基于加权kNN距离的风电场异常数据辨识

风力发电被公认为是一种最理想的可再生能源 发电方式之一,大规模发展风电,不仅是能源开发 的需要,也是环境保护的需要。但由于风电出力具 有随机性、间歇性和波动性等特点,大规模风电并 网将对 电 网 电

适合风电行业从业者

本文针对风电场电力系统运维服务存在的问题，探讨了基于大数据技术的智能化运维方案，并提出了一些组件化的技术设计，在实现风电场电力系统智能化运维方面具有一定的实用意义。同时，本文还介绍了在实践中的总结和应

从感应发电机基本原理出发,在转子转速旋转磁场坐标下,建立感应发电机简化三阶动态模型。从电路角度分析了风电场送出线电压、电流主频不同的机理,因此依据工频傅氏算法的相量距离保护元件的动作性能受到严重影响。

主要介绍了Springboot如何实现自定义异常数据,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

通过EGM2008计算出来的中国1*1高程异常数据，通过该数据可以画出中国境内高程异常的变化等值图，利于研究和分析

这段代码提供了一种使用格拉布斯准则来识别数据集中的异常值的方法。它可以帮助用户快速定位并处理那些可能影响数据分析结果的异常数据点。

这个压缩文件包含了基于格拉布斯准则判断异常数据的代码。

提出一种新的纵向时间序列分析法,基于实测历史数据,统计365 d或更长天数内每天同一时刻的风电出力,得到96个不同时刻的概率分布结果,并通过函数拟合归纳出由分段函数表达的风电出力概率特征,在此基础上实

风电场风向分布的季节特性，韦姝，魏海坤，风电场输出功率预测对风电场的运营有着极为重要的意义，对功率的有效和精确预测，能够减小风力发电对整体电力系统的不利影响。风