基于功率曲线的风电机组数据清洗算法

• 作者: 刘瑞华 娄建楼 曲朝阳 李韶武 胥佳 陆恒
• 来源期刊: 电力系统自动化
• 关键词: 风电机组 功率曲线 数据处理 状态检测
• 年，卷（期）: 2016,（10）
• 所属期刊栏目: 信息通信技术及应用
• 页码范围: 116-121
• 页数: 6页
• 字数: 4208字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7500/AEPS20151014003

摘要

针对风电机组性能分析过程繁琐低效、数据清洗不彻底以及传统方法难以有效识别复杂多变的异常发电状态的问题，提出一种用于风电机组功率曲线分析的数据清洗算法。通过分析风电机组数据采集与监控(SCADA)系统采集的风速功率数据，优化数据处理规则与数据分析过程，提出最优组内方差清洗算法，检测机组发电性能异常的状态，降低对检测工具和数据维度的硬性要求。实例分析表明该方法实用、高效，在不增加硬件设备投资的前提下，能准确清洗风电机组功率曲线数据并识别出机组异常运行状态，显著提高了风电机组性能分析的准确性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曲朝阳	东北电力大学信息工程学院	104	1025	15.0	26.0
2	娄建楼	东北电力大学信息工程学院	17	122	6.0	11.0
3	胥佳		6	64	4.0	6.0
4	李韶武		2	53	2.0	2.0
5	刘瑞华		2	53	2.0	2.0
6	陆恒	东北电力大学信息工程学院	2	43	2.0	2.0