Ⅰ 什么是聚类分析
聚类分析是一源猛种数据分析方法,用于将一组数据分成不同的组或类别,使每个组内的数据点更相似,而不同组之间的数据点更乱喊不相似。
聚类分析可以分为两种类型:分层聚类和非分层聚类。分层聚类是一种层次化的聚类方法,它从单个数据点开始,逐步将数据点合并到更大的组中,直到所有数据点都被合并到一个组中为止。非分层聚类则是一种直接将数据点哗裂野分成预定数量的组的方法,这些组被称为簇。非分层聚类通常需要用户指定簇的数量。
Ⅱ 分布式光伏发电并网无功能调节性能实验方法
分布式光伏发电并网无功能调节性能实验方法主要包括以下几个方面:1. 确定发电机组的参数,如最大功率、最大功率因数、最小功率因数等;2. 确定发电机组的控制策略,如负荷跟踪控制、最大功率控制、最小功率控制等;3. 确定发电机组的调节方式,如电压调节、频率调节、电流调节等;4. 确定发电机组的无功补偿方式,如电容器补偿、电抗器补偿、电抗补偿等;5. 确定发电机组的控制参数,如电压调节量、频率调节量、电流调节量等;6. 确定发电机组的无功补偿参数,如电容器补偿量、电抗器补偿量、电抗补偿量等;7. 确定发电机组的控制策略,如负荷跟踪控制、最大功率控制、最小功率控制等;8. 确定发电机组的控制策略,如负荷跟踪控制、最大功率控制、最慎耐小功率控制等;9. 确定发电机组的控制策略,如负荷跟踪控制、宽睁春最大功率控制、最小功率控制等;10. 确定发电机组的控制策略,如负荷跟踪控制、最大功率控制、最小功率控制等;11. 确定发电机组的控制策略,如负荷跟踪控制、最大功率控制、最小功率控制等;12. 确定发电机组的控制策早辩略,如负荷跟踪控制、最大功率控制、最小功率
Ⅲ 聚类分析方法有哪些
问题一:什么是聚类分析?聚类算法有哪几种 聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于
分类学,在古老的分类学中,人们主要依靠经验和专业知识来实现分类,很少利用数学工具进行
定量的分类。随着人类科学技术的发展,对分类的要求越来越高,以致有时仅凭经验和专业知识
难以确切地进行分类,于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中,形成了数值分类学,之后又
将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。
聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论
聚类法、聚类预报法等。
聚类分析计算方法主要有如下几种:分裂法(partitioning methods):层次法(hierarchical
methods):基于密度的方法(density-based methods): 基于网格的方法(grid-based
methods): 基于模型的方法(model-based methods)。
问题二:聚类分析方法有什么好处 5分 聚类分析:将个体(样品)或者对象(变量)按相似程度(距离远近)划分类别,使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。其主要依据是聚到同一个数据集中的样本应该彼此相似,而属于不同组的样本应该足够不相似。
常用聚类方法:系统聚类法,K-均值法,模糊聚类法,有序样品的聚类,分解法,加入法。
注意事项:
1. 系统聚类法可对变量或者记录进行分类,K-均值法只能对记录进行分类;
2. K-均值法要求分析人员事先知道样品分为多少类;
3. 对变量的多元正态性,方差齐性等要求较高。
应用领域:细分市场,消费行为划分,设计抽样方案等
优点:聚类分析模型的优点就是直观,结论形式简明。
缺点:在样本量较大时,要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映珐试间内在联系的指标,而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系,但事物之间却无任何内在联系,此时,如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果,显然是不适当的,但是,聚类分析模型本身却无法识别这类错误。
问题三:什么是聚类分析? 聚类分析又称群分析,它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法。聚类分析起源于
分类学,在古老的分类学中,人们主要依靠经验和专业知识来实现分类,很少利用数学工具进行
定量的分类。随着人类科学技术的发展,对分类的要求越来越高,以致有时仅凭经验和专业知识
难以确切地进行分类,于是人们逐渐地把数学工具引用到了分类学中,形成了数值分类学,之后又
将多元分析的技术引入到数值分类学形成了聚类分析。
聚类分析内容非常丰富,有系统聚类法、有序样品聚类法、动态聚类法、模糊聚类法、图论
聚类法、聚类预报法等。
聚类分析计算方法主要有如下几种:分裂法(partitioning methods):层次法(hierarchical
methods):基于密度的方法(density-based methods): 基于网格的方法(grid-based
methods): 基于模型的方法(model-based methods)。
问题四:常用的聚类方法有哪几种?? 1.k-mean聚类分析 适用于样本聚类;
2.分层聚类 适用于对变量聚类;
3.两步搐类 适用于分类变量和连续变量聚类;
4.基于密度的聚类算法;
5.基于网络的聚类;
6.机器学习中的聚类算法;
前3种,可用spss简单操作实现;
问题五:spss聚类分析方法有哪些 首先,k-means你每次算的结果都会不一样,因为结果跟初始选取的k个点有关
问题六:聚类分析方法是什么? 5分 聚类分析:将个体(样品)或者对象(变量)按相似程度(距离远近)划分类别,使得同一类中的元素之间的相似性比其他类的元素的相似性更强。目的在于使类间元素的同质性最大化和类与类间元素的异质性最大化。
问题七:聚类分析的算法 聚类分析是数据挖掘中的一个很活跃的研究领域,并提出了许多聚类算法。传统的聚类算法可以被分为五类:划分方法、层次方法、基于密度方法、基于网格方法和基于模型方法。1 划分方法(PAM:PArtitioning method) 首先创建k个划分,k为要创建的划分个数;然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括:k-means,k-medoids,CLARA(Clustering LARge Application),CLARANS(Clustering Large Application based upon RANdomized Search).FCM2 层次方法(hierarchical method) 创建一个层次以分解给定的数据集。该方法可以分为自上而下(分解)和自下而上(合并)两种操作方式。为弥补分解与合并的不足,层次合并经常要与其它聚类方法相结合,如循环定位。典型的这类方法包括:BIRCH(Balanced Iterative Recing and Clustering using Hierarchies) 方法,它首先利用树的结构对对象集进行划分;然后再利用其它聚类方法对这些聚类进行优化。CURE(Clustering Using REprisentatives) 方法,它利用固定数目代表对象来表示相应聚类;然后对各聚类按照指定量(向聚类中心)进行收缩。ROCK方法,它利用聚类间的连接进行聚类合并。CHEMALOEN方法,它则是在层次聚类时构造动态模型。3 基于密度的方法,根据密度完成对象的聚类。它根据对象周围的密度(如DBSCAN)不断增长聚类。典型的基于密度方法包括:DBSCAN(Densit-based Spatial Clustering of Application with Noise):该算法通过不断生长足够高密度区域来进行聚类;它能从含有噪声的空间数据库中发现任意形状的聚类。此方法将一个聚类定义为一组“密度连接”的点集。OPTICS(Ordering Points To Identify the Clustering Structure):并不明确产生一个聚类,而是为自动交互的聚类分析计算出一个增强聚类顺序。。4 基于网格的方法,首先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构;然后利用网格结构完成聚类。STING(STatistical INformation Grid) 就是一个利用网格单元保存的统计信息进行基于网格聚类的方法。CLIQUE(Clustering In QUEst)和Wave-Cluster 则是一个将基于网格与基于密度相结合的方法。5 基于模型的方法,它假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。典型的基于模型方法包括:统计方法COBWEB:是一个常用的且简单的增量式概念聚类方法。它的输入对象是采用符号量(属性-值)对来加以描述的。采用分类树的形式来创建一个层次聚类。CLASSIT是COBWEB的另一个版本.。它可以对连续取值属性进行增量式聚类。它为每个结点中的每个属性保存相应的连续正态分布(均值与方差);并利用一个改进的分类能力描述方法,即不象COBWEB那样计算离散属性(取值)和而是对连续属性求积分。但是CLASSIT方法也存在与COBWEB类似的问题。因此它们都不适合对大数据库进行聚类处理.传统的聚类算法已经比较成功的解决了低维数据的聚类问题。但是由于实际应用中数据的复杂性,在处理许多问题时,现有的算法经常失效,特别是对于高维数据和大型数据的......>>
问题八:主成分分析法和聚类分析法的区别
问题九:聚类分析方法具体有哪些应用?可不可以举个例子? 比如说现在要把n个产品按产品的m个指标继续聚类,因为产品可能之前的特色是不一样的。而这个时候影响产品的因素有m个,不可能一个一个的考虑,那样是分不出类来的。所以只能对产品的m个指标综合考虑,采用SPSS中的样本聚类方法,就可以直接将产品分好类。并且从分析结果还可以看出各类产品的特色分别是什么。。就是最主要的分类标准是什么。
聚类分析不仅可以用于样本聚类,还可以用于变量聚类,就是对m个指标进行聚类。因为有时指标太多,不能全部考虑,需要提取出主要因素,而往往指标之间又有很多相关联的地方,所以可以先对变量聚类,然后从每一类中选取出一个代表型的指标。这样就大大减少了指标,并且没有造成巨大的信息丢失。
Ⅳ 聚类分析法
聚类分析,亦称群分析或点分析,是研究多要素事物分类问题的数量方法。其基本原理是,根据样本自身的属性,用数学方法按照某些相似性或差异性指标,定量地确定样本之间的亲疏关系,并按亲疏关系的程度对样本进行聚类(徐建华,1994)。
聚类分析方法,应用在地下水中,是在各种指标和质量级别标准约束条件下,通过样品的各项指标监测值综合聚类,以判别地下水质量的级别。常见的聚类分析方法有系统聚类法、模糊聚类法和灰色聚类法等。
(一)系统聚类法
系统聚类法的主要步骤有:数据标准化、相似性统计量计算和聚类。
1.数据标准化
在聚类分析中,聚类要素的选择是十分重要的,它直接影响分类结果的准确性和可靠性。在地下水质量研究中,被聚类的对象常常是多个要素构成的。不同要素的数据差异可能很大,这会对分类结果产生影响。因此当分类要素的对象确定之后,在进行聚类分析之前,首先对聚类要素进行数据标准化处理。
假设把所考虑的水质分析点(G)作为聚类对象(有m个),用i表示(i=1,2,…,m);把影响水质的主要因素作为聚类指标(有n个),用j表示(j=1,2,…,n),它们所对应的要素数据可用表4-3给出。在聚类分析中,聚类要素的数据标准化的方法较多,一般采用标准差法和极差法。
表4-3 聚类对象与要素数据
对于第j个变量进行标准化,就是将xij变换为x′ij。
(1)总和标准化
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
这种标准化方法所得的新数据x′ij满足
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
(2)标准差标准化
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
式中:
由这种标准化方法所得的新数据x′ij,各要素的平均值为0,标准差为1,即有
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
(3)极差标准化
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
经过这种标准化所得的新数据,各要素的极大值为1,极小值为0,其余的数值均在[0,1]闭区间内。
上述式中:xij为j变量实测值;xj为j变量的样本平均值;sj为样本标准差。
2.相似性统计量
系统聚类法要求给出一个能反映样品间相似程度的一个数字指标,需要找到能量度相似关系的统计量,这是系统聚类法的关键。
相似性统计量一般使用距离系数和相似系数进行计算。距离系数是把样品看成多维空间的点,用点间的距离来表示研究对象的紧密关系,距离越小,表明关系越密切。相似系数值表明样本和变量间的相似程度。
(1)距离系数
常采用欧几里得绝对距离,其中i样品与j样品距离dij为
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
dij越小,表示i,j样品越相似。
(2)相似系数
常见的相似系数有夹角余弦和相关系数,计算公式为
1)夹角余弦
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
在式(4-20)中:-1≤cosθij≤1。
2)相关系数
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
式中:dij为i样品与j样品的欧几里得距离;cosθij为i样品与j样品的相似系数;rij为i样品与j样品的相关系数;xik为i样品第k个因子的实测值或标准化值;xjk为j样品第k个因子的实测值或标准化值;
3.聚类
在选定相似性统计量之后,根据计算结果构成距离或相似性系数矩阵(n×n),然后通过一定的方法把n个样品组合成不同等级的分类单位,对类进行并类,即将最相似的样品归为一组,然后,把次相似的样品归为分类级别较高的组。聚类主要有直接聚类法、距离聚类法(最短距离聚类法、最远距离聚类法)。
(1)直接聚类法
直接聚类法,是根据距离或相似系数矩阵的结构一次并类得到结果,是一种简便的聚类方法。它首先把各个分类对象单独视为一类,然后根据距离最小或相似系数最大的原则,依次选出一对分类对象,并成新类。如果一对分类对象正好属于已归的两类,则把这两类并为一类。每一次归并,都划去该对象所在的列与列序相同的行。经过n-1次把全部分类对象归为一类,最后根据归并的先后顺序作出聚类分析谱系图。
(2)距离聚类法
距离聚类法包括最短距离聚类法和最远距离聚类法。最短距离聚类法具有空间压缩性,而最远距离聚类法具有空间扩张性。这两种聚类方法关于类之间的距离计算可以用一个统一的公式表示:
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
当γ=-0.5时,式(4-22)计算类之间的距离最短;当γ=0.5时,式(4-22)计算类之间的距离最远。
最短、最远距离法,是在原来的n×n距离矩阵的非对角元素中找出dpq=min(dij)或dpq=max(dij),把分类对象Gp和Gq归并为一新类Gr,然后按计算公式:
dpq=min(dpk,dqk)(k≠ p,q) (4-23)
dpq=max(dpk,dqk)(k≠ p,q) (4-24)
计算原来各类与新类之间的距离,这样就得到一个新的(n-1)阶的距离矩阵;再从新的距离矩阵中选出最小或最大的dij,把Gi和Gj归并成新类;再计算各类与新类的距离,直至各分类对象被归为一类为止。最后综合整个聚类过程,作出最短距离或最远距离聚类谱系图(图4-1)。
图4-1 地下水质量评价的聚类谱系图
(二)模糊聚类法
模糊聚类法是普通聚类方法的一种拓展,它是在聚类方法中引入模糊概念形成的。该方法评价地下水质量的主要步骤,包括数据标准化、标定和聚类3个方面(付雁鹏等,1987)。
1.数据标准化
在进行聚类过程中,由于所研究的各个变量绝对值不一样,所以直接使用原始数据进行计算就会突出绝对值大的变量,而降低绝对值小的变量作用,特别是在进行模糊聚类分析中,模糊运算要求必须将数据压缩在[0,1]之间。因此,模糊聚类计算的首要工作是解决数据标准化问题。数据标准化的方法见系统聚类分析法。
2.标定与聚类
所谓标定就是计算出被分类对象间的相似系数rij,从而确定论域集U上的模糊相似关系Rij。相似系数的求取,与系统聚类分析法相同。
聚类就是在已建立的模糊关系矩阵Rij上,给出不同的置信水平λ(λ∈[0,1])进行截取,进而得到不同的分类。
聚类方法较多,主要有基于模糊等价关系基础上的聚类与基于最大树的聚类。
(1)模糊等价关系方法
所谓模糊等价关系,是指具有自反性(rii=1)、对称性(rij=rji)与传递性(R·R⊆R)的模糊关系。
基于模糊等价关系的模糊聚类分析方法的基本思想是:由于模糊等价关系R是论域集U与自己的直积U×U上的一个模糊子集,因此可以对R进行分解,当用λ-水平对R作截集时,截得的U×U的普通子集Rλ就是U上的一个普通等价关系,也就是得到了关于U中被分类对象元素的一种。当λ由1下降到0时,所得的分类由细变粗,逐渐归并,从而形成一个动态聚类谱系图(徐建华,1994)。此类分析方法的具体步骤如下。
第一步:模糊相似关系的建立,即计算各分类对象之间相似性统计量。
第二步:将模糊相似关系R改造为模糊等价关系R′。模糊等价关系要求满足自反性、对称性与传递性。一般而言,模糊相似关系满足自反性和对称性,但不满足传递性。因此,需要采用传递闭合的性质将模糊相似关系改造为模糊等价关系。改造的方法是将相似关系R自乘,即
R2=R·R
R4=R2·R2
︙
这样计算下去,直到:R2k=Rk·Rk=Rk,则R′=Rk便是一个模糊等价关系。
第三步:在不同的截集水平下进行聚类。
(2)最大树聚类方法
基于最大树的模糊聚类分析方法的基本思路是:最大树是一个不包含回路的连通图(图4-2);选取λ水平对树枝进行截取,砍去权重低于λ 的枝,形成几个孤立的子树,每一棵子树就是一个类的集合。此类分析方法的具体步骤如下。
图4-2 最大聚类支撑树图
第一步:计算分类对象之间的模糊相似性统计量rij,构建最大树。
以所有被分类的对象为顶点,当两点间rij不等于0时,两点间可以用树干连接,这种连接是按rij从大到小的顺序依次进行的,从而构成最大树。
第二步:由最大树进行聚类分析。
选择某一λ值作截集,将树中小于λ值的树干砍断,使相连的结点构成一类,即子树,当λ由1到0时,所得到的分类由细变粗,各结点所代表的分类对象逐渐归并,从而形成一个动态聚类谱系图。
在聚类方法中,模糊聚类法比普通聚类法有较大的突破,简化了运算过程,使聚类法更易于掌握。
(三)灰色聚类法
灰色聚类是根据不同聚类指标所拥有的白化数,按几个灰类将聚类对象进行归纳,以判断该聚类对象属于哪一类。
灰色聚类应用于地下水水质评价中,是把所考虑的水质分析点作为聚类对象,用i表示(i=1,2,…,n);把影响水质的主要因素作为聚类指标,用j表示(j=1,2,…,m),把水质级别作为聚类灰数(灰类),用k表示(k=1,2,3)即一级、二级、三级3个灰类(罗定贵等,1995)。
灰色聚类的主要步骤:确定聚类白化数、确定各灰色白化函数fjk、求标定聚类权重ηjk、求聚类系数和按最大原则确定聚类对象分类。
1.确定聚类白化数
当各灰类白化数在数量上相差悬殊时,为保证各指标间的可比性与等效性,必须进行白化数的无量纲化处理。即给出第i个聚类对象中第j个聚类指标所拥有的白化数,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m。
2.确定各灰色白化函数
建立满足各指标、级别区间为最大白化函数值(等于1),偏离此区间愈远,白化函数愈小(趋于0)的功效函数fij(x)。根据监测值Cki,可在图上(图4-3)解析出相应的白化函数值fjk(Cik),j=1,2,…,m;k=1,2,3。
3.求标定聚类权重
根据式(4-25),计算得出聚类权重ηjk的矩阵(n×m)。
区域地下水功能可持续性评价理论与方法研究
式中:ηjk为第j个指标对第k个灰类的权重;λjk为白化函数的阈值(根据标准浓度而定)。
图4-3 白化函数图
注:图4-3白化函数f(x)∈[0,1],具有下述特点:①平顶部分,表示该量的最佳程度。这部分的值为最佳值,即系数(权)为1,f(x)=max=1(峰值),x∈[x2,x3]。②白化函数是单调变化的,左边部分f(x)=L(x),单调增,x∈(x1,x2],称为白化的左支函数;右边部分f(x)=R(x),单调减,x∈[x3,x4),称为白化的右支函数。③白化函数左右支函数对称。④白化函数,为了简便,一般是直线。⑤白化函数的起点和终点,一般来说是人为凭经验确定。
4.求聚类系数
σik=∑fjk(dij)ηjk (4-26)
式中:σik为第i个聚类对象属于第k个灰类的系数,i=1,2,…,n;k=1,2,3。
5.按最大原则确定聚类对象分类
由σik构造聚类向量矩阵,行向量最大者,确定k样品属于j级对应的级别。
用灰色聚类方法进行地下水水质评价,能最大限度地避免因人为因素而造成的“失真、失效”现象。
聚类方法计算相对复杂,但是计算结果与地下水质量标准级别对应性明显,能够较全面反映地下水质量状况,也是较高层次定量研究地下水质量的重要方法。
Ⅳ 太阳能预测有哪些方法
光伏发电分为离网和并网两种形式,随着光伏并网技术的成熟与发展,并网光伏发电已成为主流趋势。由于大规模集中并网光伏发电系统容量的急速增加,并网光伏发电系统输出功率固有的间歇性和不可控等缺点对电网的冲击成为制约并网光伏发电的重要元素。太阳能光伏发电系统发电量受当地太阳辐射量、温度、太阳能电池板性能等方面因素的影响。其中太阳辐射强度的大小直接影响发电量的多少,辐射强度越大,发电量越大,功率越大。
太阳辐射受季节和地理等因素的影响,具有明显的不连续性和不确定性特点,有着显着的年度变化、季节变化和日变化周期,且大气的物理化学状况如云量、湿度、大气透明度、气溶胶浓度也影响着太阳辐射的强弱。
美国、欧洲、日本等发达国家对太阳能光伏发电预测方法的较早的进行了研究与实验。我国太阳能光伏发电预测技术起步较晚,少数几个知名大学相继开展了以建模、仿真为主的技术研究。本文对对太阳能光伏发电的预测方法进行了分析与总结,归纳了各种预测方法的优点及不足,为国内太阳能光伏发电行业的发展提供重要依据。
1 太阳能光伏发电预测原理
当前,对太阳能光伏发电预测的研究主要集中在太阳能辐射强度的预测上。太阳辐射的逐日或逐时观测数据构成了随机性很强的时间序列,但太阳辐射序列的内部仍有某种确定性的规律,只有充分了解掌握太阳能光伏发电的特点、变化规律,才能建立符合实际情况的预测模型及方法。
太阳辐射分为直接太阳辐射和散射太阳辐射。直接太阳辐射为太阳光通过大气到达地面的辐射;散射太阳辐射为被大气中的微尘、分子、水汽等吸收、反射和散射后,到达地面的辐射。散射太阳辐射和直接太阳辐射之和称为总辐射。太阳总辐射强度的影响因素包括:太阳高度角、大气质量、大气透明度、海拔、纬度、坡度坡向、云层。
太阳能光伏发电预测是根据太阳辐射原理,通过历史气象资料、光伏发电量资料、卫星云图资料等,运用回归模型、人工神经网络、卫星遥感技术、数值模拟等方法获得预测信息,包括太阳高度角、大气质量、大气透明度、海拔、纬度、坡度坡向、云层等要素,根据这些要素建立太阳辐射预报模型。
2 太阳能光伏发电预测方法分析
太阳能变化趋势主要受到当地地理条件和气象条件的影响。地理条件的影响有明显规律,可以根据当地经纬度计算出全年太阳的运行轨迹,并结合光伏电池阵列自身的参数计算出太阳能变化的一个总体变化趋势。但该趋势并不能反映出几小时内,甚至不能反映出几天内的太阳能变化的大致情况。
气象条件对于太阳辐射的影响是最直接的。要实现几小时内的太阳能趋势预报,就必须找到根据气象条件推算出太阳能趋势的计算方法。近年来,随着太阳能产业的飞速发展,对太阳能光伏发电预测要求的不断增加,发达国家对太阳能光伏发电预测的研究较早、发展较快。目前,我国对太阳能光伏发电预测技术的研究还处于起步阶段,需进一步深入研究与实验。
太阳能辐射的预测方法主要有三大类:
第一类:基于历史气象数据和光伏发电量数据的研究,采用统计学方法进行分析建模;
第二类:基于卫星云图资料数据和地面监测资料数据,通过卫星、雷达图象处理,计算出实时太阳能辐射的预报方法;
第三类:基于数值天气预报的预测方法。
2.1 第一类预测方法
第一类预测方法,其模型的建立不考虑太阳辐射变化的物理过程,通过对历史观测数据资料进行分析和处理,以历史发电量预报未来发电量。一般采用回归模型预测、神经网络等数学方法,建立光伏发电系统与气象要素相关性的统计模型,进行发电量预测。该方法模型构造及运算方法较为简单,但只适应于发电量变化不大的平稳时间序列,对于发电量变化较大的时间序列,误差较大。
2.1.1 回归模型预测
回归模型预测根据历史资料,,找出天气变化与太阳辐射的关系及其变化规律,建立可以进行数学分析的数学模型,对未来的太阳辐射进行预测。该方法其特点是将预测目标的因素作为变量,将预测目标作为常量。利用给定的多组变量和常量资料,研究各种变量之间的关系。利用得到的回归方程式来表示变量与常量之间的相对关系,从而达到预测太阳辐射的目的。在大量的实验与实践中得出,变量误差较大,尤为正午时误差明显。
回归模型预测对于非线时间序列的太阳辐射数据预测结果并不理想。人工神经网络方法较回归模型预测误差较小。
2.1.2 人工神经网络
人工神经网络方法采用神经网络技术,建立发电量与太阳总辐射、板温的函数模型,历史数据结合效果较好。目前研究最多的是应用误差反向传播算法(BP算法)进行短期预期。该算法的主要思路为将历史数据和影响太阳辐射最大的几类因素作为输入量输入人工神经网络,经过输入层、隐含层和输出层中各种数据运算从而生成输出量;再以设定误差为目标函数对人工神经网络权值进行反复修正与完善,直至达到设定误差值。
在传统统计无法满足要求时,可利用人工神经网络进行预测方法,但该方法同样基于历史气象数据进行预测,发电量预报严重依赖于太阳总辐射预报准确: 未能找出影响光伏发电量的关键逐时气象要素,对突发及随机的天气变化预测较难控制。 2.2 第二类预测方法
第二类预测方法主要利用卫星遥感技术完成太阳辐射的预测。卫星遥感是指以人造卫星为传感器平台的观测活动,是通过勘测地球大气系统发射或反射的电磁辐射而实现的。它包括对地观测以及面向太空环境的观测活动,其中对地观测是目前卫星遥感的主要内容高空间分辨率图像数据和地理信息系统紧密结合,为太阳辐射预测提供了可高依据。
1960年,第一颗泰罗斯卫星将第一幅可见光云图传送至地球,使人们看到了用卫星遥感的巨大潜力。从此,以气象卫星技术的逐步完善为开始,又逐渐出现了遥感地球大气、地球表面陆地、海洋特征以及监测地球环境的各种卫星。
美国的卫星遥感技术一直处于世界领先地位,代表了卫星遥感技术的发展水平。欧洲、加拿大、日本等国都在大力发展研究遥感技术。我国的第一颗地球同步气象卫星“风云2号”,于1997年6月10升空,标志着我国卫星遥感技术迈上了新的台阶。
经过大量的研究与实践表明,卫星遥感技术获取的小时地面辐射数据与地面观测的辐射数据偏差较大,最大误差可达到均方根误差20%-25%。因此如何更好的较小误差,准确的统计、预测将成为遥感技术的发展方向。
2.3 第三类预测方法
第三类预测方法主要利用数值模拟方法进行预测,即用数学物理模式对大气状况进行分析,用高速计算机求解进行预报的方法。该方法根据描述大气运动规律的流动力学和热力学原理建立方程组,确定某个时刻大气的初始状态后,就可通过数学方法求解,计算出来某个时间大气的状态,就是通常所说的天气形势及有关的气象要素如温度、风、降水、辐照度等。数值模拟预测方法预测的时间较长,目前,可预测40 h甚至更长的数据。
数值模拟方法中的气象和环境因素最为复杂,难以精确确定,所以预报的误差不仅存在,对于短时又特别复杂的变化,准确度更是大大降低。因此精准度的提高一直是目前研究的重点和难点。
Ⅵ 常用的聚类方法有哪几种
聚类分析的算法可以分为划分法、层次法、基于密度的方法、基于网格的方法、基于模型的方法。
1、划分法,给定一个有N个元组或者纪录的数据集,分裂法将构造K个分组,每一个分组就代表一个聚类,K<N。
2、层次法,这种方法对给定的数据集进行层次似的分解,直到某种条件满足为止。
3、基于密度的方法,基于密度的方法与其它方法的一个根本区别是:它不是基于各种各样的距离的,而是基于密度的。这样就能克服基于距离的算法只能发现“类圆形”的聚类的缺点。
4、图论聚类方法解决的第一步是建立与问题相适应的图,图的节点对应于被分析数据的最小单元,图的边(或弧)对应于最小处理单元数据之间的相似性度量。
5、基于网格的方法,这种方法首先将数据空间划分成为有限个单元的网格结构,所有的处理都是以单个的单元为对象的。
6、基于模型的方法,基于模型的方法给每一个聚类假定一个模型,然后去寻找能够很好的满足这个模型的数据集。
(6)基于聚类分析方法的光伏功率预测扩展阅读:
在商业上,聚类可以帮助市场分析人员从消费者数据库中区分出不同的消费群体来,并且概括出每一类消费者的消费模式或者说习惯。
它作为数据挖掘中的一个模块,可以作为一个单独的工具以发现数据库中分布的一些深层的信息,并且概括出每一类的特点,或者把注意力放在某一个特定的类上以作进一步的分析;并且,聚类分析也可以作为数据挖掘算法中其他分析算法的一个预处理步骤。
许多聚类算法在小于 200 个数据对象的小数据集合上工作得很好;但是,一个大规模数据库可能包含几百万个对象,在这样的大数据集合样本上进行聚类可能会导致有偏的结果。
许多聚类算法在聚类分析中要求用户输入一定的参数,例如希望产生的簇的数目。聚类结果对于输入参数十分敏感。参数通常很难确定,特别是对于包含高维对象的数据集来说。这样不仅加重了用户的负担,也使得聚类的质量难以控制。
Ⅶ 聚类分析(2)聚类技术
系列文章: 聚类分析(1)之市场细分
聚类分析方法分为快速聚类和系统聚类(层次聚类)。快速聚类spss使用的是K-means聚类算法。该聚类方法需要指定聚类数量,通常我们需要多次尝试并分析多少个类合适。聚类分析适合大样本量情况。样本个数超过500,变量数超过50(并不是强制的)。
聚类分析数据类型为数值型,非数值型变量需要做转换,二分类变量(0,1)可以参与聚类分析。聚类多数适用于连续变量,分类变量适用对应分析。
聚类分析对极端值敏感,同时变量数据的量纲也会影响到聚类结果,需要做标准化处理。
结果依赖于第一次初始分类,聚类中绝大多数重要变化均发生在第一次分配中。
聚类分析中,关于分类时,一种是利用相似系数,性质越接近的,相似系数就越接近1或者-1,通过此来确定归类。另一种是利用空间距离,将每一个点看做m维空间上的一个点,并在空间中定义距离。
在spss中可以设定迭代次数。
来自《Python数据科学:技术详解与商业实践》。聚类效果的评估基于结果的可解释性,通常需要多次聚类才能找到合适的分类。
数据包含6个变量(字段),除了客户编号为名义变量外,其他都是连续变量。
不论什么做什么数据分析,第一步就是查看原始数据的分布,这里应该查看一下各变量的数据分布状态:均值,极大极小值,方差,缺失情况。
通过spss分析-描述
可以看出1.量纲差异较大。2极大极小值组距很大。从这方面可以讲,我们需要做标准化处理。先尝试不做标准化处理。
通过业务知识等,决定先设定5个细分人群,后面可以再尝试4和6。
先做标准化处理:spss分析-描述。在左下角中有一个“将标准化值另存为变量”,标准化为Z分数。确定后会生成新的标准化后的变量。
对标准化后的变量聚类:分析-分类-K-means
选择迭代次数同时将分类结果存在表中。
默认迭代次数是10次,迭代次数过少,可能已经迭代完了仍无法收敛,所以需要增加迭代次数。将分类结果保存在表中,是指对每个样本标注被分到哪一类了。这一步的目的是为了后续通过其他方法(比如比较均值)来看5类人群之间的差异。停
输出4个表格,都是经过标准化处理的。主要查看是否已经迭代收敛。然后下一步就是做均值比较等,目的是查看5类人群是否有差异,分类是否合理。同时还可以在对4和6类人群试做分类。聚类分析无法检验标准,
通过比较均值,可以了解5类人群之间的差异
输出的结果
从结果中可以看出
第一类:高端商用客户,总通话时间长,工作日上班时间通话比例高
第二类:少使用低端客户,总通话时间短,各时段通话时间都短
第三类:中端商用客户,总通话时间居中,工作日上班时间通话比例高
第四类:中端日常用客户,总通话时间居中,工作日下班时间通话比例高
第五类:长聊客户,每次通话时间长
Ⅷ 光伏电站月度同比怎么算
1MW 屋顶光伏电站年发电量计算
1)1MW 屋顶光伏电站所需电池板面积让猛做
一块235MW 的多晶电池板面积1.65*0.992=1.6368㎡,1MW 需要1000000/235=4255.32块电池,电池板总面积
1.6368*4255.32=6965㎡
2)年平均太阳辐射总量计算
上海倾角等于当地纬度斜面上的太阳总辐射月平均日辐照量H
由于太阳能电池组件铺设斜度正好与当地纬度相同,所以在计算辐照量时可以直接采用表中所列数据(2月份以2 8天记) 。
年平均太阳辐射总量=Σ(月平均日辐照量×当月天数)
结算结果为5 5 5 5.3 3 9 MJ/(m 2·a) 。
3)理论年发电量=年平均太阳辐射总量*电池总面积*
光电转换效率=5555.339*6965*17.5%
=6771263.8MJ=6771263.8*0.28KWH=1895953.86KWH =189.6万度
4)实际发电效率
太阳电池板输出的直流功率是太阳电池板的标称功率。在现场运行的太阳电池板往往达不到标准测试条件,输出的允许偏差是5%,因此,在分析太阳电池板输出功率时要考虑到0.9 5的影响系数。
随着光伏组件温度的升高,组f :l 二输出的功率就会下降。对于晶体硅组件,当光伏组件内部的温度达到5 0-7 5℃时,它的输出功率降为额定时的8 9%,在分析太阳电池板输出功率时要考虑到0.8 9的影响系数。
光伏组件表面灰尘的累积,会影响辐射到电池板表面的太阳辐射强度坦衡,同样会影响太阳电池板的输出功率。据相关文献报道,此因素会对光伏组件的输出产生7%的影响,在分析太阳电池板输出功率时要考虑到0.9 3的影响系数。
由于太阳辐射的不均匀性,光伏组件的输出几乎不可能同时达到最大功率输出,
因此光伏阵列的输出功率要低于各个组件的标称功率之和。
另外,还有光伏组件的不匹配性和板问连线损失等,这些因素影响太阳电池板输出功率的系数按0.9 5计算。
并网光伏电站考虑安装角度因素折算后的效率为0.8 8。
所以实际发电效率为O .9 5 * 0.8 9 * 0.9 3* 0.9 5 X*0.8 8=6 5.7%。
5)系统实际年发电量=理论年发电量*实际发电效率 =189.6*0.9 5 * 0.8 9 *0.9 3* 0.9 5 * 0.8 8=189.6*6 5.7%=124.56万度
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