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(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211339789.4 (22)申请日 2022.10.27 (71)申请人 兴业银行股份有限公司 地址 350014 福建省福州市台江区江滨中 大道398号兴业银行 大厦 申请人 兴业数字金融服 务(上海)股份有限 公司 (72)发明人 征程 吴蕊竹 杨益明 姜敬国 刘昕宇 张依漪 (74)专利代理 机构 上海段和段律师事务所 31334 专利代理师 韩成玲 (51)Int.Cl. G06Q 40/02(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 光伏发电异常监测和贷款风险评估方法及 系统 (57)摘要 本发明提供了一种光伏发电异常监测和贷 款风险评估 方法及系统, 包括: 步骤S1: 通过经纬 度网格进行初步分组, 识别太阳能总辐 照量以及 其他影响 因子, 进行更精准的分组。 步骤S2: 计算 每个分组内各电站单位安装容量发电量和均值 的偏离度, 发现偏离度高于预设值的电站; 步骤 S3: 计算偏离度高于预设值的电站的发电收益; 步骤S4: 将发电收益和还款本息金额做对比, 如 小于还款本息金额, 则存在还款风险, 升级预警 等级。 本发 明能通过近邻分析与主成分分析将海 量光伏电站聚类为客观条件接近的小组, 达到仅 通过极易获取的发电量数据即可进行发电异常 分析的目的。 权利要求书3页 说明书8页 附图1页 CN 115482098 A 2022.12.16 CN 115482098 A 1.一种光伏发电异常监测 和贷款风险评估方法, 其特 征在于, 包括: 步骤S1: 通过经纬度网格进行初步分组, 识别太阳能总辐照量以及其他影响因子, 进行 更精准的分组。 步骤S2: 计算每个分组内各电站单位安装容量发电量和均值的偏离度, 发现偏离度高 于预设值的电站; 步骤S3: 计算偏离度高于预设值的电站的发电收益; 步骤S4: 将发电收益和还款本息金额做对比, 如小于还款本息金额, 则存在还款风险, 升级预警等级。 2.根据权利要求1所述的光伏发电异常监测和贷款风险评估方法, 其特征在于, 在所述 步骤S1中: 步骤S1.1: 取中国地理矢量图的四至经纬度, 形成一个矩形, 并依次按照预设标准的经 纬度将矩形进 行网格划分, 形成不同的网格组合, 获取1km*1km分辨率的过去一年地表辐 照 数据, 对每个网格组合, 计算该组合内每个网格的地表辐照方差, 平均后生 成该组合的平均 方差; 绘制网格组合地表辐照数据平均方差曲线, 确定曲线拐点对应的网格组合, 完成初步 分组; 步骤S1.2: 收集每个光伏电站组件类型、 光伏方阵倾角、 方位角、 电站安装年限的值作 为自变量, 将日发电量作为因变量, 运用PCA主成分分析确定关键因子以及各因子权重, 因 子个数根据聚类分组的效果进行调整; 步骤S1.3: 基于得到的关键因子作为特征, 对组内电站通过Kmeans聚类方法进行更为 精准的分组, 且除预设的孤立点外, 组内成员数目不少于预设数量, 过程中不断调整因子个 数和聚类分组个数。 3.根据权利要求1所述的光伏发电异常监测和贷款风险评估方法, 其特征在于, 在所述 步骤S2中: 步骤S2.1: 获取分组内每个电站的发电量和组件安装容量, 计算单位组件安装容量的 发电量; 步骤S2.2: 相同环境条件下单位组件安装容量的发电量呈正态分布, 计算T1日g1分组 内单位组件安装容量的发电量的均值 μ1, 标准差为σ 1, 以预设的显著 性水平进 行单侧检验, 单位组件安装容量的发电量小于 μ1 ‑1.65*SE1的电站判定为偏离度显著。 其中, SE1为标准 误, 公式为: 由于逐个检验, 此处n取 1, 故SE为该组的标准差σ 1; 计算出所有分 组内偏离度显著的电站; 步骤S2.3: 对偏离度高于预设值的电站 发出预警通知, 结合逆变器电压、 电流、 功率, 以 及电站遮挡 、 积灰情况, 判断设备维护情况。 4.根据权利要求1所述的光伏发电异常监测和贷款风险评估方法, 其特征在于, 在所述 步骤S3中: 对判定为偏离度高于预设值的 电站, 统计一个还款周期内的发电量, 用发电量与发电 并网价格相乘, 计算每 个电站的发电收益。 5.根据权利要求1所述的光伏发电异常监测和贷款风险评估方法, 其特征在于, 在所述 步骤S4中:权 利 要 求 书 1/3 页 2 CN 115482098 A 2步骤S4.1: 查询电站业主申请的银行贷款最近一个还款周期的还款本息金额, 将电站 一个还款周期的发电收益和还款本息金额做对比, 如发电收益小于还款本息金额, 则存在 还款风险; 步骤S4.2: 对存在还款风险的电站, 升级预警等级, 向运维公司发出检修或者组件替换 通知。 6.一种光伏发电异常监测 和贷款风险评估系统, 其特 征在于, 包括: 模块M1: 通过经纬度网格进行初步分组, 识别太阳能总辐照量以及其他影响因子, 进行 更精准的分组。 模块M2: 计算每个分组内各电站单位安装容量发电量和均值的偏离度, 发现偏离度高 于预设值的电站; 模块M3: 计算偏离度高于预设值的电站的发电收益; 模块M4: 将发电收益和还款本息金额做对比, 如小于还款本息金额, 则存在还款风险, 升级预警等级。 7.根据权利要求6所述的光伏发电异常监测和贷款风险评估系统, 其特征在于, 在所述 模块M1中: 模块M1.1: 取中国地理矢量图的四至经纬度, 形成一个矩形, 并依次按照预设标准的经 纬度将矩形进 行网格划分, 形成不同的网格组合, 获取1km*1km分辨率的过去一年地表辐 照 数据, 对每个网格组合, 计算该组合内每个网格的地表辐照方差, 平均后生 成该组合的平均 方差; 绘制网格组合地表辐照数据平均方差曲线, 确定曲线拐点对应的网格组合, 完成初步 分组; 模块M1.2: 收集每个光伏电站组件类型、 光伏方阵倾角、 方位角、 电站安装年限的值作 为自变量, 将日发电量作为因变量, 运用PCA主成分分析确定关键因子以及各因子权重, 因 子个数根据聚类分组的效果进行调整; 模块M1.3: 基于得到的关键因子作为特征, 对组内电站通过Kmeans聚类方法进行更为 精准的分组, 且除预设的孤立点外, 组内成员数目不少于预设数量, 过程中不断调整因子个 数和聚类分组个数。 8.根据权利要求6所述的光伏发电异常监测和贷款风险评估系统, 其特征在于, 在所述 模块M2中: 模块M2.1: 获取分组内每个电站的发电量和组件安装容量, 计算单位组件安装容量的 发电量; 模块M2.2: 相同环境条件下单位组件安装容量的发电量呈正态分布, 计算T1日g1分组 内单位组件安装容量的发电量的均值 μ1, 标准差为σ 1, 以预设的显著 性水平进 行单侧检验, 单位组件安装容量的发电量小于 μ1 ‑1.65*SE1的电站判定为偏离度显著。 其中, SE1为标准 误, 公式为: 由于逐个检验, 此处n取 1, 故SE为该组的标准差σ 1; 计算出所有分 组内偏离度显著的电站; 模块M2.3: 对偏离度高于预设值的电站 发出预警通知, 结合逆变器电压、 电流、 攻略, 以 及电站遮挡 、 积灰情况, 判断设备维护情况。 9.根据权利要求6所述的光伏发电异常监测和贷款风险评估系统, 其特征在于, 在所述 模块M3中:权 利 要 求 书 2/3 页 3 CN 115482098 A 3
专利 光伏发电异常监测和贷款风险评估方法及系统
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