风电场输出功率异常数据识别与重构方法研究

电力大数据不仅是数据,更是财产。它是发展电力所必需的重要资源。风电数据包括发电和发电两方面的数据。运行数据是电力大数据的重要组成部分。虽然采样过程的分析对风电场的运行、控制和网络研究有很大的帮助,但风电场采集的大量数据往往含有异常数据点。这些异常对风特性和风电预测有负面影响。本文分析了风电场历史驱动数据中的波动异常,建立了相应的数学模型。利用该模式,分析了风场历史分析中异常数据的主要来源。