风电机组异常数据智能识别方法

摘要：

从风电场收集到的大量数据中通常包含异常数据,这样的异常数据给风电功率波动特性、风电功率预测等方面研究带来负面影响,影响着预测的精度.本文分析了风机SCADA系统的风速功率曲线中异常数据的来源以及产生机理,并采用三种不同的算法分三个步骤对异常数据进行自动识别,从而为后续研究提供有效的数据集.规模化测试结果表明,该系列算法识别异常数据的准确率在94.6％,初步符合服务现场风电场数据分析的要求.

关键词： 风电机组 功率特性 异常检测 智能识别

作者: 滕繁 李思亮 申云 郭鹏程

作者单位: 风脉(武汉)可再生能源技术有限责任公司 武汉430206

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二届中国风电后市场专题研讨会

会议地点: 呼和浩特

会议语种:中文

页码: 190-196

在线出版日期: 2015-09-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）