【摘 要】
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分布式光伏发电运营过程中,设备故障、仪表测量误差、用户个人行为等干扰因素会导致运营系统采集异常数据,因此对异常数据进行排查,有助于保障光伏发电用户数据库的准确性和
【机 构】
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国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,国网信通产业集团北京中电普华信息技术有限公司,合肥工业大学智能制造技术研究院
【基金项目】
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国家电网有限公司科技项目(B3680117111400ZR000000),安徽省科技重大专项(17030901061)
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分布式光伏发电运营过程中,设备故障、仪表测量误差、用户个人行为等干扰因素会导致运营系统采集异常数据,因此对异常数据进行排查,有助于保障光伏发电用户数据库的准确性和可靠性,提高存在运营问题的分布式光伏用户的识别度。文中针对分布式光伏系统的特殊性,提出一种光伏发电运营系统异常数据排查技术,结合温度、辐射量、纬度、时令等环境因素,采用中心复合设计方法,通过有限的数据量建立较为精确的发电量数学模型,采用扩展卡尔曼滤波算法对采集到的发电量进行修正,从而排查和消除异常数据。该方法能预测发电数据,快速、可靠地排查异常数
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