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基于改进组内方差算法识别风电机组异常数据
1
作者
王晓宇
阿木古楞
+3 位作者
李关平
潘平洋
高瑞林
刘慧
《风机技术》
2023年第4期80-84,共5页
由于受数据测量误差、弃风限电及停机等因素的影响,风电机组SCADA采集数据中存在大量异常数据,清洗剔除异常数据是有效进行风电机组性能分析与预测研究的前提。本文采用改进最优组内方差算法对风电机组异常数据进行识别。经现场实例验...
由于受数据测量误差、弃风限电及停机等因素的影响,风电机组SCADA采集数据中存在大量异常数据,清洗剔除异常数据是有效进行风电机组性能分析与预测研究的前提。本文采用改进最优组内方差算法对风电机组异常数据进行识别。经现场实例验证表明:改进最优组内方差算法可在不增加硬件设备的前提下,准确有效的识别风速-功率曲线中的底部堆积型、中部堆积型、上部堆积型和周围分散型四类异常数据。
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关键词
风电机组
风速-功率曲线
改进最优方差算法
数据清洗
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职称材料
题名
基于改进组内方差算法识别风电机组异常数据
1
作者
王晓宇
阿木古楞
李关平
潘平洋
高瑞林
刘慧
机构
中广核新能源投资(深圳)有限公司内蒙古分公司
出处
《风机技术》
2023年第4期80-84,共5页
文摘
由于受数据测量误差、弃风限电及停机等因素的影响,风电机组SCADA采集数据中存在大量异常数据,清洗剔除异常数据是有效进行风电机组性能分析与预测研究的前提。本文采用改进最优组内方差算法对风电机组异常数据进行识别。经现场实例验证表明:改进最优组内方差算法可在不增加硬件设备的前提下,准确有效的识别风速-功率曲线中的底部堆积型、中部堆积型、上部堆积型和周围分散型四类异常数据。
关键词
风电机组
风速-功率曲线
改进最优方差算法
数据清洗
Keywords
Wind Turbine
Wind Speed-Power Curve
Improved Optimal Variance Algorithm
Data Cleaning
分类号
TM315 [电气工程—电机]
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作者
出处
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1
基于改进组内方差算法识别风电机组异常数据
王晓宇
阿木古楞
李关平
潘平洋
高瑞林
刘慧
《风机技术》
2023
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