风电场弃风异常数据簇的特征及处理方法

• 作者: 叶林 朱倩雯 赵永宁
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 风电功率曲线 弃风 异常数据 四分位法 聚类分析
• 年，卷（期）: 2014,（21）
• 所属期刊栏目: 学术研究
• 页码范围: 39-46
• 页数: 8页
• 字数: 6844字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20131213010

摘要

风电场的历史运行数据尤其是风速和风电功率数据对风电场的运行管理和电力系统的运行调度都具有重要意义。在实际运行中，风电场的弃风现象较为严重，弃风会导致风速-功率散点图中存在大量横向分布的堆积型异常数据，这会对构造风电场的等值功率曲线产生较大的影响，从而降低风电功率预测精度，进而对风电场的运行管理和电力系统的运行调度造成不利影响。文中在分析风电场弃风异常数据特征的基础上，提出一种基于四分位法和聚类分析的异常数据组合筛选模型，首先采用两次四分位法剔除常规的分散型异常数据，再使用聚类法剔除堆积型异常数据，并采用二次聚类的思想来解决k-means聚类中k 的取值问题。算例分析表明，该模型可有效剔除弃风造成的异常数据簇，对不同的风电机组和风电场有较强的通用性，具有一定的工程实用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	叶林	中国农业大学信息与电气工程学院	56	1486	19.0	38.0
2	赵永宁	中国农业大学信息与电气工程学院	14	470	12.0	14.0
3	朱倩雯	中国农业大学信息与电气工程学院	4	212	4.0	4.0