基于云分段最优熵算法的风电机组异常数据识别研究

摘要：

风电场的历史运行数据尤其是风速和功率数据是研究风电功率波动特性、风电功率预测、风电功率曲线计算和测试的重要基础.但风电场实际采集到的数据中通常会出现大量异常数据,而这些异常数据是由各机组的异常数据构成,故对风电机组进行异常数据识别具有重要意义.该文以风电机组的风速-功率曲线为研究基础,提出了用于机组异常数据识别的云分段最优熵算法,该算法基于云模型的熵识别机组发电异常的数据集,对数据进行分离.结果表明,该算法可以有效地识别出机组异常数据,提高异常数据的正确识别率,保证数据的准确性.

关键词：风速-功率曲线、异常数据、云模型、云分段最优熵

所属期刊栏目：38

分类号：TM614(发电、发电厂)

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFB0900101

在线出版日期：2018-06-22（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：2294-2301