首頁 > 學(xué)術(shù)論文

基于Copula理論的光伏功率高比例異常數(shù)據(jù)機(jī)器識(shí)別算法

來源:論文學(xué)術(shù)網(wǎng)
時(shí)間:2024-08-19 01:10:35
熱度:

基于Copula理論的光伏功率高比例異常數(shù)據(jù)機(jī)器識(shí)別算法【摘要】:目前很多在運(yùn)光伏電站由于通信故障、設(shè)備異常、人為限電等問題導(dǎo)致功率實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)含高比例異常數(shù)據(jù),極大阻礙了電站性能分析

【摘要】:目前很多在運(yùn)光伏電站由于通信故障、設(shè)備異常、人為限電等問題導(dǎo)致功率實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)含高比例異常數(shù)據(jù),極大阻礙了電站性能分析和功率數(shù)據(jù)的深化應(yīng)用?;贑opula函數(shù)建立了描述輻照度與光伏功率間相關(guān)關(guān)系的概率功率曲線模型,進(jìn)而針對(duì)光伏實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)分散度、隨機(jī)性強(qiáng),異常數(shù)據(jù)比例高的特點(diǎn),結(jié)合工程經(jīng)驗(yàn)歸納了三類典型異常數(shù)據(jù)特征并提出了相應(yīng)的異常數(shù)據(jù)機(jī)器識(shí)別模型。利用實(shí)測(cè)光伏電站數(shù)據(jù)和人工生成數(shù)據(jù)集進(jìn)行仿真分析表明,采用該異常數(shù)據(jù)機(jī)器識(shí)別模型能適應(yīng)高比例異常數(shù)據(jù)條件,有效識(shí)別各種類型異常數(shù)據(jù),具有比常規(guī)3-sigma識(shí)別法更好的適應(yīng)性和識(shí)別率。 【作者單位】: 電力系統(tǒng)及發(fā)電設(shè)備控制和仿真國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室清華大學(xué);清華大學(xué)電機(jī)工程與應(yīng)用電子技術(shù)系;國網(wǎng)河北省電力公司;
【關(guān)鍵詞】光伏功率 高比例異常數(shù)據(jù) 概率功率曲線 Copula理論 機(jī)器識(shí)別
【基金】:國家科技支撐計(jì)劃資助項(xiàng)目(2013BAA01B03) 國網(wǎng)河北省電力公司項(xiàng)目(SGHB0000DJK1400084)~~
【分類號(hào)】:TM615
【正文快照】: 上網(wǎng)日期:2016-03-16。0引言準(zhǔn)確可信的光伏功率時(shí)間序列數(shù)據(jù)是光伏發(fā)電性能分析、功率預(yù)測(cè)等工作的基礎(chǔ)。然而,很多光伏電站現(xiàn)場(chǎng)采集的功率數(shù)據(jù)質(zhì)量較差,極大阻礙了這些數(shù)據(jù)的信息挖掘和深化應(yīng)用。產(chǎn)生光伏功率異常數(shù)據(jù)的原因眾多,如通信故障、設(shè)備異常、人為限電等,其中人為

您可以在本站搜索以下學(xué)術(shù)論文文獻(xiàn)來了解更多相關(guān)內(nèi)容

光伏發(fā)電出力的條件預(yù)測(cè)誤差概率分布估計(jì)方法    趙唯嘉;張寧;康重慶;王躍峰;李鵬;馬爍;

基于OPTICS的變電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)異常數(shù)據(jù)過濾算法    張強(qiáng);王序文;王小捷;陳光;劉娟;

風(fēng)電場(chǎng)輸出功率異常數(shù)據(jù)識(shí)別與重構(gòu)方法研究    朱倩雯;葉林;趙永寧;郎燕生;宋旭日;

風(fēng)電場(chǎng)棄風(fēng)異常數(shù)據(jù)簇的特征及處理方法    趙永寧;葉林;朱倩雯;

計(jì)及天氣類型指數(shù)的光伏發(fā)電短期出力預(yù)測(cè)    袁曉玲;施俊華;徐杰彥;

基于粗糙集理論的序列離群點(diǎn)檢測(cè)    江峰;杜軍威;葛艷;眭躍飛;曹存根;

中長期負(fù)荷預(yù)測(cè)的異常數(shù)據(jù)辨識(shí)與缺失數(shù)據(jù)處理    毛李帆;姚建剛;金永順;李文杰;關(guān)石磊;陳芳;

異常檢測(cè)算法分析    李炎,李皓,錢肖魯,朱揚(yáng)勇

基于Copula理論的光伏功率高比例異常數(shù)據(jù)機(jī)器識(shí)別算法    龔鶯飛;魯宗相;喬穎;王強(qiáng);曹欣;

基于Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電功率預(yù)測(cè)    姚剛;呂超;

基于閾值篩選器的風(fēng)機(jī)出力結(jié)構(gòu)模型研究    婁建樓;單凱;胥佳;

光伏功率預(yù)測(cè)技術(shù)    龔鶯飛;魯宗相;喬穎;王強(qiáng);

基于灰色關(guān)聯(lián)與量子粒子群尋優(yōu)的光伏短期預(yù)測(cè)    賈逸倫;龔慶武;雷楊;林燕貞;

基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法的海南地區(qū)逐時(shí)太陽總輻射預(yù)測(cè)研究    黃海靜;張京紅;覃文娜;張明潔;邢彩盈;

一種基于Spark和聚類分析的辨識(shí)電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)新方法    孟建良;劉德超;

基于混合聚類分析的電力系統(tǒng)網(wǎng)損評(píng)估方法    李昀昊;王建學(xué);王秀麗;

電力系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)辨識(shí)方法綜述    王晶;

基于CAR模型的短期光伏發(fā)電量預(yù)測(cè)    李芬;錢加林;楊興武;趙晉斌;劉建鋒;

基于改進(jìn)k-means算法的海量智能用電數(shù)據(jù)分析    趙莉;候興哲;胡君;傅宏;孫洪亮;

基于多維時(shí)間序列局部支持向量回歸的微網(wǎng)光伏發(fā)電預(yù)測(cè)    黃磊;舒杰;姜桂秀;張繼元;

風(fēng)電場(chǎng)有功功率異常運(yùn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)方法    張東英;李偉花;劉燕華;劉沖;

基于動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的光伏發(fā)電短期概率預(yù)測(cè)    董雷;周文萍;張沛;劉廣一;李偉迪;

基于天氣狀態(tài)模式識(shí)別的光伏電站發(fā)電功率分類預(yù)測(cè)方法    王飛;米增強(qiáng);甄釗;楊光;周海明;

基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期風(fēng)功率組合預(yù)測(cè)    王賀;胡志堅(jiān);陳珍;仉夢(mèng)林;賀建波;李晨;

考慮運(yùn)行可靠性的含風(fēng)電電力系統(tǒng)優(yōu)化調(diào)度    胡國偉;別朝紅;王錫凡;

基于調(diào)峰能力分析的電網(wǎng)棄風(fēng)情況評(píng)估方法    呂泉;王偉;韓水;苑舜;張近朱;李衛(wèi)東;

風(fēng)電場(chǎng)輸出功率的多時(shí)段聯(lián)合概率密度預(yù)測(cè)    楊明;朱思萌;韓學(xué)山;王洪濤;

基于隨機(jī)預(yù)測(cè)誤差的分布式光伏配網(wǎng)儲(chǔ)能系統(tǒng)容量配置方法    林少伯;韓民曉;趙國鵬;牛戰(zhàn)壕;胡曉東;

基于Copula理論的巖體抗剪強(qiáng)度參數(shù)估值    楊超;黃達(dá);張永興;吳俊宏;

基于Copula理論的風(fēng)電場(chǎng)間風(fēng)速及輸出功率相依結(jié)構(gòu)建模    蔡菲;嚴(yán)正;趙靜波;馮冬涵;郭軍;胡殿剛;