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。 【作者单位】：风脉(武汉)可再生能源技术有限责任公司
【关键词】：风电机组 功率曲线 SCADA 异常数据 智能识别
【分类号】：TM315
【正文快照】： 1前言当前,风力发电是可再生能源开发利用中技术最成熟、最具开发规模和商业化发展前景的发电形式,研究风电对系统的影响并在此基础上提出相关技术解决措施已成为当前的研究热点和重要课题[1]。风电运行数据是电力大数据的重要组成部分。风电历史运行数据是研究风电功率波动特

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