基于大数据分析平台的主变压器大数据预处理方法

    公开(公告)号:CN114840505B

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202210263204.9

    申请日:2022-03-17

    Abstract: 本发明针对从调度自动化系统中提取的主变压器的电流、电压和有功功率、无功功率进行数据处理,包括重复数据检测与处理、异常数据检测与处理、局部离群点检测与处理、数据完整性检测与处理,能处理主变压器运行数据电流、电压、有功、无功中噪声、异常、缺失、重复等问题。通过大数据预处理提高数据的质量,得到规范、标准、连续、准确的大批量数据,为后续的主变压器大数据挖掘分析提高效率和准确性。同时在进行缺失数据补全时考虑时间的延续性和先验性,即主变压器的监测数据前后时刻的关联性,因此采用权重求和的方式进行计算,并且考虑监测曲线的趋势,补全的数值更真实更准确,更为贴近实际监测的数据,提高了后续数据挖掘的准确性。

    基于WOA-VMD-OLS的光伏发电站短期发电功率预测方法

    公开(公告)号:CN116307240A

    公开(公告)日:2023-06-23

    申请号:CN202310353336.5

    申请日:2023-04-04

    Abstract: 本发明公开了一种基于WOA‑VMD‑OLS的光伏发电站短期发电功率预测方法。本发明通过获取发电站历史发电功率数据及对其进行预处理,构建光伏发电站发电功率预测的数据集,通过WOA优化VMD的参数得到最佳分解模态数K和惩罚因子α,并通过VMD分解出光伏发电站发电功率子序列,筛选出数据作为预测模型输入,建立OLS预测模型,从而获得光伏发电站短期发电功率预测值。本发明的WOA‑VMD‑OLS预测模型解决现有技术无法适应光伏历史数据、气象数据波动大,预测精度低及预测模型不够稳定和准确低等问题,可实现在功率波动比较大的情况下预测效果也较好,具有良好的适应性,为应对光伏并网后给电网带来的冲击提供技术参考。

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