17 基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别

作品简介

基于方差变化率判据-四分位的风电场功率异常数据识别方法是一种结合了统计学原理和物理规则的技术,用于提升风电场历史数据的质量,进而实现风电场的高效智能运维。以下是该方法的主要步骤:

预处理:首先,利用物理规则对原始风功率曲线进行预处理,剔除明显异常的数据。这一步是为了减少后续处理中的噪声和干扰。

方差变化率判据法:接下来,利用风功率方差变化率判据法识别并清洗风功率曲线的堆积型异常功率数据点。判据的阈值可以借助箱型图自动获取。这种方法通过比较数据点的方差变化率与预设的阈值,来判断数据点是否异常。

四分位法:在方差变化率判据法处理之后,利用四分位法识别并清洗剩余的离散型异常数据点。四分位法与正态分布相比,不依赖于均值和方差检测异常值,也不需要序列服从某种分布模型,因此当离群数据所占比例较少时,具有较好的数据辨识性和通用性。四分位法主要是通过将数据分成四个等份,然后根据每个等份中的数据分布来识别异常值。

验证:最后,通过算例验证所提算法的可行性。这一步是为了确保所提出的方法在实际应用中能够准确、有效地识别风电场功率异常数据。

这种方法的核心思想是利用统计学原理对风电场运行数据进行深入分析,通过比较数据点的方差变化率和在四分位中的位置,来识别并清洗异常数据点。这种方法不仅提高了风电场历史数据的质量,还为风电场的高效智能运维提供了有力支持。


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