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风电机组风速-功率异常运行数据特征及清洗方法
风电机组风速-功率异常运行数据特征及清洗方法
作者:
付雪姣
周冲成
沈小军
王伟
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
风电机组
风功率曲线
异常数据
数据清洗
摘要:
风功率曲线是考核风电机组发电性能的重要指标,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.实际运行过程的设备故障及人为控制因素会导致风速-功率曲线中存在大量的异常数据,给风功率曲线的后续应用带来严重影响.本文在分析风电机组风速-功率异常运行数据特征的基础上,根据空间分布位置和形态将异常数据分为曲线底部、中部、上部堆积型异常数据和曲线周围分散型异常数据等四类,提出了基于变点分组法与四分位法组合的异常数据识别清洗方法及流程,与四分位-变点分组法以及局部离群因子算法的对比算例验证结果表明,提出的交点分组-四分位法可有效识别四种类型的异常数据,流程合理,清洗效果好,效率高,并具有较强的通用性.
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篇名
风电机组风速-功率异常运行数据特征及清洗方法
来源期刊
电工技术学报
学科
工学
关键词
风电机组
风功率曲线
异常数据
数据清洗
年,卷(期)
2018,(14)
所属期刊栏目
电力系统
研究方向
页码范围
3353-3361
页数
9页
分类号
TP274
字数
6756字
语种
中文
DOI
10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.171129
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
沈小军
同济大学电气工程系
41
223
8.0
13.0
2
周冲成
同济大学电气工程系
4
9
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3
付雪姣
同济大学电气工程系
3
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王伟
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风功率曲线
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研究去脉
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电工技术学报
主办单位:
中国电工技术学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
1000-6753
CN:
11-2188/TM
开本:
大16开
出版地:
北京市西城区莲花池东路102号天莲大厦10层
邮发代号:
6-117
创刊时间:
1986
语种:
chi
出版文献量(篇)
8330
总下载数(次)
38
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