力系数，其计算如下式所示：αi＝pC式中，αi为第i号光伏组件的出力系数；p为光伏组件当前的输出功率；C为有效光伏组件的额定容量；步骤1.2：根据步骤1.1中计算得出的各分布式光伏组件出力系数，计算网格化区域内分布式光伏组件的平均出力系数，其计算如下式所示： 式中，为该区域内光伏组件的平均出力系数；N为网格化区域内分布式光伏组件的数量；步骤1.3：将网格化区域内的所有分布式光伏组件出力系数与平均出力系数相比较，选取出力系数最接近于平均出力系数的光伏组件作为该网格化区域的标杆组件；其中，各光伏组件出力系数与平均出力系数的比较通过下式进行量化： 式中，difi为各电站出力系数与平均出力系数的差值。

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百度查询： 天津大学 基于GWO-WNN的分布式光伏功率数据虚拟采集方法