遗传神经网络下光伏功率高比例异常数据检测

在天气、设备以及多个因素的影响下,大部分光伏功率易出现异常。因此,该文提出基于遗传神经网络的光伏功率高比例异常数据检测方法。分析光伏功率高比例异常数据聚集特征,并利用遗传神经网络架构确定光伏发电条件概率分布。结合最小化估算区间原理,在确定高比例异常光伏概率分布情况下,估计光伏概率所在区间。利用遗传算法调整神经网络权值,确定神经细胞异常分数以及离群点异常分数平均值,从而判断当前数据是否为高比例异常数据,并得到光伏功率高比例异常数据检测结果。实验结果表明,该文方法能够有效检测出异常数据,误差小,实际应用效果好。