光伏发电数据K-means聚类分析与MATLAB实现

1. 项目概述：光伏发电数据的K-means聚类分析

去年参与某光伏电站的运维优化项目时，发现电站的30组光伏阵列输出功率曲线存在明显差异。传统的人工分类方法效率低下且主观性强，于是尝试用K-means算法对功率时间序列进行自动聚类。这个基于MATLAB的实现方案最终将分类准确率提升了47%，今天就把完整的技术路线和踩坑经验分享给大家。

光伏发电功率曲线聚类对运维具有三重价值：一是识别异常发电单元，二是优化清洗维护计划，三是为逆变器参数分组设置提供依据。选择K-means算法主要考虑其计算效率高（处理15分钟间隔的全年数据仅需2.3秒）、实现简单，且维度适中的时间序列数据恰好避开了其高维缺陷。

2. 核心技术与数据准备

2.1 时间序列预处理关键步骤

原始数据采集自SCADA系统，包含5个光伏方阵全年每15分钟的功率数据（共35,040个时间点）。预处理流程需要特别注意：

1. 数据清洗：

   • 用移动中值滤波处理瞬时异常值（窗口宽度设为7个点）
   • 缺失值采用相邻两天相同时刻的均值填充
   • 示例代码：

     matlab复制% 中值滤波处理
     clean_data = medfilt1(raw_data, 7, 'omitnan', 'truncate');
     
     % 缺失值填充
     for i = find(isnan(clean_data))
         clean_data(i) = mean([clean_data(i-96), clean_data(i+96)]);
     end
     

2. 归一化处理：

   • 采用Min-Max归一化消除装机容量差异影响
   • 保留原始值在结果分析时反向映射

重要提示：光伏数据必须按季节分开处理。实测发现将夏冬数据混合会导致聚类中心偏移达23%

2.2 特征工程设计方案

直接使用原始时间序列计算量过大，我们提取了6类特征：