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申请/专利权人：宁波永耀电力投资集团有限公司

摘要：本发明属于数据处理技术领域，具体涉及一种用于分布式的结算方法以及财务机器人，所述方法包括收集并存储各光伏发电用户的相关数据，相关数据包括时间序列发电数据和对应的气象数据，根据时间序列发电数据对相关数据进行第一次分类，在第一次分类的过程中确定最优分类数，对第一次分类后的每个类别的相关数据按照相关气象数据进行第二次分类，将第二次分类后生成的多个不同类别的相关数据作为训练数据集，使用训练数据集通过机器学习算法训练生成第一预测模型和第二预测模型，根据第一预测模型和第二预测模型的预测数据标记异常发电数据，计算不异常的总发电数据对用户进行费用结算。本发明能够识别出异常发电数据，减少费用结算错误。

主权项：1.一种用于分布式光伏发电用户的结算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、收集并存储各光伏发电用户的相关数据，所述相关数据包括时间序列发电数据和对应的气象数据，所述时间序列发电数据为每隔预设周期光伏的发电量，所述气象数据包括太阳辐射值、温度、湿度、降水量、风向和风速，计算各气象数据和所述发电数据的相关系数，获取所述相关系数大于第一阈值的多个相关气象数据，所述第一阈值是预设的判断相关性大小的数值；步骤S2、根据所述时间序列发电数据对所述相关数据进行第一次分类，在第一次分类的过程中确定最优分类数，对第一次分类后的每个类别的所述相关数据按照相关气象数据进行第二次分类；步骤S3、将第二次分类后生成的多个不同类别的所述相关数据作为训练数据集，使用所述训练数据集通过机器学习算法训练生成第一预测模型和第二预测模型；步骤S4、获取目标日期的目标气象数据，将所述目标气象数据输入到所述第一预测模型和所述第二预测模型，根据所述第一预测模型输出对应预测发电数据，还根据所述第二预测模型获取所述预测发电数据的预测偏差，经过所述目标日期后获取对应的实际发电数据，根据所述预测偏差修改所述预测发电数据获取到修正后的预测发电范围，判断所述实际发电数据是否在所述预测发电范围内，若在，记录所述实际发电数据，若不在，标记所述实际发电数据为异常数据；步骤S5、获取目标周期内的所有不异常的实际发电数据的总发电数据并根据所述总发电数据对用户进行费用结算；其中，在所述步骤S2中，根据所述时间序列发电数据对所述相关数据进行第一次分类，在第一次分类的过程中确定最优分类数的过程，包括如下步骤：获取所述时间序列发电数据，预设第一分类数s，所述第一分类数s为大于1的正整数，获取每条所述时间序列发电数据的变化趋势，将所述变化趋势相似的时间序列发电数据分为一个类，计算将所述时间序列发电数据分为s个类时的评估值fs，计算将所述时间序列发电数据分为s+1个类时的评估值fs+1，计算所述评估值fs和所述评估值fs+1的第一差值，比较所述第一差值和第一阈值，若所述第一差值大于等于所述第一阈值，分类为s+1个类别比分类为s个类别的评估值小，且所述第一差值大于第一阈值，评估值还有下降空间，计算将所述时间序列发电数据分为s+2个类时的评估值fs+2，计算所述评估值fs+1和所述评估值fs+2的第二差值，比较所述第二差值和所述第一阈值，若所述第二差值大于等于第一阈值，重复本步骤计算评估值fs+2和评估值fs+3的第三差值，直到计算出的差值小于第一阈值。

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