【摘 要】
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测风数据能够真实客观地反映该区域内风能情况,数据质量对计算风电场理论出力有重要意义。文章根据异常风速数据产生的原因及特点,提出了一种基于最小二乘滤波-肖维勒组合的
【机 构】
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东北电力大学现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFB0904200)。
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测风数据能够真实客观地反映该区域内风能情况,数据质量对计算风电场理论出力有重要意义。文章根据异常风速数据产生的原因及特点,提出了一种基于最小二乘滤波-肖维勒组合的风速数据识别算法,并利用测风塔不同高度的风速数据波动关联性的特点,对待剔除的数据进行校正。在数据缺失情况下,提出了基于属性重要度-相似片段的补齐方法,得到完整风速数据。对比分析了常用异常数据识别和补齐方法,结果表明,文章所提方法可有效剔除并重构异常数据,对不同风电场有较强的通用性,具有一定的工程实用价值。
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