【摘 要】
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针对风电测量数据中不同程度存在的异常数据势必影响风电预测精度的问题,结合滑窗方法并运用两种智能算法实现了风电测量数据异常识别。首先分析了风电测量数据的时序性,然后
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院; 上海市电站自动化技术重点实验室;
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针对风电测量数据中不同程度存在的异常数据势必影响风电预测精度的问题,结合滑窗方法并运用两种智能算法实现了风电测量数据异常识别。首先分析了风电测量数据的时序性,然后描述了基于高密度连通区域的聚类算法和基于密度的离群点检测算法,并分析了两种方法的性能。最后,针对国内风电场实际测量数据,运用两种算法进行了异常测量数据的识别并在此基础上进行了风电预测,针对计算结果进行了比较分析,验证了所提策略的可行性和有效性。
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