基于Sigma卡尔曼滤波的光伏电站监测数据修复方法

• 作者: 任佳琦 俞娜燕 倪晓宇 李向超 费科
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: Sigma卡尔曼滤波 光伏电站 数据修复
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 32-34
• 页数: 3页
• 分类号: TN713
• 字数: 2785字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2018.08.18

摘要

实际电网中监测数据存在不确定性噪声、通信丢包导致的异常数据项,将会给光伏发电规律的总结与电网运行与调度的决策产生带来困难.光伏电站输出功率受到多种因素影响,包括太阳辐射度、环境温度、太阳辐射面积等,而光伏电站输出功率在相同气象条件下存在相似性.本文考虑光伏电站输出功率的多种影响因素,训练RBF人工神经网络作为状态转换方程.然后基于Sigma点卡尔曼滤波理论对光伏电站输出功率信息进行滤波.算例结果表明,所提方法能够有效修复光伏电站监测数据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	俞娜燕		3	0	0.0	0.0
2	李向超		3	0	0.0	0.0
3	费科		3	0	0.0	0.0
4	任佳琦	河海大学能源与电气学院	4	3	1.0	1.0
5	倪晓宇		5	9	1.0	3.0