检索结果-南通市图书馆

高电压技术 2023年第7期49卷 2952-2960页

作者：杨茂张书天王天硕杨硕赵辉现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室(东北电力大学) 吉林132012 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂丹东118000

风电场功率数据中包含大量异常数据,难以反映风电场真实的风能情况,会影响风电功率预测的精度,从而影响电网决策。针对该问题,通过分析风电场异常数据特征,将其分为堆积型和分散型,并基于时间序列变点检测理论,将密度比是否为恒值作为... 详细信息

风电场功率数据中包含大量异常数据,难以反映风电场真实的风能情况,会影响风电功率预测的精度,从而影响电网决策。针对该问题,通过分析风电场异常数据特征,将其分为堆积型和分散型,并基于时间序列变点检测理论,将密度比是否为恒值作为剔除堆积型异常数据的判断准则,采用改进Kullback Leibler重要性估计程序(improved Kullback Leibler importance estimation program,IKLIEP)剔除堆积型异常数据;再采用四分位法剔除分散型异常数据。最后将所提方法应用于国内蒙西某130.5 MW的风电场,实验结果表明所提方法能够更有效地识别并剔除异常数据,平均识别率提高了6.19%,误识别率降低了2.92%,验证了所提方法的有效性。

关键词：改进Kullback Leibler重要性估计程序时间序列变点检测密度比四分位风电场异常数据

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