首页 期刊 中国电机工程学报 基于风特征分析的风电机组异常数据识别算法 【正文】

基于风特征分析的风电机组异常数据识别算法

作者:杨茂; 翟冠强; 苏欣 东北电力大学
风电功率   异常数据   风速升降特征   风向特征   时序特征  

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。

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