| 风电场弃风异常数据簇的特征及处理方法 |
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| 引用本文： | 赵永宁,叶林,朱倩雯.风电场弃风异常数据簇的特征及处理方法[J].电力系统自动化,2014,38(21):39-46. |
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| 作者姓名： | 赵永宁 叶林 朱倩雯 |
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| 作者单位： | 中国农业大学信息与电气工程学院,北京市,100083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（面上项目，重点项目，重大项目）;高等学校博士学科点专项科研基金 |
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| 摘 要： | 风电场的历史运行数据尤其是风速和风电功率数据对风电场的运行管理和电力系统的运行调度都具有重要意义。在实际运行中,风电场的弃风现象较为严重,弃风会导致风速—功率散点图中存在大量横向分布的堆积型异常数据,这会对构造风电场的等值功率曲线产生较大的影响,从而降低风电功率预测精度,进而对风电场的运行管理和电力系统的运行调度造成不利影响。文中在分析风电场弃风异常数据特征的基础上,提出一种基于四分位法和聚类分析的异常数据组合筛选模型,首先采用两次四分位法剔除常规的分散型异常数据,再使用聚类法剔除堆积型异常数据,并采用二次聚类的思想来解决k-means聚类中k的取值问题。算例分析表明,该模型可有效剔除弃风造成的异常数据簇,对不同的风电机组和风电场有较强的通用性,具有一定的工程实用价值。
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| 关 键 词： | 风电功率曲线 弃风 异常数据 四分位法 聚类分析 |
| 收稿时间： | 2013/12/13 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2014/8/20 0:00:00 |
Characteristics and Processing Method of Abnormal Data Clusters Caused by Wind Curtailments in Wind Farms |
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| ZHAO Yongning,YE Lin and ZHU Qianwen.Characteristics and Processing Method of Abnormal Data Clusters Caused by Wind Curtailments in Wind Farms[J].Automation of Electric Power Systems,2014,38(21):39-46. |
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| Authors: | ZHAO Yongning YE Lin and ZHU Qianwen |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | wind power curve wind curtailment abnormal data quartile method cluster analysis |
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