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風電機組異常數(shù)據智能識別方法

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  摘要:從風電場收集到的大量數(shù)據中通常包含異常數(shù)據,這樣的異常數(shù)據給風電功率波動特性、風電功率預測等方面研究帶來負面影

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更新日期
2015-10-28
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  摘要:從風電場收集到的大量數(shù)據中通常包含異常數(shù)據,這樣的異常數(shù)據給風電功率波動特性、風電功率預測等方面研究帶來負面影響,影響著預測的精度。本文分析了風機SCADA系統(tǒng)的風速功率曲線中異常數(shù)據的來源以及產生機理,并采用三種不同的算法分三個步驟對異常數(shù)據進行自動識別,從而為后續(xù)研究提供有效的數(shù)據集。規(guī)模化測試結果表明,該系列算法識別異常數(shù)據的準確率在94.6%,初步符合服務現(xiàn)場風電場數(shù)據分析的要求。

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