【摘 要】
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针对海量数据处理难度大,传统方法效率低、异常值导致模型参数估计不准确等问题,提出了一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)和粒子滤波(Particle filteri
【机 构】
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国网江苏省电力有限公司无锡供电分公司,江苏无锡,214000河海大学能源与电气学院,南京,211100;无锡扬晟科技股份有限公司,江苏无锡,214106;
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针对海量数据处理难度大,传统方法效率低、异常值导致模型参数估计不准确等问题,提出了一种基于高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)和粒子滤波(Particle filtering,PF)的光伏电站监测数据修复方法.首先用数学语言描述GPR数据监测过程,并进行数据预处理;在训练样本集中通过高斯过程回归建立状态空间方程,采用粒子滤波算法对当前量测值进行估计,对估计值和量测值的残差进行分析;其次,检测异常值并进行修复,并对修正后的光伏电站数据重新建立高斯过程回归预测模型.最后,测试结果验证了模型和方法的正确性.
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