基于多維聚類尋優(yōu)算法的新型光伏發(fā)電清潔度模型

摘 要：隨著全球能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和可持續(xù)發(fā)展理念的推進(jìn)，光伏作為一種清潔能源，對其清潔度的評估在優(yōu)化能源分布和增強(qiáng)能源使用效率方面極其重要。文章的目標(biāo)是開發(fā)一種新穎的太陽能光伏發(fā)電清潔度評估模型，該模型采用了多元聚類優(yōu)化算法。文章綜述了太陽能發(fā)電的基本原理以及其清潔度評估準(zhǔn)則，接著提出了一種復(fù)合聚類優(yōu)化策略，并建立了清潔度評價的指標(biāo)框架。通過對算法程序的改進(jìn)和核心技術(shù)的運(yùn)用，增強(qiáng)了模型的精確度和實(shí)際效用。

關(guān)鍵詞：光伏發(fā)電；清潔度評價；多維聚類；尋優(yōu)算法；模型構(gòu)建；清潔能源技術(shù)

中圖分類號：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2095-1302（2024）12-0-03

0 引 言

隨著全球能源危機(jī)的加劇和人們環(huán)境保護(hù)意識的提高，光伏作為一種重要的清潔能源，引起了普遍的重視。太陽能光電轉(zhuǎn)換的清潔度評估準(zhǔn)則尚缺乏一致性，且其評估技術(shù)亦存在限制。本研究依托多元聚集搜索優(yōu)化技術(shù)構(gòu)建了一個創(chuàng)新型太陽能光電發(fā)電清潔度評估框架。模型的核心目標(biāo)是通過一個精確的評估機(jī)制為太陽能光電發(fā)電系統(tǒng)的改進(jìn)布局及其能效的最大化提供戰(zhàn)略性指導(dǎo)。此項研究不只鑄牢了對太陽能電力清潔程度評估的理論根基，也為促進(jìn)清潔能源的持續(xù)發(fā)展開辟了新的視野。

1 理論基礎(chǔ)與模型構(gòu)建

1.1 光伏發(fā)電原理及其清潔度評價標(biāo)準(zhǔn)

光伏發(fā)電技術(shù)主要基于半導(dǎo)體材料的光電效應(yīng)，將太陽光能轉(zhuǎn)換為電能，當(dāng)光子撞擊光伏電池的半導(dǎo)體表面時，激發(fā)電子從價帶躍遷至導(dǎo)帶，形成光生電流。這一過程的效率，即光伏轉(zhuǎn)換效率（PCE），是衡量光伏發(fā)電性能的關(guān)鍵指標(biāo)，其計算見式（1）：

（1）

式中：Pout代表輸出電功率；Pin代表入射光功率。

清潔度評價標(biāo)準(zhǔn)較為復(fù)雜，不僅要考慮光伏發(fā)電的效率，還需要考慮環(huán)境影響、經(jīng)濟(jì)性、系統(tǒng)可靠性等維度。環(huán)境影響主要評估光伏發(fā)電過程中對生態(tài)系統(tǒng)的影響和對環(huán)境的污染程度；經(jīng)濟(jì)性則關(guān)注光伏項目的投入成本與產(chǎn)出效益，常用凈現(xiàn)值（NPV）或內(nèi)部收益率（IRR）來衡量；系統(tǒng)可靠性涉及光伏系統(tǒng)的穩(wěn)定性和維護(hù)需求。清潔度評價可以采用多指標(biāo)綜合評價方法，如加權(quán)綜合評分法，其數(shù)學(xué)模型可以表示為：

（2）

式中：ωi為第i個指標(biāo)的權(quán)重；si為第i個指標(biāo)的得分；n為評價指標(biāo)的總數(shù)。相關(guān)指數(shù)能夠綜合反映光伏發(fā)電項目的清潔度水平，為項目的規(guī)劃和優(yōu)化提供了科學(xué)依據(jù)。光伏發(fā)電系統(tǒng)示意圖如圖1所示。

1.2 多維聚類算法概述

多維聚類算法代表了一類非監(jiān)督式學(xué)習(xí)策略，旨在將數(shù)據(jù)集內(nèi)的觀測值分成多個集群，確保同一集群中的觀測值具有較高的相似性，而不同集群之間的觀測值則展現(xiàn)出較低的相似性。多元群集方法的本質(zhì)在于確立一個妥當(dāng)?shù)拈g隔評估和類同性評估，以便于樣本間的高效分類[1]。普遍應(yīng)用的多元群集技術(shù)涵蓋了K-均值、密度可達(dá)空間聚類應(yīng)用噪聲、分級群集等。在處理多維數(shù)據(jù)集時這些計算程序遭遇了所謂的“維度的詛咒”以及算力要求上的挑戰(zhàn)。為了增強(qiáng)聚類性能，學(xué)術(shù)界提出了眾多改良策略，例如依賴于密集度的聚類技術(shù)、依托于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的聚類技術(shù)等，這些建議在某種程度上減少了處理高維度數(shù)據(jù)集聚類時遇到的難題。

1.3 清潔度評價指標(biāo)體系構(gòu)建

構(gòu)建清潔度評價指標(biāo)體系是實(shí)現(xiàn)光伏發(fā)電清潔度評定的重要環(huán)節(jié)，評價框架需充分展現(xiàn)光伏發(fā)電系統(tǒng)的無污染屬性，涵蓋能效轉(zhuǎn)化率、生態(tài)效應(yīng)、成本效益、技術(shù)穩(wěn)定性及公眾認(rèn)可度等方面[2]。效能轉(zhuǎn)化率這一指標(biāo)主要衡量太陽能電池將光能轉(zhuǎn)化為電能的能力；對環(huán)境的影響主要體現(xiàn)在太陽能發(fā)電過程中對自然生態(tài)的影響及污染情況；成本效益這一指標(biāo)用于審視太陽能發(fā)電項目的經(jīng)濟(jì)效益與投資成本之間的比例關(guān)系；技術(shù)穩(wěn)定性則評估太陽能發(fā)電技術(shù)的可靠性和持續(xù)性；公眾認(rèn)可度反映了社會大眾對太陽能發(fā)電技術(shù)的接納與支持程度。在制定評估框架時必須全面評估各因素的影響力與互聯(lián)性，運(yùn)用諸如專家評議、遞階分析技術(shù)等手段來精確設(shè)定每個因素的比重，以保障評估成果的合理性和公正性。

2 多維聚類尋優(yōu)算法設(shè)計

2.1 算法設(shè)計原則與目標(biāo)

在設(shè)計多維聚類尋優(yōu)算法時，遵循了若干核心原則，旨在保障該程序的效率、精確度和實(shí)用性。準(zhǔn)確性原則著重于算法精確辨認(rèn)和鑒別太陽能光伏發(fā)電計劃的清潔屬性，要求算法擁有卓越的模式辨識能力。魯棒性原則保障了算法在面對現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù)中的干擾和離群點(diǎn)時的處理能力，通過采用離群點(diǎn)識別及高效的統(tǒng)計技術(shù)，算法能夠可靠地呈現(xiàn)出分群效果。擴(kuò)展性原則暗示了算法需展現(xiàn)出對多種數(shù)據(jù)尺度與形態(tài)的適配能力，涵蓋各類規(guī)模的太陽能發(fā)電計劃。要求算法擁有可調(diào)整性高的參數(shù)配置以及組件化的架構(gòu)[3]。彈性準(zhǔn)則許可使用者依據(jù)特定的情境調(diào)節(jié)算法設(shè)定值以期達(dá)成最理想的群集成果。例如客戶能夠依據(jù)工程的詳細(xì)要旨，修改簇的數(shù)量或改變距離計算方法。原則上要求算法的構(gòu)建和執(zhí)行過程必須明朗、容易把握和檢驗，這將促進(jìn)算法的普及和使用。

基于這些原則，旨在構(gòu)建一個聚類算法模型，該模型可以全方位地衡量太陽能發(fā)電的環(huán)保性。該框架不僅能夠?qū)μ柲馨l(fā)電資料進(jìn)行高效的分組，而且在分組操作期間還可改善衡量標(biāo)準(zhǔn)，以增進(jìn)評估的精度與穩(wěn)定性。

2.2 算法流程與關(guān)鍵技術(shù)

多維聚類尋優(yōu)算法的設(shè)計流程是實(shí)現(xiàn)新型光伏發(fā)電清潔度模型的核心。算法首先對光伏發(fā)電項目數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化和歸一化，以確保不同量綱指標(biāo)的可比性。隨后，算法采用聚類特征選擇技術(shù)，通過計算特征間的相關(guān)系數(shù)，剔除冗余特征，保留最具代表性的特征子集[4]。在此基礎(chǔ)上，算法通過隨機(jī)或基于數(shù)據(jù)分布的方法初始化聚類中心，為后續(xù)的聚類迭代打下基礎(chǔ)。聚類迭代過程中，算法采用距離度量函數(shù)來評估樣本與聚類中心的相似度，其中歐氏距離是最常用的度量方式，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

（3）

式中：d（p， c）表示樣本點(diǎn)p與聚類中心c之間的歐氏距離；pj和cj分別是樣本點(diǎn)和聚類中心在第j個特征上的值；m是特征的總數(shù)。

算法還包括聚類數(shù)的確定，這通常通過肘部法則或輪廓系數(shù)等方法來輔助確定。整個算法流程迭代進(jìn)行，直到滿足收斂條件或達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)，最終得到最優(yōu)的聚類劃分[5]。通過這種方法，算法能夠有效識別光伏發(fā)電項目的清潔度特征，為光伏發(fā)電清潔度評價提供了一種科學(xué)、系統(tǒng)的分析工具。

2.3 算法性能分析

為驗證多維聚類尋優(yōu)算法的性能，進(jìn)行了一系列性能評估與對照試驗。在試驗過程中挑選了多樣化的光伏發(fā)電數(shù)據(jù)匯集，涵蓋了多規(guī)模、多維度以及各類噪聲強(qiáng)度的資料。在對比現(xiàn)行的群集方法（例如K-均值、密度基準(zhǔn)空間聚類應(yīng)用噪聲）時，從群集準(zhǔn)確度、運(yùn)算速率、一致性和伸縮性等多個角度對算法的表現(xiàn)進(jìn)行了深入分析。研究數(shù)據(jù)揭示了本研究開發(fā)的多元群集優(yōu)化技術(shù)在群集準(zhǔn)確性方面展現(xiàn)出的顯著的優(yōu)越性，特別是在分析多維度信息時，該算法能夠有效辨認(rèn)出太陽能光伏發(fā)電裝置的清潔度屬性[6]。該算法在處理速度方面同樣展現(xiàn)了相當(dāng)優(yōu)秀的能力，能夠滿足大型數(shù)據(jù)集群的分類要求。算法的魯棒性和伸縮性亦經(jīng)過了考驗，這表明該算法擁有出色的適用性和普適性。經(jīng)過這些功能測試和評估，再次驗證了設(shè)計的算法在光伏發(fā)電清潔度評定方面的實(shí)用性和卓越性。

3 新型光伏發(fā)電清潔度模型的實(shí)現(xiàn)

3.1 模型輸入?yún)?shù)與數(shù)據(jù)預(yù)處理

在新型光伏發(fā)電清潔度模型的實(shí)現(xiàn)過程中，輸入?yún)?shù)的選擇至關(guān)重要。這些參數(shù)不只涉及光伏發(fā)電裝置的核心性能參數(shù)，如效率轉(zhuǎn)化、能量產(chǎn)出、耐用年限等，也包含對環(huán)境造成的影響等諸多要素，譬如二氧化碳排放總量、土地利用率、水資源耗費(fèi)等。經(jīng)濟(jì)效益指數(shù)包含資本收益率、操作開銷、保養(yǎng)開支等，同樣構(gòu)成了模型輸入要素的關(guān)鍵部分。為了保障模型的精確度和穩(wěn)定性，數(shù)據(jù)預(yù)處理至關(guān)重要[7]。在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的過程中的首要任務(wù)是進(jìn)行數(shù)據(jù)梳理，目的是剔除不合規(guī)或有誤的信息；數(shù)據(jù)規(guī)范化的目標(biāo)在于抵消由于量度不同所帶來的干擾；使數(shù)據(jù)規(guī)范化，確保在分析模型里，所有特征都享有等同的影響力。遵循這些規(guī)則可以為模型確定一個精確、穩(wěn)定并且可對照的數(shù)據(jù)底層。

3.2 模型構(gòu)建與算法實(shí)現(xiàn)

模型構(gòu)建的核心在于將多維聚類尋優(yōu)算法應(yīng)用于對光伏發(fā)電清潔度的評價。在建立模型的初步階段，首要任務(wù)是確立對清潔度判定的核心準(zhǔn)則，這一準(zhǔn)則全面反映了光伏發(fā)電系統(tǒng)的各個方面，包括其性能、對環(huán)境的作用、經(jīng)濟(jì)效益等。接著通過應(yīng)用集群分析方法，將光伏發(fā)電系統(tǒng)按照清潔度水平進(jìn)行分類。設(shè)定簇心，隨后測算各數(shù)據(jù)點(diǎn)至簇心的間隔，依據(jù)該間隔把數(shù)據(jù)點(diǎn)歸入鄰近的簇內(nèi)[8]。接著調(diào)整簇心，此流程持續(xù)循環(huán)，直到達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。程序設(shè)計同樣涉及了對簇數(shù)量進(jìn)行精確設(shè)定、簇核心的刷新流程以及簇邊緣的優(yōu)化方案的具體構(gòu)思。這一系列程序使得模型得以高效辨識并評估太陽能發(fā)電裝置的清潔程度。

3.3 模型驗證與案例分析

為驗證新型光伏發(fā)電清潔度模型的有效性，進(jìn)行了一系列案例分析，這些案例涵蓋了不同地區(qū)、不同規(guī)模和不同類型的光伏發(fā)電項目。在案例分析中，采用模型對光伏發(fā)電項目的資料進(jìn)行加工與評估，隨后與傳統(tǒng)的評價手段作比較，以衡量該模型的精確度和卓越性。經(jīng)過差異性考量觀察到該模式在辨識光伏發(fā)電設(shè)施清潔度屬性上，特別是在應(yīng)對受繁雜環(huán)境因素作用的計劃時展現(xiàn)出更卓越的精確度[9]。在案例研究中，模型的魯棒性亦得到了充分驗證，即便是在資料充斥著噪聲干擾與離群值的環(huán)境中，該模型依舊能夠輸出穩(wěn)定且可靠的評估結(jié)果。這批案例研究不只驗證了該模型的有效性，也為評估光伏發(fā)電產(chǎn)業(yè)的環(huán)保性提供了確鑿的證據(jù)，有助于促進(jìn)光伏發(fā)電技術(shù)的發(fā)展與改進(jìn)。

4 結(jié)果分析與討論

4.1 清潔度評價結(jié)果的統(tǒng)計分析

為全面評估光伏發(fā)電項目的清潔度，采用了一種綜合評價方法，該方法基于多維聚類尋優(yōu)算法，結(jié)合了光伏發(fā)電效率、環(huán)境影響和經(jīng)濟(jì)性等維度。評價過程中，對各項指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以消除不同量綱的影響，然后通過算法確定各指標(biāo)的權(quán)重，計算綜合得分以反映清潔度水平。

評估報告揭示了各類太陽能光電發(fā)電項目在清潔程度方面表現(xiàn)出的不同，在深入分析時觀察到轉(zhuǎn)換效能的平均水平是18.3%，峰值效能可上升至22.5%，而最低點(diǎn)則降至15.7%，其標(biāo)準(zhǔn)偏差為1.9%。就環(huán)境影響而言，平均碳排放量降至0.045 t/MW·h，與常規(guī)煤炭發(fā)電相比大幅減少[10]。在經(jīng)濟(jì)效益層面平均資本盈利率達(dá)到了9.5%，峰值盈利率可達(dá)12%，而谷底則是7%，其標(biāo)準(zhǔn)偏差為1.5%。這批資料不只展現(xiàn)了太陽能光電工程的清潔度，同樣反映出它的經(jīng)濟(jì)效益與生態(tài)益處。光伏發(fā)電清潔度評價統(tǒng)計分析見表1。

通過上述數(shù)據(jù)解讀可以推斷出，太陽能作為一種清潔能源，不僅在生態(tài)效益方面展現(xiàn)出其顯著的優(yōu)越性，在經(jīng)濟(jì)效益層面亦顯示了它積極的盈利前景。

4.2 模型的適用性與局限性分析

新型光伏發(fā)電清潔度模型在實(shí)際應(yīng)用中表現(xiàn)出了較高的適用性。在對100個規(guī)模各異的光伏發(fā)電項目進(jìn)行綜合評估后，該模型能有效辨識出具有較高清潔度的光伏發(fā)電站項目。該模型在轉(zhuǎn)化效能評估方面的精確度高達(dá)90%，對環(huán)境影響評估的準(zhǔn)確性為85%，在經(jīng)濟(jì)效益評估方面的精度為92%，充分顯示了其強(qiáng)大的評估能力。然而，該模型在實(shí)際應(yīng)用過程中也面臨若干限制[11]，例如：在信息品質(zhì)較差的場合，資料遺漏或含有離群點(diǎn)時，模型的評估成果可能會受到干擾。管理某些特殊種類的光伏發(fā)電項目，比如在分散式太陽能板電力網(wǎng)絡(luò)的情況下，模型或許需要對某些參數(shù)進(jìn)行額外微調(diào)，以便提高評估結(jié)果的精確度。通過持續(xù)改進(jìn)計算算法并調(diào)節(jié)模型參數(shù)，有理由相信這一模型將為光伏發(fā)電領(lǐng)域的清潔度評估帶來更精細(xì)、穩(wěn)定的決策輔助。

5 結(jié) 語

本文通過構(gòu)建基于多維聚類尋優(yōu)算法的新型光伏發(fā)電清潔度評價模型，對光伏發(fā)電系統(tǒng)的清潔度進(jìn)行了詳盡且徹底的評估。模擬的實(shí)際分析數(shù)據(jù)揭示了此模型可準(zhǔn)確衡量光伏發(fā)電項目的清潔度，為光伏發(fā)電系統(tǒng)的合理布局和提升使用效率奠定了理論基礎(chǔ)。本文強(qiáng)調(diào)了理論框架在實(shí)際運(yùn)用時可能面臨的限制，并對將來的探索路徑提出了意見。隨著科技的持續(xù)創(chuàng)新和信息量的不斷增加，相信這一模型在推動清潔能源的持續(xù)發(fā)展方面將起到更加重要的作用。

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作者簡介：孫 文（1992—），男，江蘇鹽城人，碩士，中級工程師，就職于南京市拾葉者信息科技有限公司，研究方向為能源信息化、大數(shù)據(jù)分析。