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题名基于规则库与PRRL模型的风电功率数据清洗方法
被引量：1
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作者
杨海能
唐杰
邵武
刘白杨
陈日恒
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机构
邵阳学院机械与能源工程学院
多电源地区电网运行与控制湖南省重点实验室(邵阳学院)
邵阳职业技术学院汽车与智能制造学院
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出处
《太阳能学报》
CSCD
北大核心
2024年第12期416-425,共10页
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基金
湖南省自然科学基金(2022JJ50206,2023JJ50263)
邵阳学院研究生创新项目(CX2023SY060)。
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文摘
为提升风电场原始数据中异常数据的识别精度,提出一种结合规则库与PRRL模型的风电场数据清洗方法。首先依据风电场装机容量等参数建立规则库,提高数据集中正常数据占比。其次,以RANSAC稳健回归算法为核心,线性回归模型为基础,将风速数据作为输出,同时扩展输入变量的多项式特征来捕捉风速与功率之间的非线性关系,构建PRRL稳健回归模型。该模型经过规则库处理后的数据训练,可有效识别原始数据中的异常数据。通过对湖南某风电场的实例数据进行应用测试,结果显示该方法在处理异常数据占比较高数据时,能有效识别其中的异常数据,并降低风电功率预测模型的预测误差。
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关键词
风电场
数据清洗
异常检测
规则库
回归分析
稳健回归分析
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Keywords
wind farm
data cleaning
anomaly detection
rule base
regression analysis
robust regression analysis
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分类号
TK81
[动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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