【摘 要】
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全面的光伏系统评价体系可以有效分析分布式光伏电站的效率问题,对提升电站利用率具有重要意义。本文以研究分布式光伏发电站的综合效率为主线,将目前主流的综合效率评价方法和数据挖掘技术相结合,实现光伏电站的问题分析和故障检测,主要完成以下工作及研究:（1）对现有的光伏电站综合效率方法如层次分析法、模糊综合评价法和数据包络法等进行比较分析。研究使用数据包络法（DEA）和多元线性回归（MLR）组合的方法对分布
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全面的光伏系统评价体系可以有效分析分布式光伏电站的效率问题,对提升电站利用率具有重要意义。本文以研究分布式光伏发电站的综合效率为主线,将目前主流的综合效率评价方法和数据挖掘技术相结合,实现光伏电站的问题分析和故障检测,主要完成以下工作及研究:（1）对现有的光伏电站综合效率方法如层次分析法、模糊综合评价法和数据包络法等进行比较分析。研究使用数据包络法（DEA）和多元线性回归（MLR）组合的方法对分布式光伏电站进行综合效率分析,使用MLR进行指标筛选,减少无意义指标对效率计算的干扰,利用DEA对光伏电站进行效率评价。经实验表明,通过指标筛选之后,各光伏电站之间的效率差距拉大,在技术和管理因素之间的差距较为明显。（2）研究结合多种综合效率评价方法对光伏电站进行效率分析,以DEA-Topsis为基础进行光伏电站综合效率分析,解决DEA只能计算电站相对效率的问题,再使用熵权法（EW）提高指标权重配置的客观性。经实验表明,对于相对效率较高的光伏电站,其综合效率排名变化不大,但绝对效率差会变大。（3）研究结合环境因素和随机噪声对效率评价的影响,建立基于改进三阶段DEA的分布式光伏电站综合技术效率评价体系,利用LASSO回归选取影响效率分析的环境变量,采用随机前沿回归剔除环境变量和随机噪声来调整投入指标,经实验表明,环境变量对电站的效率评判产生较大影响,且主要影响在冗余度的计算,综合技术效率和纯技术效率在剔除环境变量和随机噪声前被高估。（4）长短期记忆神经网络（LSTM）善于处理序列化数据,以此为基础预测光伏电站的功率,分析各个功率影响因子和发电功率结合之后光伏功率预测的结果变化,同时基于Spark on Yarn计算框架,处理光伏系统大量历史数据,提高分析和计算的效率。经实验表明对于光伏电站而言,在外部因素中温度对电站发电功率的影响更大,因此对于高温的环境需要加强电站的巡检。
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