基于多重相关性学习的风电场SCADA数据修复及其功率预测应用.docxVIP

下载本文档

0
0
约2.13万字
约 31页
2025-01-04 发布于广东
举报
版权申诉

基于多重相关性学习的风电场SCADA数据修复及其功率预测应用.docx

1、本文档共31页，可阅读全部内容。
2、有哪些信誉好的足球投注网站（book118）网站文档一经付费（服务费），不意味着购买了该文档的版权，仅供个人/单位学习、研究之用，不得用于商业用途，未经授权，严禁复制、发行、汇编、翻译或者网络传播等，侵权必究。
3、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。如您付费，意味着您自己接受本站规则且自行承担风险，本站不退款、不进行额外附加服务；查看《如何避免下载的几个坑》。如果您已付费下载过本站文档，您可以点击这里二次下载。
4、如文档侵犯商业秘密、侵犯著作权、侵犯人身权等，请点击“版权申诉”（推荐），也可以打举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

基于多重相关性学习的风电场SCADA数据修复及其功率预测应用

一、内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.1风电场SCADA系统的重要性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2

1.2数据修复及功率预测的研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.3研究的意义和价值．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

二、风电场SCADA系统概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1SCADA系统的定义和功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2风电场SCADA系统的特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3数据采集与存储．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

三、数据修复技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1数据清洗与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2基于多重相关性学习的数据修复方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.3模型建立与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.4数据修复效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

四、风电场功率预测应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

4.1功率预测概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.2基于修复数据的功率预测模型建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

4.3预测模型的选择与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.4预测结果分析与评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

五、实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1数据集与实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2数据修复实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

5.3功率预测实验结果．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.4结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

六、系统实现与应用前景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1系统架构与实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2实际应用案例分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

6.3面临的挑战与未来发展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

七、结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

7.1研究总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

7.2对未来研究的建议与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

一、内容概括

本文旨在探讨通过运用多重相关性学习方法对风电场SCADA（SupervisoryControlAndDataAcquisition）数据进行修复，并在此基础上实现风电场功率预测的技术方法与应用前景。风电场作为可再生能源的重要组成部分，在全球能源转型中扮演着举足轻重的角色。然而，风电场的运行数据中常常包含噪声、缺失值等质量问题，这些数据问题不仅影响数据分析的准确性，也限制了基于这些数据进行决策支持和优化的可能性。

为了解决上述问题，本研究提出了一种基于多重相关性学习的数据修复方法。该方法通过挖掘SCADA数据之间的复杂关系，识别并填补数据中的缺失值，从而提高数据的质量和可用性。此外，本文还结合深度学习技术，开发了一套风电场功率预测模型。该模型能够有效利用历史数据中的时空特征和相关性信息，预测未来一段时间内的发电量，为电网调度和储能系统配置提供科学依据。

本文不仅