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基于时间序列的分布式光伏电站发电数据采集方法
文献摘要：
由于当前方法对发电数据进行采集时,没有对发电数据的缺失值进行修复,存在缺失数据修复前数据采集精度差、与实际采集数据相差多的问题.该文提出一种基于时间序列的分布式光伏电站发电数据采集方法.根据光伏电站受到的不同影响,构建了负荷异常值类型的时间序列模型,利用该模型对异常数据负荷点进行剔除,由于剔除后的数据存在缺失值,因此对其进行修复;根据修复结果,采用BP神经网络对发电数据进行采集.实验结果表明,通过对该方法进行缺失数据修复前后对比测试、不同方法与实际指标数据采集测试,验证了该方法的有效性强、实用性高.
文献关键词：
时间序列;分布式光伏电站;发电数据采集;BP神经网络
中图分类号：
作者姓名：
王婧骅;张娟;赵婉茹;陆萍;张云飞
作者机构：
国网上海市电力公司,上海 200030
文献出处：
引用格式：
[1]王婧骅;张娟;赵婉茹;陆萍;张云飞-.基于时间序列的分布式光伏电站发电数据采集方法)[J].电网与清洁能源,2022(06):137-142
A类：
发电数据采集
B类：
分布式光伏电站,数据采集方法,前方,缺失值,缺失数据修复,数据采集精度,采集数据,异常值,时间序列模型,异常数据,负荷点,对比测试,不同方法
AB值：
0.203573
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