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基于光照过程特征分析的光伏功率异常数据识别算法 被引量：23
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作者 杨茂 黄鑫 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期64-74,共11页
高质量的光伏功率数据是进行光伏研究的基础,而从光伏电站采集到的数据含有较大比例的异常数据,因此须对光伏功率异常数据进行识别。将不同光照特性的光伏功率数据分别进行建模,对辐照度与功率的概率分布函数进行Copula联合分布函数构... 高质量的光伏功率数据是进行光伏研究的基础,而从光伏电站采集到的数据含有较大比例的异常数据,因此须对光伏功率异常数据进行识别。将不同光照特性的光伏功率数据分别进行建模,对辐照度与功率的概率分布函数进行Copula联合分布函数构建。利用基于经验函数的BFGS参数估计方法对各类Copula函数进行参数估计。参照各Copula函数与经验联合分布函数的欧氏距离与K-S值进行Copula函数选取。结合估计区间最窄原则得出光伏功率条件概率分布90%置信度下的概率功率曲线。根据工程经验以及考虑异常数据时序特性,依照四类异常数据的判别准则,建立异常数据识别模型。利用光伏电站原始数据与人工合成异常数据进行仿真分析,结果表明所提方法能有效、准确地识别出各类异常数据。 展开更多
关键词 光伏功率异常数据 光照特征 COPULA函数 区间最窄原则
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