分布式光伏发电数据的异常值检测方法、装置及电子设备与流程

本发明涉及光伏发电，尤其涉及一种分布式光伏发电数据的异常值检测方法、一种分布式光伏发电数据的异常值检测装置、一种计算机可读存储介质和一种电子设备。

背景技术：

1、光伏发电数据异常值检测是指在光伏的时间序列数据中识别和标记异常值的过程。异常值是由于数据采集错误、测量误差、数据损坏、系统故障或真实但罕见事件引起的与预期模式明显不同的观测值。时间序列异常值检测是指在时间序列数据中识别和标记异常值的过程，识别这些异常值后可以进一步分析、修复或纠正，确保数据的准确性和可靠性。

2、目前常见的时间序列异常值检测方法包括：基于统计的检测方法、基于模型的检测方法、窗口检测方法、时间序列分解检测方法和集成检测方法。其中，基于统计的检测方法的缺陷在于阈值选择困难、实际数据往往不符合对数据分布的假设、对噪声敏感导致误报或漏报异常等；基于模型的检测方法的缺陷在于计算复杂度高和对模型假设的依赖等；窗口检测方法的缺陷在于窗口大小选择困难和数据平稳性假设等；时间序列分解检测方法的缺陷在于对季节性和趋势的假设和异常检测的灵敏度较差等；集成检测方法的缺陷在于增加了计算和实施的复杂性、需要合理权衡和整合不同方法的结果等。

3、综上所述，时间序列异常值检测背景技术在实际应用中仍然存在一些限制和挑战。针对特定数据和应用场景，需要综合考虑不同方法的优缺点，并结合领域知识和经验，选择合适的技术和策略来识别和处理时间序列中的异常值。

技术实现思路

1、本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种分布式光伏发电数据的异常值检测方法，对光伏发电数据按照预设周期进行分片处理，得到二维光伏发电数据，分别采用第一预设方法和第二预设方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，得到第一异常值数据集和第二异常值数据集，根据第一异常值数据集和第二异常值数据集确定目标异常值数据集。如此，分别使用不同的异常值检测方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，并合并二者的检测结果确定目标异常值数据集，提高异常值检测的准确性和可靠性。此外，通过对光伏发电数据进行分片处理，提高了计算效率。

2、本发明的第二个目的在于提出一种分布式光伏发电数据的异常值检测装置。

3、本发明的第三个目的在于提出一种计算机可读存储介质。

4、本发明的第四个目的在于提出一种电子设备。

5、为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种分布式光伏发电数据的异常值检测方法，方法包括：对光伏发电数据按照预设周期进行分片处理，得到二维光伏发电数据；分别采用第一预设方法和第二预设方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，得到第一异常值数据集和第二异常值数据集；根据第一异常值数据集和第二异常值数据集确定目标异常值数据集。

6、根据本发明的一个实施例，根据第一异常值数据集和第二异常值数据集确定目标异常值数据集，包括：对第一异常值数据集和第二异常值数据集进行并集操作；或者对第一异常值数据集和第二异常值数据集进行交集操作。

7、根据本发明的一个实施例，采用第一预设方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，包括：对二维光伏发电数据进行滑窗操作，得到多个窗口的窗口数据；对每个窗口的窗口数据进行异常值检测，得到每个窗口的异常值数据集；将每个窗口的异常值数据集进行合并，得到第一异常值数据集。

8、根据本发明的一个实施例，采用第二预设方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，包括：对二维光伏发电数据进行转置，得到转置二维光伏发电数据；分别获取预设周期内相同时间点的光伏发电数据，以获得每个时间点的一维光伏发电数据集；分别对每个时间点的一维光伏发电数据集进行异常值检测，得到每个时间点的异常值数据集；将每个时间点的异常值数据集进行合并，得到第二异常值数据集。

9、根据本发明的一个实施例，上述分布式光伏发电数据的异常值检测方法还包括：对第一异常值数据集和第二异常值数据集进行异常值处理，以获得目标填充值数据集。

10、根据本发明的一个实施例，对第二异常值数据集进行异常值处理，包括：对每个时间点的异常值数据集中的异常值置空处理；采用一阶线性插值填充法获取异常值对应的填充值，以获得每个时间点的异常值数据集对应的填充值数据集；将每个时间点的异常值数据集对应的填充值数据集进行合并，得到第二异常值数据集对应的第二填充值数据集。

11、根据本发明的一个实施例，对第一异常值数据集进行异常值处理，包括：对第一异常值数据集中的异常值置空处理；采用二阶线性插值填充法获取异常值对应的填充值，以获得第一异常值数据集对应的第一填充值数据集。

12、根据本发明的一个实施例，上述分布式光伏发电数据的异常值检测方法还包括：根据第一填充值数据集和第二填充值数据集对应的权重系数确定目标填充值数据集。

13、为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种分布式光伏发电数据的异常值检测装置，装置包括：处理模块，用于对光伏发电数据按照预设周期进行分片处理，得到二维光伏发电数据；第一检测模块，用于采用第一预设方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，得到第一异常值数据集；第二检测模块，用于采用第二预设方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，得到第二异常值数据集；确定模块，用于根据第一异常值数据集和第一异常值数据集确定目标异常值数据集。

14、为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有分布式光伏发电数据的异常值检测程序，该分布式光伏发电数据的异常值检测程序被处理器执行时实现前述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法。

15、为达到上述目的，本发明第四方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的分布式光伏发电数据的异常值检测程序，处理器执行分布式光伏发电数据的异常值检测程序时，实现前述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法。

16、根据本发明实施例的分布式光伏发电数据的异常值检测方法、装置及电子设备，对光伏发电数据按照预设周期进行分片处理，得到二维光伏发电数据，分别采用第一预设方法和第二预设方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，得到第一异常值数据集和第二异常值数据集，根据第一异常值数据集和第二异常值数据集确定目标异常值数据集。如此，分别使用不同的异常值检测方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，并合并二者的检测结果，确定目标异常值数据集，提高异常值检测的准确性、可靠性和计算效率。

技术特征：

1.一种分布式光伏发电数据的异常值检测方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法，其特征在于，根据所述第一异常值数据集和所述第二异常值数据集确定目标异常值数据集，包括：

3.根据权利要求1所述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法，其特征在于，采用第一预设方法对所述二维光伏发电数据进行异常值检测，包括：

4.根据权利要求1所述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法，其特征在于，采用第二预设方法对所述二维光伏发电数据进行异常值检测，包括：

5.根据权利要求4所述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法，其特征在于，还包括：

6.根据权利要求5所述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法，其特征在于，对所述第二异常值数据集进行异常值处理，包括：

7.根据权利要求6所述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法，其特征在于，对所述第一异常值数据集进行异常值处理，包括：

8.根据权利要求7所述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法，其特征在于，还包括：

9.一种分布式光伏发电数据的异常值检测装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有分布式光伏发电数据的异常值检测程序，该分布式光伏发电数据的异常值检测程序被处理器执行时实现根据权利要求1-8中任一项所述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法。

11.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的分布式光伏发电数据的异常值检测程序，所述处理器执行所述分布式光伏发电数据的异常值检测程序时，实现根据权利要求1-8中任一项所述的分布式光伏发电数据的异常值检测方法。

技术总结本发明公开了一种分布式光伏发电数据的异常值检测方法、装置及电子设备。其中，方法包括：对光伏发电数据按照预设周期进行分片处理，得到二维光伏发电数据；分别采用第一预设方法和第二预设方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，得到第一异常值数据集和第二异常值数据集；根据第一异常值数据集和第二异常值数据集确定目标异常值数据集。如此，分别使用不同的异常值检测方法对二维光伏发电数据进行异常值检测，并合并二者的检测结果确定目标异常值数据集，提高异常值检测的准确性、可靠性和计算效率。技术研发人员：庞振江,冯少力,唐远洋,占兆武,刘庆杨,吴明朗,靳飞受保护的技术使用者：深圳市国电科技通信有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/25