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题名基于边缘检测与方差变点的风功率数据清洗方法
被引量：3
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作者
苏荣
张斌
沈晨
陈俊生
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机构
南方海上风电联合开发有限公司
输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室(重庆大学)
重庆邮电大学自动化学院
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出处
《广东电力》
2021年第5期48-56,共9页
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基金
重庆市自然科学基金面上项目(cstc2020jcyj-msxmX0687)。
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文摘
风电场SCADA系统中存在大量异常监测数据,不利于风功率曲线的准确建模和风能预测等后续研究的开展。为此,根据负值点以及分散型、堆积型异常数据的分布特征,提出一种基于边缘检测与方差变点的风功率数据清洗方法。首先进行数据预清洗,以识别负值点;接着基于边缘检测识别曲线主体,以清洗分散型异常数据;然后通过方差变点分区间获得风速功率点中的方差突变点,以清洗堆积型异常数据;最后得到分类清洗后的风功率数据。算例验证结果表明,所提方法可有效地分类识别异常数据,通用性较好,且有利于风功率曲线的准确建模。
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关键词
风功率
异常数据清洗
边缘检测
方差突变点
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Keywords
wind power
abnormal data cleaning
edge detection
variable-point variance
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分类号
TM614
[电气工程—电力系统及自动化]
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