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风电场异常运行数据清洗对风电场功率预测、理论功率计算以及发电性能评估至关重要。针对现有数据清洗方法中基于统计特征的清洗算法无法有效清洗风功率曲线中部的堆积型异常数据,基于图像识别的直接清洗算法会忽略不同风速区间的像素点密度分布差异等问题,文章提出了基于分段图像识别的风电场异常运行数据清洗方法。首先,以切入风速和额定风速为数据集分段点,生成分段二值图像集,构建基于Canny边缘检测的分散型像素点辨识模型;然后,基于边缘内图像集,构建基于数学形态学的堆积型异常像素点辨识模型;最后,以中国西北地区某两个风电场的实际运行数据为算例,与四分位法、基于密度的空间聚类(DBSCAN)法、基于图像的直接清洗算法进行对比分析,验证了所提算法的有效性和适用性。所提方法采用数学形态学分割图像的主要部分和突起部分,从而有效辨识风功率曲线中部的堆积型异常数据;通过设置不同分段图像的清洗参数以改进图像直接清洗算法对局部细节的识别性能,清洗后的正常数据散点分布更为平滑。 相似文献
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风电参与频率调节已经成为明确的趋势,因此在电力系统频率动态仿真中需要加入风电场的一次调频模型。风电机组通过变桨减载预留备用参与调频是风电调频的一种典型方式,针对该方式建立了风电机组的一次调频模型并提出了风电场调频模型的聚合建模方法。首先建立单风机变桨减载一次调频模型,保留风能捕获、转子动态、有功控制和桨距角控制等关键环节,忽略快速的变流器控制过程。然后提出了采用同型号风机的风电场调频模型聚合方法,考虑到风机运行工况和调频能力的差异,以保证聚合前后功率动态过程一致为目标,推导了调频模型参数的聚合等值方法,将多台风机聚合为一台等值机,使得等值机在调频过程中的输出功率尽可能等于各单机输出功率之和。仿真结果验证了所提方法的有效性。 相似文献
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IPTV承载网QoS保障 总被引:1,自引:0,他引:1
1研究背景随着全业务运营的展开,业务模式和竞争模式发生变化,固网运营商通过获取移动牌照、发展移动业务,实现全业务运营,提升竞争力。移动运营商也意识到全业务运营的重要性,通过扩建和优化固定网络等方式向全业务模式的综合运营商转型。除了移动语音和数据业务,利用固定网络开展的增值业务逐渐成为移动运营商丰富产品形态、牵制传统固网运营 相似文献
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数字孪生作为连接物理世界和数字世界的纽带,其融合机理与数据的建模方式在时效性和准确性等方面有着超出以往模型的潜力。文中首先针对风电机组变桨系统故障诊断问题,结合多体动力学提出了一种风电机组数字孪生模型的建立方法;其次,利用机组运行信息与机理先验知识,并通过历史数据进行风电机组控制逻辑反演;再次,以上述模型对风电机组历史监测数据进行仿真分析,将仿真结果与历史监测数据进行对比,迭代修正数字孪生模型,并验证所建立的数字孪生模型的准确性;最后,在所建立模型的基础上构建仿真结果与实际监测数据的残差值,使用该残差值作为故障特征变量对该风电机组变桨系统故障进行诊断分析,其结果验证了上述方法的有效性和可行性。 相似文献