基于回归模型的风电海量数据补齐算法研究

【摘要】：在研究风电场或风电机组出力特性前,对数据的预处理很必要。数据可能出现的问题较多,集中的大量数据缺失是其中比较棘手的问题之一。针对这个问题,在分析风电场或风电机组之间时间和空间的分布特性的基础上,建立对集中的大量数据缺失补齐的时空模型,并根据时间模型和空间模型的特点对建立的时空模型进行改善,提出了一种双向变权重的时空模型。以均方根误差为指标,评价双向变权重的时空模型与单一时间、空间模型的补齐精度。通过算例验证双向变权重的时空模型优于单一模型,补齐精度有明显的提高。 【作者单位】： 中国矿业大学(北京)机电与信息工程学院;中国电力科学研究院;
【关键词】： 数据预处理 回归模型 风电功率时空特性 双向变权重时空模型
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)(2012AA050203)~~
【分类号】：TM614
【正文快照】： 目前,新能源产业尤其是风力、光伏发电成为世界的关注重点。针对新能源的出力特性分析、功率预测、储容配置等均需基于新能源的历史出力数据开展,但由于受到各种因素的影响,经常会导致数据的缺失,增加了研究人员分析数据的难度,而且会造成分析结果的偏差,从而降低了研究人员统

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