【摘 要】
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风电机组数据采集与监视控制系统(SCADA)运行数据中含有大量异常数据,对风电机组健康状态预测影响严重,为此针对实测风速-功率、转速-功率数据,提出一种异常数据在线清洗方法
【机 构】
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内蒙古工业大学能源与动力工程学院,内蒙古工业大学电力学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61763037),内蒙古自治区高等学校科学研究项目(NJZY21305),内蒙古自治区科技计划项目(2019,2020GG028)资助。
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风电机组数据采集与监视控制系统(SCADA)运行数据中含有大量异常数据,对风电机组健康状态预测影响严重,为此针对实测风速-功率、转速-功率数据,提出一种异常数据在线清洗方法。由于机组性能退化过程中数据特征趋于复杂,基于经验Copula-互信息(ECMI)选择关键特征参量作为数据清洗对象,并基于Copula建立置信等效功率区间描述其非线性与不确定性。针对置信边界外的堆积点和离群点,结合其时序特征与密度分布建立Copula数据清洗模型(Copula-TFDD),依次进行在线清洗。最后,基于实际数据与人工模拟数
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