风速数据奇异点辨识研究
CSTR:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

中图分类号:

基金项目:

国家自然科学基金研究项目(51077126,51174290);北京市自然科学基金项目(3113029);教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-08-0543)和教育部科学技术重点研究项目(109017)资助


Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    保证风速数据的真实性与可靠性,可以有效地提高风电功率预测精度。针对风速信号中包含奇异点,采用基于小波模极大值的方法进行辨识。该方法将阈值判定与李氏指数相结合,首先,求出小波分解后细节系数的局部极值点,由于奇异点的高频分量很大,因此利用阈值对奇异点的位置进行初步判定;然后,寻找各尺度局部极值点的传播点并绘制模极大值线,从而求得李氏指数α,当李氏指数α<1时,判定该点为奇异点;最后利用自回归滑动平均法ARMA(p,q)对奇异点进行修正。研究实例表明,所采用的基于小波模极大值的奇异点辨识方法,能够准确的判断出信号的奇异性以及发生的时刻,并且能够有效地修正奇异点的值,从而保证风速数据的可靠性,具有一定的实际应用价值。

    Abstract:

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李丽,叶林.风速数据奇异点辨识研究[J].电力系统保护与控制,2011,39(21):92-97.[.[J]. Power System Protection and Control,2011,V39(21):92-97]

复制
分享
相关视频

文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
文章二维码
关闭
关闭