【摘 要】
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风电场SCADA系统中存在大量异常监测数据,不利于风功率曲线的准确建模和风能预测等后续研究的开展。为此,根据负值点以及分散型、堆积型异常数据的分布特征,提出一种基于边缘
【机 构】
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南方海上风电联合开发有限公司,输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室（重庆大学）,重庆邮电大学自动化学院
【基金项目】
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重庆市自然科学基金面上项目(cstc2020jcyj-msxmX0687)。
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风电场SCADA系统中存在大量异常监测数据,不利于风功率曲线的准确建模和风能预测等后续研究的开展。为此,根据负值点以及分散型、堆积型异常数据的分布特征,提出一种基于边缘检测与方差变点的风功率数据清洗方法。首先进行数据预清洗,以识别负值点;接着基于边缘检测识别曲线主体,以清洗分散型异常数据;然后通过方差变点分区间获得风速功率点中的方差突变点,以清洗堆积型异常数据;最后得到分类清洗后的风功率数据。算例验证结果表明,所提方法可有效地分类识别异常数据,通用性较好,且有利于风功率曲线的准确建模。
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