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风电场功率曲线异常数据的清洗与建模
文献摘要：
风电场风速功率数据中通常包含大量异常数据,难以反映风机的真实工作情况,影响风电功率预测的准确性,进而造成一定的经济损失.针对该问题,分析异常数据的特征,提出滑差-四分位异常数据剔除方法,并利用高次多项式和Logistic函数对剔除后的数据进行风速-功率曲线建模,最后用和方差、均方根误差和确定系数验证该方法的适用性和有效性.实例分析表明,该方法简单高效、通用性强,可显著提高风电机组功率特性分析的准确度.
文献关键词：
风电功率曲线;数据清洗;异常数据分类;滑差-四分位法
中图分类号：
作者姓名：
曹立新;刘伟民;郭虎全
作者机构：
甘肃省特种设备检验检测研究院,甘肃兰州 730050;兰州理工大学机电工程学院,甘肃兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]曹立新;刘伟民;郭虎全-.风电场功率曲线异常数据的清洗与建模)[J].兰州理工大学学报,2022(04):64-70
A类：
异常数据分类
B类：
风电场,曲线异常,风机,风电功率预测,四分,数据剔除,剔除方法,多项式,通用性,风电机组,功率特性,风电功率曲线,数据清洗
AB值：
0.247202
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