公开(公告)号：CN110457821A

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201910743111.4

申请日：2019-08-12

申请人： 华北电力大学

发明人： 胡阳 ,  潘晨阳 ,  奚芸华

IPC分类号： G06F17/50 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提供了一种风功率曲线多目标综合评价方法、装置及服务器，涉及风电场数据处理的技术领域，该方法包括：获取实测数据样本，其中，实测数据样本为指定时间段内风电场中风机的风速和功率的实测运行数据；根据实测数据样本绘制指定时间段内风机的风功率曲线；其中，风功率曲线为基于风速和功率的曲线；基于风功率曲线建立评价模型，计算评价模型对应的评价指标；根据评价指标对风功率曲线进行多目标综合评价。本发明提供的风功率曲线多目标综合评价方法、装置及服务器，能够根据评价指标对风功率曲线进行多目标综合评价，进而对风功率曲线的综合性能进行量化评价，较好地解决了风功率曲线性能的综合评价问题，为后续数据分析奠定了坚实基础。

公开(公告)号：CN109783486A

公开(公告)日：2019-05-21

申请号：CN201910046106.8

申请日：2019-01-17

申请人： 华北电力大学

发明人： 胡阳 ,  奚芸华 ,  潘晨阳

IPC分类号： G06F16/215 ,  G06K9/62

摘要： 本发明提供了一种数据清洗方法、装置及服务器，涉及风电场数据处理的技术领域，该方法包括：获取实测数据样本；在Copula空间中建立风速和功率的联合概率分布；将联合概率分布的取值范围均匀划分成多个概率区间；分别沿风速和功率所在的维度，在每个概率区间内对实测数据样本进行数据清洗。本发明提供的数据清洗方法、装置及服务器，能够基于概率空间对实测样本数据进行清洗，得到较为精细的数据清洗结果，同时，也有助于保证剩余数据的有效性及数据量，为后续数据分析奠定了坚实基础。

公开(公告)号：CN110674120B

公开(公告)日：2024-01-19

申请号：CN201910737434.2

申请日：2019-08-09

申请人： 国电新能源技术研究院有限公司 ,  华北电力大学

发明人： 陈保卫 ,  李庚达 ,  胡阳 ,  段震清 ,  奚芸华 ,  潘晨阳 ,  王昕 ,  梁凌 ,  李雄威 ,  刘淼

IPC分类号： G06F16/215 ,  G06F16/28 ,  G06F18/23 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提供了一种数据清洗方法及装置，结合风力发电过程运行特性，针对运行数据中存在的异常数据，通过基于噪声鲁棒性聚类的运行数据第一次聚类分析、基于数据分布流形的第二次聚类分析等两阶段聚类算法，能够在时域空间有效识别和剔除异常数据，具有较高的可执行性。同时提供了对异常数据剔除效果的性能评价，通过合理的评价标准优化了剔除堆积型异常数据的方案，保证剩余有效数据占比及有效数据量，能够合理提高堆积型异常数据识别精度和执行效率，有利于异常数据识别的自动化实现和工业应用。

公开(公告)号：CN110457821B

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN201910743111.4

申请日：2019-08-12

申请人： 华北电力大学

发明人： 胡阳 ,  潘晨阳 ,  奚芸华

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提供了一种风功率曲线多目标综合评价方法、装置及服务器，涉及风电场数据处理的技术领域，该方法包括：获取实测数据样本，其中，实测数据样本为指定时间段内风电场中风机的风速和功率的实测运行数据；根据实测数据样本绘制指定时间段内风机的风功率曲线；其中，风功率曲线为基于风速和功率的曲线；基于风功率曲线建立评价模型，计算评价模型对应的评价指标；根据评价指标对风功率曲线进行多目标综合评价。本发明提供的风功率曲线多目标综合评价方法、装置及服务器，能够根据评价指标对风功率曲线进行多目标综合评价，进而对风功率曲线的综合性能进行量化评价，较好地解决了风功率曲线性能的综合评价问题，为后续数据分析奠定了坚实基础。

公开(公告)号：CN109783486B

公开(公告)日：2020-11-24

申请号：CN201910046106.8

申请日：2019-01-17

申请人： 华北电力大学

发明人： 胡阳 ,  奚芸华 ,  潘晨阳

IPC分类号： G06F16/215 ,  G06K9/62

摘要： 本发明提供了一种数据清洗方法、装置及服务器，涉及风电场数据处理的技术领域，该方法包括：获取实测数据样本；在Copula空间中建立风速和功率的联合概率分布；将联合概率分布的取值范围均匀划分成多个概率区间；分别沿风速和功率所在的维度，在每个概率区间内对实测数据样本进行数据清洗。本发明提供的数据清洗方法、装置及服务器，能够基于概率空间对实测样本数据进行清洗，得到较为精细的数据清洗结果，同时，也有助于保证剩余数据的有效性及数据量，为后续数据分析奠定了坚实基础。

公开(公告)号：CN110674120A

公开(公告)日：2020-01-10

申请号：CN201910737434.2

申请日：2019-08-09

申请人： 国电新能源技术研究院有限公司 ,  华北电力大学

发明人： 陈保卫 ,  李庚达 ,  胡阳 ,  段震清 ,  奚芸华 ,  潘晨阳 ,  王昕 ,  梁凌 ,  李雄威 ,  刘淼

IPC分类号： G06F16/215 ,  G06F16/28 ,  G06K9/62 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明提供了一种数据清洗方法及装置，结合风力发电过程运行特性，针对运行数据中存在的异常数据，通过基于噪声鲁棒性聚类的运行数据第一次聚类分析、基于数据分布流形的第二次聚类分析等两阶段聚类算法，能够在时域空间有效识别和剔除异常数据，具有较高的可执行性。同时提供了对异常数据剔除效果的性能评价，通过合理的评价标准优化了剔除堆积型异常数据的方案，保证剩余有效数据占比及有效数据量，能够合理提高堆积型异常数据识别精度和执行效率，有利于异常数据识别的自动化实现和工业应用。