基于大数据技术的区域光伏发电量异常实时监测方法

施锋，叶红芳

（国网上海市北供电公司，上海 200081）

光伏发电技术能够在不同的条件下将光能转化为电能，较好地利用不同的能源转换技术，能够增加基础能源含量，提升社会发展质量[1]。为此，不少研究学者针对光伏发电状况展开研究，并加强对区域光伏发电量异常现象的实时监测力度[2]。由于在区域光伏发电异常实时监测的过程中将产生一定数量的干扰信息，需不断提升数据的操作技能，并简化操作流程，强化内部监测力度，方可实现完整的实时监测研究[3]。目前，国内外的研究集中强化了光伏发电异常信号的收集力度，不断提升内部研究控制机制，检验数据操作的可行性，转变监测方式，结合内部算法实现操作研究。

传统基于Simulink 模型的区域光伏发电量异常实时监测方法通过调整自身数据存储状态、优化监测结构、完善信息整合机制，具有较好的监测效果[4]。传统基于VB 系统的区域光伏发电量异常实时监测方法通过集中简化内部操作步骤，降低数据的操作冗余程度，提高监测的效率[5]。但在实际操作中，传统方法的内部调控力度较差，对于中心数据的检查力度较小，无法满足系统操作的需求[6]。针对上述问题，文中提出了一种新的基于大数据技术的区域光伏发电量异常实时监测方法。

1 区域光伏发电量异常数据获取

大数据技术存在于数据管理及数据处理领域的各个空间中，能够为数据操作提供完整的信息，在可调配范围内形成标准化的数据管理模式。……