文献类型：期刊文章

作　　者：杨茂[1] 杨春霖[1] 杨琼琼[1] 苏欣[2]

Yang Mao;Yang Chunlin;Yang Qiongqiong;Su Xin(Key Laboratory of Modern Power System Simulation and Green Energy&Renewable Energy,Ministry of Education,Northeast Electric Power University,Jilin 132012,China;School of Science,Northeastern Electric Power University,Jilin 132012,China)

机构地区：[1]现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术吉林省重点实验室(东北电力大学),吉林132012 [2]东北电力大学理学院,吉林132012

出　　处：《太阳能学报》

基　　金：国家重点研发计划（2018YFB0904200)

年　　份：2019

卷　　号：40

期　　号：11

起止页码：3265-3272

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对目前风电功率异常数据识别的算法复杂繁琐且识别效果不理想,算法通用性差,对复杂多变的风电功率数据难以有效甄别等问题,依据实测风速功率数据中异常数据来源的特征提出一种不同风向上的不同风速区间内异常数据的识别方法。该算法基于不同风向上不同风速区间的组内最优方差来识别其相应的异常数据,最后经归类整理后识别出机组全部的异常数据。研究结果表明该算法可有效识别风电异常数据。

关 键 词：异常数据 风向 数据识别 组内最优方差  

分 类 号：TM71]