构建新型电力系统是实现我国“双碳” 战略目标的主要举措之一, 风力发电和光伏发电作为两种最
具代表性的新能源, 其波动性和随机性给电网安全和新能源消纳带来了重大挑战 …

水电机组振动监测信号常包含大量异常数据, 严重影响机组健康状态评估与预测. 为此,
本文深入研究机组振动与工况的映射关系, 提出了一种基于高斯混合模型和基于密度的噪点空间 …

数值天气预报(NWP) 对风电功率超短期预测模型精度有着重要影响. 为充分利用NWP 信息,
考虑多个风电场的空间相关性, 提出一种基于多位置NWP 和门控循环单元的风电功率超短期 …

摘要风电机组数据采集与监视控制系统(SCADA) 运行数据中含有大量异常数据,
对风电机组健康状态预测影响严重, 为此针对实测风速-功率, 转速-功率数据 …

为了对风电机组实测数据中的异常数据进行有效识别和剔除, 通过分析风电机组的风速-
功率异常数据, 提出了基于分功率区间的自适应密度聚类(DBSCAN) 异常数据识别算法 …

光伏发电领域特有的限电异常数据, 由于其来源于不确定的, 突发的**制弃风弃光操作,
完全无规律可循, 使得依赖数据分布假设或经验模型的传统异常数据识别算法无法对其进行有效 …

针对变速变桨距控制风电机组在风功率曲线拟合中所面临的非**常运行数据识别与清洗难题,
提出了一种基于风电机组控制原理的风功率数据识别与清洗方法. 从控制原理出发 …

摘要该文以风速时空关联特性为理论依据, 针对风速数据单独清洗构建一种基于速度-
关联约束的异常风速数据识别方法. 分析了风电场典型异常风速的产生原因和分布特征 …

提出一种基于密度的聚类方法(DBSCAN) 和堆栈式降噪自编码器(SDAE) 结合的风电机组性能
预测及异常运行工况预警方法. 首先采用DBSCAN 算法对机组监控与数据采集(SCADA) …

The wind speed and power data of wind farms usually contain a large number of abnormal
data, which is difficult to reflect the real working conditions of wind turbines, affect the …