CN115408860B 一种风电场风速-功率数据的异常值监测及修正方法 （河北工业大学）_第1页
CN115408860B 一种风电场风速-功率数据的异常值监测及修正方法 （河北工业大学）_第2页
CN115408860B 一种风电场风速-功率数据的异常值监测及修正方法 （河北工业大学）_第3页
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一种风电场风速-功率数据的异常值监测及密度舍弃较远的离群点，即将密度较小的点舍分别在恒转矩运行阶段和恒功率运行阶段均设2速功率数据在每个区域内求取区域内的功率最大值，同时在每个风速区间内求取风速区采用分段三次Hermite插值多项式方式对数组P_v的数组区间进行插值，设置插值数运行阶段和恒功率运行阶段，在每个阶段分别设置相应裕量使其符合相应阶段的标准风速功率曲线的分布特点，再运用由生长曲线函数确定的风功率曲线上边界的函数表达式异常数据修正：对风电场的全部风机的风功率正常数据运用皮尔逊34[0008]将历史风速数据和功率数据进行离散化，划分为m1个风速[0009]采用分段三次Hermite插值多项式(PCHIP)方式对数组P_v的数组区间进行插值，5风速功率曲线的分布特点，再运用由生长曲线函数确定的风功率曲线上边界的函数表达系数最大的风机，再将所筛选的风机数据与待补充数据的风机的对应的异常数据进行匹[0020]13对每个区域内的风速一功率的密度进行检验，若风速一功率的密度ρ小于[0021]14在检验符合密度要求的数据中分别找到每个区域的功率最大值和风速最大6[0027]22对补充后的风速功率数据运用生长曲线函数拟合得到风功率曲线上边界以[0032]32裕量筛选：将剔除初筛异常数据的剩余风速功率数据分为两个阶段进行处的标准风速功率曲线的分布特点，再运用由生长曲线函数确定的风功率曲线上边界的函[0034]利用风功率正常数据根据皮尔逊相关分析法建立风电场所有风机的风速相关系[0036]本发明方法将历史数据划分为若干个区间，在原本的最7[0043]图5为在恒转矩运行阶段和恒功率运行阶段设置了一定的裕量之后，得到的带有[0044]图6为相关度高的正常风机风速数据代替同一时刻异常风机的数据后，得到的风[0054]13对每个区域内的风速功率的密度进行检验，若风速功率散点的密度小于[0055]14在检验符合密度要求的数据中分别找到每个区域的功率最大值和风速最大8[0060]22对补充后的风速功率数据运用生长曲线函数拟合得到风功率曲线上边界以[0065]32裕量筛选：将剔除初筛异常数据的剩余风速功率数据分为两个阶段进行处的标准风速功率曲线的分布特点，再运用由生长曲线函数确定的风功率曲线上边界的函9[0069]41根据皮尔逊相关分析法建立风电场所有风机的风速相关系数矩阵，本实施例X,Y分别为两台不同[0073]42对待补充数据的风机与其他风机的相关系数由大到小进行排序，将相关系数

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