基于功率曲线的风电机组数据清洗算法

【摘要】：针对风电机组性能分析过程繁琐低效、数据清洗不彻底以及传统方法难以有效识别复杂多变的异常发电状态的问题,提出一种用于风电机组功率曲线分析的数据清洗算法。通过分析风电机组数据采集与监控(SCADA)系统采集的风速功率数据,优化数据处理规则与数据分析过程,提出最优组内方差清洗算法,检测机组发电性能异常的状态,降低对检测工具和数据维度的硬性要求。实例分析表明该方法实用、高效,在不增加硬件设备投资的前提下,能准确清洗风电机组功率曲线数据并识别出机组异常运行状态,显著提高了风电机组性能分析的准确性。 【作者单位】： 东北电力大学信息工程学院;龙源(北京)风电工程技术有限公司;
【关键词】： 风电机组 功率曲线 数据处理 状态检测
【基金】：吉林省科技发展计划资助项目(20150204084GX)~~
【分类号】：TM315
【正文快照】： 0引言风力发电是目前技术最成熟、最具规模化开发条件的新能源发电方式之一,以其清洁、高效、可再生等优点,受到世界各国的重视[1]。风电机组是制约风力发电企业发展的主要因素之一,其良好的发电性能是保证风力发电企业生产运行管理和发展战略规划的决定因素[2]。输出功率曲线

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