本文選題：風(fēng)電功率曲線 + 棄風(fēng)　； 參考：《電力系統(tǒng)自動(dòng)化》2014年21期

【摘要】：風(fēng)電場的歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)尤其是風(fēng)速和風(fēng)電功率數(shù)據(jù)對(duì)風(fēng)電場的運(yùn)行管理和電力系統(tǒng)的運(yùn)行調(diào)度都具有重要意義。在實(shí)際運(yùn)行中,風(fēng)電場的棄風(fēng)現(xiàn)象較為嚴(yán)重,棄風(fēng)會(huì)導(dǎo)致風(fēng)速—功率散點(diǎn)圖中存在大量橫向分布的堆積型異常數(shù)據(jù),這會(huì)對(duì)構(gòu)造風(fēng)電場的等值功率曲線產(chǎn)生較大的影響,從而降低風(fēng)電功率預(yù)測精度,進(jìn)而對(duì)風(fēng)電場的運(yùn)行管理和電力系統(tǒng)的運(yùn)行調(diào)度造成不利影響。文中在分析風(fēng)電場棄風(fēng)異常數(shù)據(jù)特征的基礎(chǔ)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(fēng)造成的異常數(shù)據(jù)簇,對(duì)不同的風(fēng)電機(jī)組和風(fēng)電場有較強(qiáng)的通用性,具有一定的工程實(shí)用價(jià)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(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51174290,51477174) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(博導(dǎo)類)資助項(xiàng)目(20110008110042)~~
【分類號(hào)】：TM614

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2026758