风速数据奇异点辨识研究

• 作者: 叶林 李丽
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 学科: 工学
• 关键词: 模极大值 阈值 Lipschitz 自回归滑动平均法 风速:风电功率预测
• 年，卷（期）: 2011,（21）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 92-97
• 分类号: TM71
• 字数: 4437字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-3415.2011.21.018

摘要

保证风速数据的真实性与可靠性,可以有效地提高风电功率预测精度.针对风速信号中包含奇异点,采用基于小波模极大值的方法进行辨识.该方法将阈值判定与李氏指数相结合,首先,求出小波分解后细节系数的局部极值点,由于奇异点的高频分量很大,因此利用阈值对奇异点的位置进行初步判定；然后,寻找各尺度局部极值点的传播点并绘制模极大值线,从而求得李氏指数a,当李氏指数a＜1时,判定该点为奇异点；最后利用自回归滑动平均法ARMA(p,q)对奇异点进行修正.研究实例表明,所采用的基于小波模极大值的奇异点辨识方法,能够准确的判断出信号的奇异性以及发生的时刻,并且能够有效地修正奇异点的值,从而保证风速数据的可靠性,具有一定的实际应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李丽	中国农业大学信息与电气工程学院	51	586	14.0	22.0
2	叶林	中国农业大学信息与电气工程学院	56	1486	19.0	38.0