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1.
风电场输出功率异常数据识别与重构方法研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
电力大数据是电力发展的重要资源,数据来源于电力生产和电能使用的各个环节。风电运行数据是电力大数据的重要组成部分,随着风电穿透功率的增大,风电数据的采集、处理、分析对风电场运行、控制与并网研究有重要意义。然而,从风电场收集到的大量数据中通常包含异常数据点,这样的异常点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。分析了风电场历史运行数据中存在的异常数据的主要来源,并针对该实际问题,采用基于四分位算法的数学模型对异常数据进行识别。在数据缺失的情况下,以可用历史数据为基础,采用基于临近风电场出力模式性的方法和多点三次样条插值方法重构出完整的时间序列。算例分析给出了两种重构方法的重构效果以及各自的适应性,结果表明采用所提出的方法能够有效识别、剔除异常数据并重构缺失数据,对不同风电场有较强的通用性,具有一定的工程实用价值。  相似文献   
2.
对电力系统状态估计结果的评价是反映电网基础模型数据质量的重要手段。结合目前状态估计评价指标存在的问题,以影响状态估计准确性的因素为基础,提出了状态估计多指标综合评价方法。该方法多角度考虑了影响状态估计的因素,所提出的评价指标需要遵循辨识性和冗余性原则。文中以选择的四个典型性指标为例,应用层次分析法确定了各指标的权重,并通过实际电网系统的案例,验证了多指标综合评价方法在状态估计结果精度评价上的有效性,能够反映出电网模型数据存在的问题。  相似文献   
3.
以数字化技术和能源互联网理念为驱动的"数字新基建"对现有调度自动化系统的数字化转型提出新的挑战,该文考虑调控数据存储规模、数据加工复杂度和数据服务多样化的需求,提出电网调控大数据平台的体系架构.在此基础上,研究了多源调控数据集成与融合、异构数据库分层统一存储、调控数据资产管理、大数据算法引擎等关键技术,实现全业务、全场景的电网调控数据汇集、加工和资产管理.该技术方案为调控云智能分析应用提供了存储、数据和算法的有力支撑.  相似文献   
4.
能源计量是能源管理的基础,计量手段的科学化是细化能源管理、节能管理的重要因素;通过先进的能源计量设施建设和科学的能源计量管理,达到能源管理精益化。同时,使管理节能取得很好经济效益和社会效益。  相似文献   
5.
1改进动机Ingersoll-RandDM-L型钻机原来的吸尘罩直径是900mm,使用直径250mm的排尘软管。但当钻杆接长时,残留在吸尘罩内的钻屑就会落入钻孔引起卡钻。尤其是钻孔后,清除钻孔内的钻屑很费时间,从而导致钻孔效率降低。2改进内容①吸尘罩的直径,由900mm改为550mm;②排尘软管的直径,由250mm改为200mmo经过上述改造,大幅度地提高了集尘效果。3示意图4效果①实现了完全排出钻屑,不再卡钻;②钻孔后,清除钻屑的时间缩短,大幅度地提高了钻孔效率(改进前为14m儿,改进后为20m儿)。防止钻机卡钻@宋旭日@日本住友水泥株式会社秋芳矿采…  相似文献   
6.
现代大学制度建设,使大学更加面向社会,对高校现有后勤保障体系是一个巨大的挑战。为适应现代大学制度建设,建立高校新型后勤保障体系使之成为必然。  相似文献   
7.
以东北某风电场月出力实测数据为对象,通过分析该风电场的功率波动特性,提出了储能系统功率、容量配置方法。该方法以储能系统投资收益最大为目标,结合储能平滑风电出力效果,获取经济性最优的储能系统容量配置方案。结果表明,该优化配置方案在平滑风电功率的前提下,具有良好的经济效益,为风电场中配置储能系统、推进储能系统规模化应用提供了参考。  相似文献   
8.
根据风电场的实际运行数据分析风电场风速与风电场输出功率的统计规律,在传统风速区间划分的基础上提出一种风电场功率曲线的优化方法,通过对每个风速区间分配等量的历史观测数据,采用分段最小二乘线性回归方法对风速与输出有功功率之间的关系进行拟合,建立了风电场基于实际运行数据的优化功率曲线,并利用风电场实测数据对优化功率曲线进行验证分析。算例结果表明,风电场功率曲线优化方法精度较高,能够更准确反映风电场实际运行特性,可为风电场运行特性分析及并网研究提供参考。  相似文献   
9.
针对独立供电的微电网,分析后备电源电池储能、超级电容器、柴油机的运行策略,以此为基础提出微电网内考虑混合储能系统成本的最大化可再生能源利用率、最大化电池储能使用寿命和最大化因减少柴油机运行而减少的环境效益为优化目标函数的混合储能优化配置模型,并通过多变异位自适应遗传算法求得多元复合储能系统容量的优化配置。通过仿真计算验证所提策略的正确性与有效性。  相似文献   
10.
针对电网运行中风电和负荷的不确定性,提出了一种采用风电场输出功率分段离散化和负荷高斯混合模型的多场景概率潮流计算方法。在风电场有向功率特性曲线的基础上,分段离散化处理风电场输出功率,构造风电场输出功率多场景。同时,建立负荷的高斯混合模型,构造负荷功率多场景。然后,确定系统注入功率多场景及其对应的概率,在系统注入功率的每个场景中,风电节点输出功率为定值,负荷节点功率均服从高斯分布。最后,应用全概率公式,将系统注入功率的每个场景中计算所得状态变量的概率分布以该场景对应的概率作为权重,整合计算得到最终的概率潮流结果。以改进的IEEE 57节点系统进行仿真分析,结果表明所提方法简化了概率潮流求解过程,提高了计算效率。  相似文献   
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