文献类型：期刊文章

作　　者：杨茂[1] 孟玲建[1] 李大勇[2] 苏欣[3] 崔杨[1]

Yang Mao;Meng Lingjian;Li Dayongz;Su Xin;Cui Yang(Jilin Provincial Key Laboratory of Modern Power System Simulation and Control,Northeast Electric Power University,Jilin 132012,China;State Grid Jilin Electric Power Co.,Ltd.Tonghua Power Supply Company,Jilin 130022,China;College of Science,Northeast Electric Power University,Jilin 132012,China)

机构地区：[1]现代电力系统仿真控制与绿色电能新技术吉林省重点实验室东北电力大学,吉林吉林132012 [2]国网吉林省电力有限公司通化供电公司,吉林通化130022 [3]东北电力大学理学院,吉林吉林132012

出　　处：《可再生能源》

基　　金：国家重点研发计划项目(2018YFB0904200)

年　　份：2018

卷　　号：36

期　　号：10

起止页码：1443-1448

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、IC、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：在光伏电站实际运行过程中,通信测量设备故障、人为因素均会造成测量数据异常。为了有效地识别和处理异常数据,文章利用混合t Location-Scale分布模型中模型参数易于调整的特征,建立了类似于正态分布3σ准则模型的类3σ准则模型,并利用该模型对光伏功率异常数据进行识别。文章对两个光伏电站的实测数据进行分析,研究结果表明,与正态分布3σ准则模型相比,类3σ准则模型具有正确识别率高、适用性好等优点。

关 键 词：光伏功率  异常数据 类3σ准则模型  混合t  Location-Scale分布  

分 类 号：TK511] TM615]