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基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别
被引量：
8
1
作者
吴永斌
张建忠
+1 位作者
邓富金
黄树帮
《电力工程技术》
北大核心
2023年第4期141-148,共8页
风电场运行中产生了数量巨大的历史数据,而提升历史数据的质量是实现风电场高效智能运维的前提。为此,文中分析了风电场风功率数据的分布特征和形成机理,提出基于方差变化率判据-四分位法组合的风电场风功率异常数据识别方法。首先,利...
风电场运行中产生了数量巨大的历史数据,而提升历史数据的质量是实现风电场高效智能运维的前提。为此,文中分析了风电场风功率数据的分布特征和形成机理,提出基于方差变化率判据-四分位法组合的风电场风功率异常数据识别方法。首先,利用物理规则对原始风功率曲线进行预处理,剔除明显异常的数据;然后,利用风功率方差变化率判据法识别并清洗风功率曲线的堆积型异常功率数据点,判据的阈值借助箱型图自动获取;同时,利用四分位法识别并清洗剩余的离散型异常数据点;最后,通过算例验证了所提算法的可行性。研究结果表明所提算法具有易实现、效率高和通用性强的优点,其异常识别效果优于局部离群因子(local outlier factor,LOF)算法和Thompson tau-四分位算法,其耗时比LOF和Thompson tau-四分位算法分别减少9.6 s和0.49 s,且在5个不同位置的风电场验证了所提算法的通用性。
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关键词
风电场
风功率数据
异常识别
方差变化率判据
四分位
智能运维
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职称材料
题名
基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别
被引量：
8
1
作者
吴永斌
张建忠
邓富金
黄树帮
机构
东南大学电气工程学院
浙江医学电子与数字健康重点实验室
江苏金风软件技术有限公司
出处
《电力工程技术》
北大核心
2023年第4期141-148,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61873062)。
文摘
风电场运行中产生了数量巨大的历史数据,而提升历史数据的质量是实现风电场高效智能运维的前提。为此,文中分析了风电场风功率数据的分布特征和形成机理,提出基于方差变化率判据-四分位法组合的风电场风功率异常数据识别方法。首先,利用物理规则对原始风功率曲线进行预处理,剔除明显异常的数据;然后,利用风功率方差变化率判据法识别并清洗风功率曲线的堆积型异常功率数据点,判据的阈值借助箱型图自动获取;同时,利用四分位法识别并清洗剩余的离散型异常数据点;最后,通过算例验证了所提算法的可行性。研究结果表明所提算法具有易实现、效率高和通用性强的优点,其异常识别效果优于局部离群因子(local outlier factor,LOF)算法和Thompson tau-四分位算法,其耗时比LOF和Thompson tau-四分位算法分别减少9.6 s和0.49 s,且在5个不同位置的风电场验证了所提算法的通用性。
关键词
风电场
风功率数据
异常识别
方差变化率判据
四分位
智能运维
Keywords
wind farm
wind power data
anomaly identification
variance change rate criterion
quartile
intelligent operation and maintenance
分类号
TM614 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别
吴永斌
张建忠
邓富金
黄树帮
《电力工程技术》
北大核心
2023
8
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