基于风特征分析的风电机组异常数据识别算法

摘要：

对风电的研究往往要依托于历史功率数据,而风电机组采集到的历史数据中往往含有大量的异常数据,这严重影响了对风电功率规律特性的分析.针对风电机组的实测功率数据进行研究,分析风速升降特征与风向特征对风电机组输出功率的影响.将不同的风特征的数据分开讨论,分别利用Copula函数得到概率功率曲线,结合异常数据的时序特征归纳出三类异常数据,建立异常数据识别模型.利用风电机组的实际数据和人工生成数据进行仿真分析,结果表明,该方法能够高效地识别各类异常数据,对风电研究有着重要的意义.

关键词：风电功率、异常数据、风速升降特征、风向特征、时序特征

所属期刊栏目：37

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家重点研发计划项目课题2016YFB0900101 National Key Research and Development Program of China 2016YFB0900101

在线出版日期：2017-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：144-151