数据清洗在新能源功率预测中的研究综述和展望

• 作者: 吴国昌 杨少华 武佳卉 肖颂勇 邵振国
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 新能源功率预测 不确定性 数据清洗 异常值剔除 缺失值重构
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 1-6
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

新能源功率预测是提高新能源场站控制,保障高比率新能源发电接入电网安全稳定运行的关键技术.目前,由于通信故障、设备异常、人为限电等不确定性问题,导致新能源场站的实测数据中含有高比例异常数据,进而降低了功率预测的精度.有效的数据清洗可以提高数据质量,使新能源功率预测结果更加精确.本文首先概述了数据清洗的主流方法;然后对异常数据进行详细分类,从异常值剔除和缺失值重构两个方面重点阐述和分析了现有数据清洗方法的基本思路、应用条件以及优缺点;最后指出了未来数据清洗中值得关注的问题和方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	武佳卉		1	0	0.0	0.0
2	邵振国		1	0	0.0	0.0
3	杨少华		1	0	0.0	0.0
4	肖颂勇		1	0	0.0	0.0
5	吴国昌		1	0	0.0	0.0