摘要
本发明涉及太阳能发电技术领域,尤其涉及一种分析太阳能发电异常事件的算法,解决了现有技术中的算法在处理大规模、高维度的太阳能发电数据时,面临操作不便、效率低下和质量不稳定的问题。一种分析太阳能发电异常事件的算法,包括收集地区太阳能发电数据生成对应的数据库,包括发电量、发电时间、设备状态等多维度信息,这些数据将作为后续异常识别和风险评估的基础,通过数据清洗和整理,生成一个结构化的太阳能发电数据库,便于后续的数据处理和分析。本发明中提出的方式采用中位数绝对偏差法异常识别方法,能够有效地筛选出太阳能发电过程中的异常事件,这种方法具有简单、易实现、对异常数据敏感等优点,提高了异常检测的准确性和实时性。
技术关键词
异常事件
异常识别方法
粒子群优化算法
计算方法
风险
识别异常数据
太阳能发电技术
样本
发电量
聚类方法
偏差
基础
指标
参数
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