风电场输出功率异常数据识别与重构方法研究

《风电场输出功率异常数据识别与重构方法研究(共8页)》是一篇关于风电场运行数据分析的研究论文。文章主要探讨了在风电场运行过程中，由于设备故障、环境变化或测量误差等原因导致的输出功率异常问题，并提出了一套有效的识别与重构方法。

文章首先分析了风电场输出功率数据的特点，指出在实际运行中，由于风速波动、风机性能差异以及传感器精度等因素的影响，输出功率数据中常常存在异常值。这些异常值不仅影响风电场的运行效率，还可能对电网的安全稳定运行造成威胁。

针对这一问题，研究提出了基于统计分析和机器学习的方法进行异常数据识别。通过构建合理的阈值判断模型，能够有效筛选出异常数据点，提高数据的准确性。同时，文章还介绍了多种数据重构方法，包括插值法、时间序列预测模型等，以实现对异常数据的合理补全。

研究结果表明，所提出的识别与重构方法在实际风电场数据测试中表现出良好的效果，能够显著提升风电场输出功率数据的完整性与可靠性。这对于优化风电场运行管理、提高风能利用率具有重要意义。

此外，该研究还为后续的风电场智能化运维提供了理论支持和技术参考，有助于推动风电行业向更加高效、智能的方向发展。文章结构清晰，内容详实，对于从事风电领域研究和工程实践的人员具有较高的参考价值。