基於聚類分析方法的光伏功率預測

Ⅰ 什麼是聚類分析

聚類分析是一源猛種數據分析方法，用於將一組數據分成不同的組或類別，使每個組內的數據點更相似，而不同組之間的數據點更亂喊不相似。

聚類分析可以分為兩種類型：分層聚類和非分層聚類。分層聚類是一種層次化的聚類方法，它從單個數據點開始，逐步將數據點合並到更大的組中，直到所有數據點都被合並到一個組中為止。非分層聚類則是一種直接將數據點嘩裂野分成預定數量的組的方法，這些組被稱為簇。非分層聚類通常需要用戶指定簇的數量。

Ⅱ 分布式光伏發電並網無功能調節性能實驗方法

分布式光伏發電並網無功能調節性能實驗方法主要包括以下幾個方面：1. 確定發電機組的參數，如最大功率、最大功率因數、最小功率因數等；2. 確定發電機組的控制策略，如負荷跟蹤控制、最大功率控制、最小功率控制等；3. 確定發電機組的調節方式，如電壓調節、頻率調節、電流調節等；4. 確定發電機組的無功補償方式，如電容器補償、電抗器補償、電抗補償等；5. 確定發電機組的控制參數，如電壓調節量、頻率調節量、電流調節量等；6. 確定發電機組的無功補償參數，如電容器補償量、電抗器補償量、電抗補償量等；7. 確定發電機組的控制策略，如負荷跟蹤控制、最大功率控制、最小功率控制等；8. 確定發電機組的控制策略，如負荷跟蹤控制、最大功率控制、最慎耐小功率控制等；9. 確定發電機組的控制策略，如負荷跟蹤控制、寬睜春最大功率控制、最小功率控制等；10. 確定發電機組的控制策略，如負荷跟蹤控制、最大功率控制、最小功率控制等；11. 確定發電機組的控制策略，如負荷跟蹤控制、最大功率控制、最小功率控制等；12. 確定發電機組的控制策早辯略，如負荷跟蹤控制、最大功率控制、最小功率

Ⅲ 聚類分析方法有哪些

問題一：什麼是聚類分析？聚類演算法有哪幾種 聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種統計分析方法。聚類分析起源於
分類學，在古老的分類學中，人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類，很少利用數學工具進行
定量的分類。隨著人類科學技術的發展，對分類的要求越來越高，以致有時僅憑經驗和專業知識
難以確切地進行分類，於是人們逐漸地把數學工具引用到了分類學中，形成了數值分類學，之後又
將多元分析的技術引入到數值分類學形成了聚類分析。
聚類分析內容非常豐富，有系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論
聚類法、聚類預報法等。
聚類分析計算方法主要有如下幾種：分裂法(partitioning methods)：層次法(hierarchical
methods)：基於密度的方法(density-based methods): 基於網格的方法(grid-based
methods): 基於模型的方法(model-based methods)。

問題二：聚類分析方法有什麼好處 5分 聚類分析：將個體（樣品）或者對象（變數）按相似程度（距離遠近）劃分類別，使得同一類中的元素之間的相似性比其他類的元素的相似性更強。目的在於使類間元素的同質性最大化和類與類間元素的異質性最大化。其主要依據是聚到同一個數據集中的樣本應該彼此相似，而屬於不同組的樣本應該足夠不相似。
常用聚類方法：系統聚類法，K-均值法，模糊聚類法，有序樣品的聚類，分解法，加入法。
注意事項：
1. 系統聚類法可對變數或者記錄進行分類，K-均值法只能對記錄進行分類；
2. K-均值法要求分析人員事先知道樣品分為多少類；
3. 對變數的多元正態性，方差齊性等要求較高。
應用領域：細分市場，消費行為劃分，設計抽樣方案等
優點：聚類分析模型的優點就是直觀，結論形式簡明。
缺點：在樣本量較大時，要獲得聚類結論有一定困難。由於相似系數是根據被試的反映來建立反映琺試間內在聯系的指標，而實踐中有時盡管從被試反映所得出的數據中發現他們之間有緊密的關系，但事物之間卻無任何內在聯系，此時，如果根據距離或相似系數得出聚類分析的結果，顯然是不適當的，但是，聚類分析模型本身卻無法識別這類錯誤。

問題三：什麼是聚類分析？ 聚類分析又稱群分析，它是研究（樣品或指標）分類問題的一種統計分析方法。聚類分析起源於
分類學，在古老的分類學中，人們主要依靠經驗和專業知識來實現分類，很少利用數學工具進行
定量的分類。隨著人類科學技術的發展，對分類的要求越來越高，以致有時僅憑經驗和專業知識
難以確切地進行分類，於是人們逐漸地把數學工具引用到了分類學中，形成了數值分類學，之後又
將多元分析的技術引入到數值分類學形成了聚類分析。
聚類分析內容非常豐富，有系統聚類法、有序樣品聚類法、動態聚類法、模糊聚類法、圖論
聚類法、聚類預報法等。
聚類分析計算方法主要有如下幾種：分裂法(partitioning methods)：層次法(hierarchical
methods)：基於密度的方法(density-based methods): 基於網格的方法(grid-based
methods): 基於模型的方法(model-based methods)。

問題四：常用的聚類方法有哪幾種?? 1.k-mean聚類分析 適用於樣本聚類；
2.分層聚類 適用於對變數聚類；
3.兩步搐類 適用於分類變數和連續變數聚類；
4.基於密度的聚類演算法；
5.基於網路的聚類；
6.機器學習中的聚類演算法；
前3種，可用spss簡單操作實現；

問題五：spss聚類分析方法有哪些 首先，k-means你每次算的結果都會不一樣，因為結果跟初始選取的k個點有關

問題六：聚類分析方法是什麼？ 5分 聚類分析：將個體（樣品）或者對象（變數）按相似程度（距離遠近）劃分類別，使得同一類中的元素之間的相似性比其他類的元素的相似性更強。目的在於使類間元素的同質性最大化和類與類間元素的異質性最大化。

問題七：聚類分析的演算法 聚類分析是數據挖掘中的一個很活躍的研究領域，並提出了許多聚類演算法。傳統的聚類演算法可以被分為五類：劃分方法、層次方法、基於密度方法、基於網格方法和基於模型方法。1 劃分方法(PAM:PArtitioning method) 首先創建k個劃分，k為要創建的劃分個數；然後利用一個循環定位技術通過將對象從一個劃分移到另一個劃分來幫助改善劃分質量。典型的劃分方法包括：k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).FCM2 層次方法(hierarchical method) 創建一個層次以分解給定的數據集。該方法可以分為自上而下（分解）和自下而上（合並）兩種操作方式。為彌補分解與合並的不足，層次合並經常要與其它聚類方法相結合，如循環定位。典型的這類方法包括：BIRCH(Balanced Iterative Recing and Clustering using Hierarchies) 方法，它首先利用樹的結構對對象集進行劃分；然後再利用其它聚類方法對這些聚類進行優化。CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法，它利用固定數目代表對象來表示相應聚類；然後對各聚類按照指定量（向聚類中心）進行收縮。ROCK方法，它利用聚類間的連接進行聚類合並。CHEMALOEN方法，它則是在層次聚類時構造動態模型。3 基於密度的方法，根據密度完成對象的聚類。它根據對象周圍的密度（如DBSCAN）不斷增長聚類。典型的基於密度方法包括：DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):該演算法通過不斷生長足夠高密度區域來進行聚類；它能從含有雜訊的空間資料庫中發現任意形狀的聚類。此方法將一個聚類定義為一組「密度連接」的點集。OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):並不明確產生一個聚類，而是為自動交互的聚類分析計算出一個增強聚類順序。。4 基於網格的方法，首先將對象空間劃分為有限個單元以構成網格結構；然後利用網格結構完成聚類。STING(STatistical INformation Grid) 就是一個利用網格單元保存的統計信息進行基於網格聚類的方法。CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 則是一個將基於網格與基於密度相結合的方法。5 基於模型的方法，它假設每個聚類的模型並發現適合相應模型的數據。典型的基於模型方法包括：統計方法COBWEB:是一個常用的且簡單的增量式概念聚類方法。它的輸入對象是採用符號量（屬性-值）對來加以描述的。採用分類樹的形式來創建一個層次聚類。CLASSIT是COBWEB的另一個版本.。它可以對連續取值屬性進行增量式聚類。它為每個結點中的每個屬性保存相應的連續正態分布（均值與方差）；並利用一個改進的分類能力描述方法，即不象COBWEB那樣計算離散屬性（取值）和而是對連續屬性求積分。但是CLASSIT方法也存在與COBWEB類似的問題。因此它們都不適合對大資料庫進行聚類處理.傳統的聚類演算法已經比較成功的解決了低維數據的聚類問題。但是由於實際應用中數據的復雜性，在處理許多問題時，現有的演算法經常失效，特別是對於高維數據和大型數據的......>>

問題八：主成分分析法和聚類分析法的區別

問題九：聚類分析方法具體有哪些應用？可不可以舉個例子？ 比如說現在要把n個產品按產品的m個指標繼續聚類，因為產品可能之前的特色是不一樣的。而這個時候影響產品的因素有m個，不可能一個一個的考慮，那樣是分不出類來的。所以只能對產品的m個指標綜合考慮，採用SPSS中的樣本聚類方法，就可以直接將產品分好類。並且從分析結果還可以看出各類產品的特色分別是什麼。。就是最主要的分類標準是什麼。
聚類分析不僅可以用於樣本聚類，還可以用於變數聚類，就是對m個指標進行聚類。因為有時指標太多，不能全部考慮，需要提取出主要因素，而往往指標之間又有很多相關聯的地方，所以可以先對變數聚類，然後從每一類中選取出一個代表型的指標。這樣就大大減少了指標，並且沒有造成巨大的信息丟失。

Ⅳ 聚類分析法

聚類分析，亦稱群分析或點分析，是研究多要素事物分類問題的數量方法。其基本原理是，根據樣本自身的屬性，用數學方法按照某些相似性或差異性指標，定量地確定樣本之間的親疏關系，並按親疏關系的程度對樣本進行聚類（徐建華，1994）。

聚類分析方法，應用在地下水中，是在各種指標和質量級別標准約束條件下，通過樣品的各項指標監測值綜合聚類，以判別地下水質量的級別。常見的聚類分析方法有系統聚類法、模糊聚類法和灰色聚類法等。

（一）系統聚類法

系統聚類法的主要步驟有：數據標准化、相似性統計量計算和聚類。

1.數據標准化

在聚類分析中，聚類要素的選擇是十分重要的，它直接影響分類結果的准確性和可靠性。在地下水質量研究中，被聚類的對象常常是多個要素構成的。不同要素的數據差異可能很大，這會對分類結果產生影響。因此當分類要素的對象確定之後，在進行聚類分析之前，首先對聚類要素進行數據標准化處理。

假設把所考慮的水質分析點（G）作為聚類對象（有m個），用i表示（i=1，2，…，m）；把影響水質的主要因素作為聚類指標（有n個），用j表示（j=1，2，…，n），它們所對應的要素數據可用表4-3給出。在聚類分析中，聚類要素的數據標准化的方法較多，一般採用標准差法和極差法。

表4-3 聚類對象與要素數據

對於第j個變數進行標准化，就是將x_ij變換為x′_ij。

（1）總和標准化

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

這種標准化方法所得的新數據x′_ij滿足

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

（2）標准差標准化

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

式中：

；

由這種標准化方法所得的新數據x′_ij，各要素的平均值為0，標准差為1，即有

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

（3）極差標准化

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

經過這種標准化所得的新數據，各要素的極大值為1，極小值為0，其餘的數值均在［0，1］閉區間內。

上述式中：x_ij為j變數實測值；x_j為j變數的樣本平均值；s_j為樣本標准差。

2.相似性統計量

系統聚類法要求給出一個能反映樣品間相似程度的一個數字指標，需要找到能量度相似關系的統計量，這是系統聚類法的關鍵。

相似性統計量一般使用距離系數和相似系數進行計算。距離系數是把樣品看成多維空間的點，用點間的距離來表示研究對象的緊密關系，距離越小，表明關系越密切。相似系數值表明樣本和變數間的相似程度。

（1）距離系數

常採用歐幾里得絕對距離，其中i樣品與j樣品距離d_ij為

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

d_ij越小，表示i，j樣品越相似。

（2）相似系數

常見的相似系數有夾角餘弦和相關系數，計算公式為

1）夾角餘弦

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

在式（4-20）中：-1≤cosθ_ij≤1。

2）相關系數

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式中：d_ij為i樣品與j樣品的歐幾里得距離；cosθ_ij為i樣品與j樣品的相似系數；r_ij為i樣品與j樣品的相關系數；x_ik為i樣品第k個因子的實測值或標准化值；x_jk為j樣品第k個因子的實測值或標准化值；

為i樣品第k個因子的均值，

；

為j樣品第k個因子的均值，

；n為樣品的數目；k為因子（變數）數。

3.聚類

在選定相似性統計量之後，根據計算結果構成距離或相似性系數矩陣（n×n），然後通過一定的方法把n個樣品組合成不同等級的分類單位，對類進行並類，即將最相似的樣品歸為一組，然後，把次相似的樣品歸為分類級別較高的組。聚類主要有直接聚類法、距離聚類法（最短距離聚類法、最遠距離聚類法）。

（1）直接聚類法

直接聚類法，是根據距離或相似系數矩陣的結構一次並類得到結果，是一種簡便的聚類方法。它首先把各個分類對象單獨視為一類，然後根據距離最小或相似系數最大的原則，依次選出一對分類對象，並成新類。如果一對分類對象正好屬於已歸的兩類，則把這兩類並為一類。每一次歸並，都劃去該對象所在的列與列序相同的行。經過n-1次把全部分類對象歸為一類，最後根據歸並的先後順序作出聚類分析譜系圖。

（2）距離聚類法

距離聚類法包括最短距離聚類法和最遠距離聚類法。最短距離聚類法具有空間壓縮性，而最遠距離聚類法具有空間擴張性。這兩種聚類方法關於類之間的距離計算可以用一個統一的公式表示：

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

當γ=-0.5時，式（4-22）計算類之間的距離最短；當γ=0.5時，式（4-22）計算類之間的距離最遠。

最短、最遠距離法，是在原來的n×n距離矩陣的非對角元素中找出d_pq=min（d_ij）或d_pq=max（d_ij），把分類對象G_p和G_q歸並為一新類G_r，然後按計算公式：

d_pq=min（d_pk，d_qk）（k≠ p，q） （4-23）

d_pq=max（d_pk，d_qk）（k≠ p，q） （4-24）

計算原來各類與新類之間的距離，這樣就得到一個新的（n-1）階的距離矩陣；再從新的距離矩陣中選出最小或最大的d_ij，把G_i和G_j歸並成新類；再計算各類與新類的距離，直至各分類對象被歸為一類為止。最後綜合整個聚類過程，作出最短距離或最遠距離聚類譜系圖（圖4-1）。

圖4-1 地下水質量評價的聚類譜系圖

（二）模糊聚類法

模糊聚類法是普通聚類方法的一種拓展，它是在聚類方法中引入模糊概念形成的。該方法評價地下水質量的主要步驟，包括數據標准化、標定和聚類3個方面（付雁鵬等，1987）。

1.數據標准化

在進行聚類過程中，由於所研究的各個變數絕對值不一樣，所以直接使用原始數據進行計算就會突出絕對值大的變數，而降低絕對值小的變數作用，特別是在進行模糊聚類分析中，模糊運算要求必須將數據壓縮在［0，1］之間。因此，模糊聚類計算的首要工作是解決數據標准化問題。數據標准化的方法見系統聚類分析法。

2.標定與聚類

所謂標定就是計算出被分類對象間的相似系數r_ij，從而確定論域集U上的模糊相似關系R_ij。相似系數的求取，與系統聚類分析法相同。

聚類就是在已建立的模糊關系矩陣R_ij上，給出不同的置信水平λ（λ∈［0，1］）進行截取，進而得到不同的分類。

聚類方法較多，主要有基於模糊等價關系基礎上的聚類與基於最大樹的聚類。

（1）模糊等價關系方法

所謂模糊等價關系，是指具有自反性（r_ii=1）、對稱性（r_ij=r_ji）與傳遞性（R·R⊆R）的模糊關系。

基於模糊等價關系的模糊聚類分析方法的基本思想是：由於模糊等價關系R是論域集U與自己的直積U×U上的一個模糊子集，因此可以對R進行分解，當用λ-水平對R作截集時，截得的U×U的普通子集R_λ就是U上的一個普通等價關系，也就是得到了關於U中被分類對象元素的一種。當λ由1下降到0時，所得的分類由細變粗，逐漸歸並，從而形成一個動態聚類譜系圖（徐建華，1994）。此類分析方法的具體步驟如下。

第一步：模糊相似關系的建立，即計算各分類對象之間相似性統計量。

第二步：將模糊相似關系R改造為模糊等價關系R′。模糊等價關系要求滿足自反性、對稱性與傳遞性。一般而言，模糊相似關系滿足自反性和對稱性，但不滿足傳遞性。因此，需要採用傳遞閉合的性質將模糊相似關系改造為模糊等價關系。改造的方法是將相似關系R自乘，即

R²=R·R

R⁴=R²·R²

︙

這樣計算下去，直到：R^2k=R^k·R^k=R^k，則R′=R^k便是一個模糊等價關系。

第三步：在不同的截集水平下進行聚類。

（2）最大樹聚類方法

基於最大樹的模糊聚類分析方法的基本思路是：最大樹是一個不包含迴路的連通圖（圖4-2）；選取λ水平對樹枝進行截取，砍去權重低於λ 的枝，形成幾個孤立的子樹，每一棵子樹就是一個類的集合。此類分析方法的具體步驟如下。

圖4-2 最大聚類支撐樹圖

第一步：計算分類對象之間的模糊相似性統計量r_ij，構建最大樹。

以所有被分類的對象為頂點，當兩點間r_ij不等於0時，兩點間可以用樹干連接，這種連接是按r_ij從大到小的順序依次進行的，從而構成最大樹。

第二步：由最大樹進行聚類分析。

選擇某一λ值作截集，將樹中小於λ值的樹干砍斷，使相連的結點構成一類，即子樹，當λ由1到0時，所得到的分類由細變粗，各結點所代表的分類對象逐漸歸並，從而形成一個動態聚類譜系圖。

在聚類方法中，模糊聚類法比普通聚類法有較大的突破，簡化了運算過程，使聚類法更易於掌握。

（三）灰色聚類法

灰色聚類是根據不同聚類指標所擁有的白化數，按幾個灰類將聚類對象進行歸納，以判斷該聚類對象屬於哪一類。

灰色聚類應用於地下水水質評價中，是把所考慮的水質分析點作為聚類對象，用i表示（i=1，2，…，n）；把影響水質的主要因素作為聚類指標，用j表示（j=1，2，…，m），把水質級別作為聚類灰數（灰類），用k表示（k=1，2，3）即一級、二級、三級3個灰類（羅定貴等，1995）。

灰色聚類的主要步驟：確定聚類白化數、確定各灰色白化函數f_jk、求標定聚類權重η_jk、求聚類系數和按最大原則確定聚類對象分類。

1.確定聚類白化數

當各灰類白化數在數量上相差懸殊時，為保證各指標間的可比性與等效性，必須進行白化數的無量綱化處理。即給出第i個聚類對象中第j個聚類指標所擁有的白化數，i=1，2，…，n；j=1，2，…，m。

2.確定各灰色白化函數

建立滿足各指標、級別區間為最大白化函數值（等於1），偏離此區間愈遠，白化函數愈小（趨於0）的功效函數f_ij（x）。根據監測值C_ki，可在圖上（圖4-3）解析出相應的白化函數值f_jk（C_ik），j=1，2，…，m；k=1，2，3。

3.求標定聚類權重

根據式（4-25），計算得出聚類權重η_jk的矩陣（n×m）。

區域地下水功能可持續性評價理論與方法研究

式中：η_jk為第j個指標對第k個灰類的權重；λ_jk為白化函數的閾值（根據標准濃度而定）。

圖4-3 白化函數圖

註：圖4-3白化函數f（x）∈［0，1］，具有下述特點：①平頂部分，表示該量的最佳程度。這部分的值為最佳值，即系數（權）為1，f（x）=max=1（峰值），x∈［x₂，x₃］。②白化函數是單調變化的，左邊部分f（x）=L（x），單調增，x∈（x₁，x₂］，稱為白化的左支函數；右邊部分f（x）=R（x），單調減，x∈［x₃，x₄），稱為白化的右支函數。③白化函數左右支函數對稱。④白化函數，為了簡便，一般是直線。⑤白化函數的起點和終點，一般來說是人為憑經驗確定。

4.求聚類系數

σ_ik=∑f_jk（d_ij）η_jk （4-26）

式中：σ_ik為第i個聚類對象屬於第k個灰類的系數，i=1，2，…，n；k=1，2，3。

5.按最大原則確定聚類對象分類

由σ_ik構造聚類向量矩陣，行向量最大者，確定k樣品屬於j級對應的級別。

用灰色聚類方法進行地下水水質評價，能最大限度地避免因人為因素而造成的「失真、失效」現象。

聚類方法計算相對復雜，但是計算結果與地下水質量標准級別對應性明顯，能夠較全面反映地下水質量狀況，也是較高層次定量研究地下水質量的重要方法。

Ⅳ 太陽能預測有哪些方法

光伏發電分為離網和並網兩種形式，隨著光伏並網技術的成熟與發展，並網光伏發電已成為主流趨勢。由於大規模集中並網光伏發電系統容量的急速增加，並網光伏發電系統輸出功率固有的間歇性和不可控等缺點對電網的沖擊成為制約並網光伏發電的重要元素。太陽能光伏發電系統發電量受當地太陽輻射量、溫度、太陽能電池板性能等方面因素的影響。其中太陽輻射強度的大小直接影響發電量的多少，輻射強度越大，發電量越大，功率越大。
太陽輻射受季節和地理等因素的影響，具有明顯的不連續性和不確定性特點，有著顯著的年度變化、季節變化和日變化周期，且大氣的物理化學狀況如雲量、濕度、大氣透明度、氣溶膠濃度也影響著太陽輻射的強弱。
美國、歐洲、日本等發達國家對太陽能光伏發電預測方法的較早的進行了研究與實驗。我國太陽能光伏發電預測技術起步較晚，少數幾個知名大學相繼開展了以建模、模擬為主的技術研究。本文對對太陽能光伏發電的預測方法進行了分析與總結，歸納了各種預測方法的優點及不足，為國內太陽能光伏發電行業的發展提供重要依據。
1 太陽能光伏發電預測原理
當前，對太陽能光伏發電預測的研究主要集中在太陽能輻射強度的預測上。太陽輻射的逐日或逐時觀測數據構成了隨機性很強的時間序列，但太陽輻射序列的內部仍有某種確定性的規律，只有充分了解掌握太陽能光伏發電的特點、變化規律，才能建立符合實際情況的預測模型及方法。
太陽輻射分為直接太陽輻射和散射太陽輻射。直接太陽輻射為太陽光通過大氣到達地面的輻射；散射太陽輻射為被大氣中的微塵、分子、水汽等吸收、反射和散射後，到達地面的輻射。散射太陽輻射和直接太陽輻射之和稱為總輻射。太陽總輻射強度的影響因素包括：太陽高度角、大氣質量、大氣透明度、海拔、緯度、坡度坡向、雲層。
太陽能光伏發電預測是根據太陽輻射原理，通過歷史氣象資料、光伏發電量資料、衛星雲圖資料等，運用回歸模型、人工神經網路、衛星遙感技術、數值模擬等方法獲得預測信息，包括太陽高度角、大氣質量、大氣透明度、海拔、緯度、坡度坡向、雲層等要素，根據這些要素建立太陽輻射預報模型。
2 太陽能光伏發電預測方法分析
太陽能變化趨勢主要受到當地地理條件和氣象條件的影響。地理條件的影響有明顯規律，可以根據當地經緯度計算出全年太陽的運行軌跡，並結合光伏電池陣列自身的參數計算出太陽能變化的一個總體變化趨勢。但該趨勢並不能反映出幾小時內，甚至不能反映出幾天內的太陽能變化的大致情況。
氣象條件對於太陽輻射的影響是最直接的。要實現幾小時內的太陽能趨勢預報，就必須找到根據氣象條件推算出太陽能趨勢的計算方法。近年來，隨著太陽能產業的飛速發展，對太陽能光伏發電預測要求的不斷增加，發達國家對太陽能光伏發電預測的研究較早、發展較快。目前，我國對太陽能光伏發電預測技術的研究還處於起步階段，需進一步深入研究與實驗。
太陽能輻射的預測方法主要有三大類：
第一類：基於歷史氣象數據和光伏發電量數據的研究，採用統計學方法進行分析建模；
第二類：基於衛星雲圖資料數據和地面監測資料數據，通過衛星、雷達圖象處理，計算出實時太陽能輻射的預報方法；
第三類：基於數值天氣預報的預測方法。
2.1 第一類預測方法
第一類預測方法，其模型的建立不考慮太陽輻射變化的物理過程，通過對歷史觀測數據資料進行分析和處理，以歷史發電量預報未來發電量。一般採用回歸模型預測、神經網路等數學方法，建立光伏發電系統與氣象要素相關性的統計模型，進行發電量預測。該方法模型構造及運算方法較為簡單，但只適應於發電量變化不大的平穩時間序列，對於發電量變化較大的時間序列，誤差較大。
2.1.1 回歸模型預測
回歸模型預測根據歷史資料，，找出天氣變化與太陽輻射的關系及其變化規律，建立可以進行數學分析的數學模型，對未來的太陽輻射進行預測。該方法其特點是將預測目標的因素作為變數，將預測目標作為常量。利用給定的多組變數和常量資料，研究各種變數之間的關系。利用得到的回歸方程式來表示變數與常量之間的相對關系，從而達到預測太陽輻射的目的。在大量的實驗與實踐中得出，變數誤差較大，尤為正午時誤差明顯。
回歸模型預測對於非線時間序列的太陽輻射數據預測結果並不理想。人工神經網路方法較回歸模型預測誤差較小。
2.1.2 人工神經網路
人工神經網路方法採用神經網路技術，建立發電量與太陽總輻射、板溫的函數模型，歷史數據結合效果較好。目前研究最多的是應用誤差反向傳播演算法（BP演算法）進行短期預期。該演算法的主要思路為將歷史數據和影響太陽輻射最大的幾類因素作為輸入量輸入人工神經網路，經過輸入層、隱含層和輸出層中各種數據運算從而生成輸出量；再以設定誤差為目標函數對人工神經網路權值進行反復修正與完善，直至達到設定誤差值。
在傳統統計無法滿足要求時，可利用人工神經網路進行預測方法，但該方法同樣基於歷史氣象數據進行預測，發電量預報嚴重依賴於太陽總輻射預報准確： 未能找出影響光伏發電量的關鍵逐時氣象要素，對突發及隨機的天氣變化預測較難控制。 2.2 第二類預測方法
第二類預測方法主要利用衛星遙感技術完成太陽輻射的預測。衛星遙感是指以人造衛星為感測器平台的觀測活動，是通過勘測地球大氣系統發射或反射的電磁輻射而實現的。它包括對地觀測以及面向太空環境的觀測活動，其中對地觀測是目前衛星遙感的主要內容高空間解析度圖像數據和地理信息系統緊密結合，為太陽輻射預測提供了可高依據。
1960年，第一顆泰羅斯衛星將第一幅可見光雲圖傳送至地球，使人們看到了用衛星遙感的巨大潛力。從此，以氣象衛星技術的逐步完善為開始，又逐漸出現了遙感地球大氣、地球表面陸地、海洋特徵以及監測地球環境的各種衛星。
美國的衛星遙感技術一直處於世界領先地位，代表了衛星遙感技術的發展水平。歐洲、加拿大、日本等國都在大力發展研究遙感技術。我國的第一顆地球同步氣象衛星「風雲2號」，於1997年6月10升空，標志著我國衛星遙感技術邁上了新的台階。
經過大量的研究與實踐表明，衛星遙感技術獲取的小時地面輻射數據與地面觀測的輻射數據偏差較大，最大誤差可達到均方根誤差20%-25%。因此如何更好的較小誤差，准確的統計、預測將成為遙感技術的發展方向。
2.3 第三類預測方法
第三類預測方法主要利用數值模擬方法進行預測，即用數學物理模式對大氣狀況進行分析，用高速計算機求解進行預報的方法。該方法根據描述大氣運動規律的流動力學和熱力學原理建立方程組，確定某個時刻大氣的初始狀態後，就可通過數學方法求解，計算出來某個時間大氣的狀態，就是通常所說的天氣形勢及有關的氣象要素如溫度、風、降水、輻照度等。數值模擬預測方法預測的時間較長，目前，可預測40 h甚至更長的數據。
數值模擬方法中的氣象和環境因素最為復雜，難以精確確定，所以預報的誤差不僅存在，對於短時又特別復雜的變化，准確度更是大大降低。因此精準度的提高一直是目前研究的重點和難點。

Ⅵ 常用的聚類方法有哪幾種

聚類分析的演算法可以分為劃分法、層次法、基於密度的方法、基於網格的方法、基於模型的方法。

1、劃分法，給定一個有N個元組或者紀錄的數據集，分裂法將構造K個分組，每一個分組就代表一個聚類，K<N。

2、層次法，這種方法對給定的數據集進行層次似的分解，直到某種條件滿足為止。

3、基於密度的方法，基於密度的方法與其它方法的一個根本區別是：它不是基於各種各樣的距離的，而是基於密度的。這樣就能克服基於距離的演算法只能發現「類圓形」的聚類的缺點。

4、圖論聚類方法解決的第一步是建立與問題相適應的圖，圖的節點對應於被分析數據的最小單元，圖的邊（或弧）對應於最小處理單元數據之間的相似性度量。

5、基於網格的方法，這種方法首先將數據空間劃分成為有限個單元的網格結構,所有的處理都是以單個的單元為對象的。

6、基於模型的方法，基於模型的方法給每一個聚類假定一個模型，然後去尋找能夠很好的滿足這個模型的數據集。

(6)基於聚類分析方法的光伏功率預測擴展閱讀：

在商業上，聚類可以幫助市場分析人員從消費者資料庫中區分出不同的消費群體來，並且概括出每一類消費者的消費模式或者說習慣。

它作為數據挖掘中的一個模塊，可以作為一個單獨的工具以發現資料庫中分布的一些深層的信息，並且概括出每一類的特點，或者把注意力放在某一個特定的類上以作進一步的分析；並且，聚類分析也可以作為數據挖掘演算法中其他分析演算法的一個預處理步驟。

許多聚類演算法在小於 200 個數據對象的小數據集合上工作得很好；但是，一個大規模資料庫可能包含幾百萬個對象，在這樣的大數據集合樣本上進行聚類可能會導致有偏的結果。

許多聚類演算法在聚類分析中要求用戶輸入一定的參數，例如希望產生的簇的數目。聚類結果對於輸入參數十分敏感。參數通常很難確定，特別是對於包含高維對象的數據集來說。這樣不僅加重了用戶的負擔，也使得聚類的質量難以控制。

Ⅶ 聚類分析（2）聚類技術

系列文章： 聚類分析（1）之市場細分

聚類分析方法分為快速聚類和系統聚類（層次聚類）。快速聚類spss使用的是K-means聚類演算法。該聚類方法需要指定聚類數量，通常我們需要多次嘗試並分析多少個類合適。聚類分析適合大樣本量情況。樣本個數超過500，變數數超過50（並不是強制的）。

聚類分析數據類型為數值型，非數值型變數需要做轉換，二分類變數（0,1）可以參與聚類分析。聚類多數適用於連續變數，分類變數適用對應分析。

聚類分析對極端值敏感，同時變數數據的量綱也會影響到聚類結果，需要做標准化處理。

結果依賴於第一次初始分類，聚類中絕大多數重要變化均發生在第一次分配中。

聚類分析中，關於分類時，一種是利用相似系數，性質越接近的，相似系數就越接近1或者-1，通過此來確定歸類。另一種是利用空間距離，將每一個點看做m維空間上的一個點，並在空間中定義距離。

在spss中可以設定迭代次數。

來自《Python數據科學：技術詳解與商業實踐》。聚類效果的評估基於結果的可解釋性，通常需要多次聚類才能找到合適的分類。

數據包含6個變數（欄位），除了客戶編號為名義變數外，其他都是連續變數。

不論什麼做什麼數據分析，第一步就是查看原始數據的分布，這里應該查看一下各變數的數據分布狀態：均值，極大極小值，方差，缺失情況。

通過spss分析-描述

可以看出1.量綱差異較大。2極大極小值組距很大。從這方面可以講，我們需要做標准化處理。先嘗試不做標准化處理。

通過業務知識等，決定先設定5個細分人群，後面可以再嘗試4和6。

先做標准化處理：spss分析-描述。在左下角中有一個「將標准化值另存為變數」，標准化為Z分數。確定後會生成新的標准化後的變數。

對標准化後的變數聚類：分析-分類-K-means

選擇迭代次數同時將分類結果存在表中。

默認迭代次數是10次，迭代次數過少，可能已經迭代完了仍無法收斂，所以需要增加迭代次數。將分類結果保存在表中，是指對每個樣本標注被分到哪一類了。這一步的目的是為了後續通過其他方法（比如比較均值）來看5類人群之間的差異。停

輸出4個表格，都是經過標准化處理的。主要查看是否已經迭代收斂。然後下一步就是做均值比較等，目的是查看5類人群是否有差異，分類是否合理。同時還可以在對4和6類人群試做分類。聚類分析無法檢驗標准，

通過比較均值，可以了解5類人群之間的差異

輸出的結果

從結果中可以看出

第一類：高端商用客戶，總通話時間長，工作日上班時間通話比例高

第二類：少使用低端客戶，總通話時間短，各時段通話時間都短

第三類：中端商用客戶，總通話時間居中，工作日上班時間通話比例高

第四類：中端日常用客戶，總通話時間居中，工作日下班時間通話比例高

第五類：長聊客戶，每次通話時間長

Ⅷ 光伏電站月度同比怎麼算

1MW 屋頂光伏電站年發電量計算

1）1MW 屋頂光伏電站所需電池板面積讓猛做

一塊235MW 的多晶電池板面積1.65*0.992=1.6368㎡，1MW 需要1000000/235=4255.32塊電池，電池板總面積

1.6368*4255.32=6965㎡

2）年平均太陽輻射總量計算

上海傾角等於當地緯度斜面上的太陽總輻射月平均日輻照量H

由於太陽能電池組件鋪設斜度正好與當地緯度相同，所以在計算輻照量時可以直接採用表中所列數據(2月份以2 8天記) 。

年平均太陽輻射總量=Σ(月平均日輻照量×當月天數)

結算結果為5 5 5 5．3 3 9 MJ／(m 2·a) 。

3）理論年發電量=年平均太陽輻射總量*電池總面積*

光電轉換效率=5555.339*6965*17.5%

=6771263.8MJ=6771263.8*0.28KWH=1895953.86KWH =189.6萬度

4）實際發電效率

太陽電池板輸出的直流功率是太陽電池板的標稱功率。在現場運行的太陽電池板往往達不到標准測試條件，輸出的允許偏差是5％，因此，在分析太陽電池板輸出功率時要考慮到0．9 5的影響系數。

隨著光伏組件溫度的升高，組f ：l 二輸出的功率就會下降。對於晶體硅組件，當光伏組件內部的溫度達到5 0-7 5℃時，它的輸出功率降為額定時的8 9％，在分析太陽電池板輸出功率時要考慮到0．8 9的影響系數。

光伏組件表麵灰塵的累積，會影響輻射到電池板表面的太陽輻射強度坦衡，同樣會影響太陽電池板的輸出功率。據相關文獻報道，此因素會對光伏組件的輸出產生7％的影響，在分析太陽電池板輸出功率時要考慮到0．9 3的影響系數。

由於太陽輻射的不均勻性，光伏組件的輸出幾乎不可能同時達到最大功率輸出，

因此光伏陣列的輸出功率要低於各個組件的標稱功率之和。

另外，還有光伏組件的不匹配性和板問連線損失等，這些因素影響太陽電池板輸出功率的系數按0．9 5計算。

並網光伏電站考慮安裝角度因素折算後的效率為0．8 8。

所以實際發電效率為O ．9 5 * 0．8 9 * 0．9 3* 0．9 5 X*0．8 8=6 5．7％。

5）系統實際年發電量=理論年發電量*實際發電效率 =189.6*0.9 5 * 0．8 9 *0．9 3* 0．9 5 * 0．8 8=189.6*6 5．7％=124.56萬度

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