新能源实时错误数据辨识与修正深度学习模型

摘要：

针对新能源电站实时采集数据错误的问题,利用新能源电站历史数据,采用基于数据间模型的方法辨识和修正错误数据,进而利用辨识和修正的结果数据,建立基于决策树分类模型的新能源实时错数辨识模型,以及基于深度神经网路的新能源实时错数修正模型,从而在实时运行过程中,可利用得到的模型对新能源错数进行实时快速辨识和修正,可显著提高错数辨识和修正效率,支撑新能源电站的实时分析应用,保障新能源电站的实时安全稳定运行.通过某典型风电场和光伏电站真实历史数据的算例分析,验证了所提方法的有效性.

关键词：新能源、实时数据、错数辨识、错数修正、决策树、深度神经网络

所属期刊栏目：36

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：中国南方电网有限责任公司科技项目GXKJXM20181020

在线出版日期：2020-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：19-29