一种光伏出力波动类型的划分方法

1.一种光伏出力波动类型的划分方法，其特征在于，所述方法包括：I、历史数据的收集与处理；II、根据反应光伏出力特性的特征指标确定特征向量d；III、用自组织特征映射神经网络进行聚类分析；IV、划分光伏出力波动类型；所述步骤II的特征指标包括平均值、一阶差分绝对值的平均值、标准差、一阶差分绝对值的标准差和一阶差分绝对值的最大值；按下式计算所述特征指标：d 5 ＝max|z i+1 -z i |，i＝1,2,…,n-1其中，d 1 为光伏电站各天的平均相对出力，d 2 为各天相对出力矩阵一阶差分绝对值的平均值，d 3 为光伏电站各天相对出力的标准差，d 4 为各天相对出力矩阵一阶差分绝对值的标准差，d 5 为各天相对出力矩阵一阶差分绝对值的最大值，反映了天气变化的程度；z i 为i时刻的相对出力，z i '＝|z i+1 -z i |,i＝1,2,…n-1； 为z i '的平均值；所述步骤II中的特征向量d如下式所示：d＝[d 1 ,d 2 ,d 3 ,d 4 ,d 5 ]。 2.如权利要求1所述一种光伏出力波动类型的划分方法，其特征在于，所述步骤I包括：将搜集整理的光伏电站一年的光伏出力逐日历史数据分解为净空理论出力和相对出力的乘积。 3.如权利要求1所述一种光伏出力波动类型的划分方法，其特征在于，所述步骤IV的光伏出力波动类型包括：晴、多云、阴天和变化天气。