基于回归模型的风电海量数据补齐算法研究

在研究风电场或风电机组出力特性前,对数据的预处理很必要。数据可能出现的问题较多,集中的大量数据缺失是其中比较棘手的问题之一。针对这个问题,在分析风电场或风电机组之间时间和空间的分布特性的基础上,建立对集中的大量数据缺失补齐的时空模型,并根据时间模型和空间模型的特点对建立的时空模型进行改善,提出了一种双向变权重的时空模型。以均方根误差为指标,评价双向变权重的时空模型与单一时间、空间模型的补齐精度。通过算例验证双向变权重的时空模型优于单一模型,补齐精度有明显的提高。