基于盲信号分离原理的台区光伏实时出力感知算法

随着整县分布式光伏项目的推进,分布式光伏的装机规模和范围逐渐扩大,台区内出现潮流反向现象,而现有的光伏电表无法完成发电数据的实时采集,这将导致调度侧负荷数据的失真和分布式新能源管理的缺失等问题。考虑到台区现有的一次设备量测与通信状况,提出了一种基于盲信号分离理论的台区内光伏实时出力估计方法。该方法基于变压器总表的电能数据与台区内光伏出力的轮廓数据,以最小互信息为标准进行光伏出力分解,并对结果进行卡尔曼滤波去噪。进一步基于分解得到的带标签的数据建立数据库,采用卷积神经网络进行训练,以得到优化的光伏出力估计结果。最后以扬中地区一含光伏台区实际数据进行验证,评估了算法的误差。