【摘 要】
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风电产业的迅速发展对风电场风电功率预测和异常检测提出了更高要求。发展在线数据流的预测和异常检测算法是目前该领域研究中的一个重要课题。 首先,本论文介绍了风电功
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风电产业的迅速发展对风电场风电功率预测和异常检测提出了更高要求。发展在线数据流的预测和异常检测算法是目前该领域研究中的一个重要课题。 首先,本论文介绍了风电功率预测和异常检测的国内外研究现状。然后介绍了自回归滑动平均模型、最小二乘支持向量机和卡尔曼滤波算法。然后,针对风电功率预测和异常检测特点,提出了相应的改进算法。最后,将改进算法用于风电功率实测的数据的预测和仿真异常数据的检测。 其次,通过研究自回归滑动平均模型、最小二乘支持向量机和卡尔曼滤波算法的基本思想,通过增加滑动窗口来满足算法的在线需求,并提出了核参数优化算法提高了最小二乘支持向量机算法的有效性。 然后,研究了风电功率数据的预测。针对风电功率预测的特点,提出了改进的自回归滑动平均模型算法、最小二乘支持向量机和卡尔曼滤波算法,并将改进算法应用于实际的风电场风电功率预测。结果验证了改进算法的有效性。 最后,研究了风电功率异常数据的检测。通过建立模糊隶属度类型分类方法和异常判断环节,建立了用于风电功率异常检测的三种改进算法。针对单个离散异常和连续异常进行了仿真测试。结果表明,对于单个离散的异常数据和连续异常数据,三种改进算法均可以有效的检测异常。 本论文的研究结果对于提升风电场风电功率预测和异常检测的有效性和准确性,提高风电企业安全性和可靠性,优化电网调度具有重要的科学意义和应用价值。
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