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风电场功率数据中包含大量异常数据,难以反映风电场真实的风能情况,会影响风电功率预测的精度,从而影响电网决策。针对该问题,通过分析风电场异常数据特征,将其分为堆积型和分散型,并基于时间序列变点检测理论,将密度比是否为恒值作为剔除堆积型异常数据的判断准则,采用改进Kullback Leibler重要性估计程序(improved Kullback Leibler importance estimation program,IKLIEP)剔除堆积型异常数据;再采用四分位法剔除分散型异常数据。最后将所提方法应用于国内蒙西某130.5MW的风电场,实验结果表明所提方法能够更有效地识别并剔除异常数据,平均识别率提高了6.19%,误识别率降低了2.92%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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岩层下沉和水平移动的关系自60年代至今一直没有解决。作者在用力学预计岩层下沉和水平移动的生产问题中,发现了这个难题的可解性。用实测下沉预计水平移动,其结果与实测水平移动很接近。 相似文献
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