The invention discloses a method for checking data quality of wind power generation based on Pearson correlation coefficient, which includes selecting standard sample data to calculate Pearson correlation coefficient, using Pearson correlation coefficient to modify daily data, and comparing Pearson correlation coefficient of two groups of replacement data to draw conclusions. The method checks and revises wind power data by Pearson correlation coefficient of wind power and wind speed, which can improve the quality of wind power data more scientifically and rationally, play an effective supporting role in collecting and analyzing wind power data of new energy data center, and save the cost of daily operation and maintenance of wind power station.
【技术实现步骤摘要】
一种基于皮尔森相关系数校核风力发电数据质量的方法
本专利技术属于风力发电数据质量评估
,具体涉及一种基于皮尔森相关系数校核风力发电数据质量的方法。
技术介绍
风电是一类清洁、绿色的可再生能源,也是可再生能源领域中技术最成熟、最具规模开发条件和商业化发展前景的发电方式之一。加快发展风电已成为包括中国、欧盟在内多国推动能源结构转型、应对气候和环境问题的重要途径。新能源数据中心每日采集风力发电实时数据,用以日常运营维护和数据分析,实时发电数据通过计量设备采集,除去设备异常,在采集传输过程中也有可能发生问题,新能源数据中心每日需处理的数据量极大,日数据量已经达到4GB,传统的人工方式校核数据已经无法满足现状。因为风速与发电量成正比,因此本专利通过风力发电功率与风速的皮尔森相关系数来校核修正风力发电数据,提高风力发电数据质量。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是针对上述现有技术的不足,提供一种基于皮尔森相关系数校核风力发电数据质量的方法。为实现上述技术目的,本专利技术采取的技术方案为:一种基于皮尔森相关系数校核风力发电数据质量的方法,包括以下步骤:步骤1:选取标准样本数据计算皮尔森相关系数;步骤2:利用皮尔森相关系数修正每日数据;步骤3:对比两组替换数据的皮尔森相关系数,得出结论。为优化上述技术方案,采取的具体措施还包括:步骤1所述标准样本数据为风力电站风速相对平稳的24小时内整点风力发电功率和风速数据。步骤1所述皮尔森相关系数计算公式如下:式中,COR(X,Y)为皮尔森相关系数,变量X为功率样本数据,变量Y为风速样本数据。步骤2所述利用皮尔森相关系数修 ...
【技术保护点】
1.一种基于皮尔森相关系数校核风力发电数据质量的方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:选取标准样本数据计算皮尔森相关系数;步骤2:利用皮尔森相关系数修正每日数据;步骤3:对比两组替换数据的皮尔森相关系数,得出结论。
【技术特征摘要】
1.一种基于皮尔森相关系数校核风力发电数据质量的方法,其特征在于:包括以下步骤:步骤1:选取标准样本数据计算皮尔森相关系数;步骤2:利用皮尔森相关系数修正每日数据;步骤3:对比两组替换数据的皮尔森相关系数,得出结论。2.根据权利要求1所述的一种基于皮尔森相关系数校核风力发电数据质量的方法,其特征在于:步骤1所述标准样本数据为风力电站风速相对平稳的24小时内整点风力发电功率和风速数据。3.根据权利要求1所述的一种基于皮尔森相关...
【专利技术属性】
技术研发人员:陆晓,雷震,金鑫,李剑,顾俊,严佳欣,马吉科,尹飞,张鸿鸣,王松,戴炀,蒋超,帅率,
申请(专利权)人:江苏方天电力技术有限公司,国网江苏省电力有限公司,国家电网公司,
类型:发明
国别省市:江苏,32
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