本文選題：風電功率曲線 + 棄風��； 參考：《電力系統(tǒng)自動化》2014年21期

【摘要】：風電場的歷史運行數(shù)據(jù)尤其是風速和風電功率數(shù)據(jù)對風電場的運行管理和電力系統(tǒng)的運行調度都具有重要意義。在實際運行中,風電場的棄風現(xiàn)象較為嚴重,棄風會導致風速—功率散點圖中存在大量橫向分布的堆積型異常數(shù)據(jù),這會對構造風電場的等值功率曲線產(chǎn)生較大的影響,從而降低風電功率預測精度,進而對風電場的運行管理和電力系統(tǒng)的運行調度造成不利影響。文中在分析風電場棄風異常數(shù)據(jù)特征的基礎上,提出一種基于四分位法和聚類分析的異常數(shù)據(jù)組合篩選模型,首先采用兩次四分位法剔除常規(guī)的分散型異常數(shù)據(jù),再使用聚類法剔除堆積型異常數(shù)據(jù),并采用二次聚類的思想來解決k-means聚類中k的取值問題。算例分析表明,該模型可有效剔除棄風造成的異常數(shù)據(jù)簇,對不同的風電機組和風電場有較強的通用性,具有一定的工程實用價值。
[Abstract]:The historical data of the wind farm, especially the wind speed and the wind power data, is of great significance to the operation and management of the wind farm and the operation and dispatch of the power system. In the actual operation, the wind field has a serious discarding wind phenomenon. It has a great influence on the equivalent power curve of the structure of the wind farm, thus reducing the prediction accuracy of wind power, and causing adverse effects on the operation management of the wind farm and the operation and dispatching of the power system. On the basis of the analysis of the abnormal data characteristics of the wind farm abandoned wind, an anomaly number based on the four division method and the cluster analysis is proposed. According to the combined screening model, the two times four division method is used to eliminate the conventional dispersed abnormal data, and then the clustering method is used to eliminate the accumulation of abnormal data, and the idea of two clustering is used to solve the problem of K value in K-means clustering. The unit and the wind farm have strong versatility and have certain engineering practical value.
【作者單位】： 中國農(nóng)業(yè)大學信息與電氣工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(51174290,51477174) 高等學校博士學科點專項科研基金(博導類)資助項目(20110008110042)~~
【分類號】：TM614

【參考文獻】

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【共引文獻】

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本文編號：2026758