一种风电场出力数据缺失值填补方法及系统技术方案

本申请一种风电场出力数据缺失值填补方法及系统，所述方法包括获取相同长度的待填补序列和历史序列，取序列中的非缺失序列值构成新的两个序列，比较两个序列的相似性，确定与待填补序列相似度最高的候选历史序列，利用候选历史序列中相同位置的序列值来填补缺失值，能够充分利用历史信息，提高风电场出力数据缺失值填补的准确性和便捷性。失值填补的准确性和便捷性。失值填补的准确性和便捷性。

【技术实现步骤摘要】
一种风电场出力数据缺失值填补方法及系统


[0001]本专利技术属于风力发电数据处理领域，具体涉及一种风电场出力数据缺失值填补方法及系统。

技术介绍

[0002]风力发电是实现我国碳达峰碳中和的重要推动力之一，截至2021年11月底，我国风电装机容量约3亿千瓦。由于风电功率所呈现的随机性、波动性和间歇性，风电大规模并网对电力系统的影响也越来越明显，研究风电对系统的影响并在此基础上提出相关技术解决措施已成为当前的研究热点和重要课题。风电场出力数据是最基本、最重要的风电运行数据之一，是研究风电功率随机特性、风电功率预测、风电功率对电网影响评估及控制策略的基础。
[0003]从风电场收集到的大量风电场出力数据中通常包含异常数据点和数据缺失，对这些异常点清洗后进一步增加数据缺失的程度，这直接影响到后续相关分析结果的准确性。因此，对风电场历史出力数据中的缺失数据进行还原具有重要的现实意义。目前对于风电场出力缺失数据的填补方法主要有插值法(如Hermite插值、三次样条插值、分段线性插值等)，预测策略(如神经网络方法、ARMA、EM、概率分布等)，这些方法没有利用现有的历史信息或者利用少量的历史信息，使得还原精度不高，尤其在连续缺失数据较多的情况下，或者方法复杂实现难度大。
[0004]因此，对现有的缺失值填补方法仍有改进的必要。

技术实现思路

[0005]基于此，本专利技术提出一种风电场出力数据缺失值填补方法及系统，以克服上述现有技术的缺陷，提高对缺失值填补的准确性和便捷性。
[0006]本专利技术一种风电场出力数据缺失值填补方法，包括：
[0007]获取长度相等的第一待填补序列和第一历史序列；
[0008]取第一待填补序列中的非缺失序列值构成第二待填补序列，根据非缺失序列值的位置在第一历史序列选择相同位置的序列值构成第二历史序列；
[0009]计算第二待填补序列和第二历史序列的相似度；
[0010]根据相似度确定与第二待填补序列相似度最高的至少一个候选序列；
[0011]利用候选序列对应的第一历史序列中与第一待填补序列中缺失值相同位置的序列值填补缺失值。
[0012]进一步地，计算第二待填补序列和第二历史序列的相似度包括：
[0013]利用DTW算法计算第一相似度；
[0014]根据第二待填补序列和第二历史序列的特征点求解两个序列的第二相似度；
[0015]根据第一相似度和第二相似度计算两个序列的第三相似度。
[0016]进一步地，第三相似度的求解如下：
[0017]T＝λ1μ
′1+λ2μ
′2，T表示第三相似度，μ1和μ2分别表示第一相似度和第二相似度，μ
′1和μ
′2分别是第一相似度和第二相似度归一化处理后的相似度，λ1和λ2分别表示第一相似度和第二相似度的权重系数。
[0018]进一步地，权重系数用熵值法求得。
[0019]进一步地，上述方法还包括：
[0020]对第一相似度和第二相似度归一化处理。
[0021]进一步地，对第一相似度的归一化处理如下：
[0022][0023]μ
′1表示归一化后的第一相似度，μ1表示第一相似度，表示第一相似度阈值。
[0024]进一步地，对第二相似度的归一化处理如下：
[0025][0026]μ
′2表示归一化后的第二相似度，μ2表示第二相似度，表示第二相似度阈值。
[0027]进一步地，根据第二待填补序列和第二历史序列的特征点求解两个序列的第二相似度包括：
[0028]分别计算两个序列的特征点形成的相邻线段的夹角，夹角值构成分别对应两个序列的两个夹角序列；
[0029]计算两个夹角序列的相似度。
[0030]进一步地，特征点包括序列的极值点x
l
，所述极值点x
l
满足以下条件：
[0031]极值点x
l
的相邻极值点x
l
‑1和x
l+1
满足
[0032]或C表示设定值。
[0033]进一步地，有至少两个候选序列时，根据候选序列对应的第一历史序列中与第一待填补序列中缺失值相同位置的序列值填补缺失值包括：
[0034]计算至少两个第一历史序列与第一待填补序列中缺失值相同位置的序列值的均值，所述均值用于填补第一待填补序列的缺失值。
[0035]进一步地，计算第二待填补序列和第二历史序列的相似度之前还包括：
[0036]对第二待填补序列和第二历史序列进行归一化处理。
[0037]进一步地，对第二待填补序列和第二历史序列的归一化处理有如下
[0038]P'表示归一化处理后的序列值，P表示原序列值，P0表示风电场的额定出力。
[0039]本专利技术还提供一种风电场出力数据缺失值填补系统，包括：
[0040]序列获取单元，用于获取长度相等的第一待填补序列和第一历史序列；
[0041]序列处理单元，用于取第一待填补序列中的非缺失序列值构成第二待填补序列，根据非缺失序列值的位置在第一历史序列选择相同位置的序列值构成第二历史序列；
[0042]相似度计算单元，用于计算第二待填补序列和第二历史序列的相似度；
[0043]序列处理单元还用于根据相似度确定与第二待填补序列相似度最高的至少一个候选序列；
[0044]缺失值填补单元，用于根据候选序列对应的第一历史序列中与第一待填补序列中缺失值相同位置的序列值填补缺失值。
[0045]本专利技术还提供一种风电场出力数据缺失值填补设备，包括存储有计算机可执行指令的存储器和处理器，当计算机可执行指令被处理器执行时使得该分析设备执行上述提供的风电场出力数据缺失值填补方法。
[0046]从以上技术方案可以看出，本专利技术具有如下有益效果：
[0047]本专利技术一种风电场出力数据缺失值填补方法及系统，通过比较待填补序列和历史序列的相似性，确定与待填补序列相似度最高的候选历史序列，利用候选历史序列中相同位置的序列值来填补缺失值，在进一步的方案中对于存在多个候选历史序列的情形，取多个候选历史序列相同位置序列值的均值作为填补值。本专利技术提出的填补方法能够充分利用历史信息，提高填补精度。
附图说明
[0048]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0049]图1本专利技术一种实施例提供的风电场出力数据缺失值填补方法流程图
[0050]图2本专利技术一种实施例提供的风电场出力数据缺失值填补系统结构图
[0051]图3本专利技术实施例提供的风电场出力数据缺失值填补设备硬件结构框图
具体实施方式
[00本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种风电场出力数据缺失值填补方法，其特征在于，包括：获取长度相等的第一待填补序列和第一历史序列；取所述第一待填补序列中的非缺失序列值构成第二待填补序列，根据所述非缺失序列值的位置在所述第一历史序列选择相同位置的序列值构成第二历史序列；计算所述第二待填补序列和第二历史序列的相似度；根据相似度确定与第二待填补序列相似度最高的至少一个候选序列；利用所述候选序列对应的第一历史序列中与第一待填补序列中缺失值相同位置的序列值填补所述缺失值。2.根据权利要求1所述的风电场出力数据缺失值填补方法，其特征在于，所述计算第二待填补序列和第二历史序列的相似度包括：利用DTW算法计算第一相似度；根据第二待填补序列和第二历史序列的特征点求解两个序列的第二相似度；根据所述第一相似度和第二相似度计算两个序列的第三相似度。3.根据权利要求2所述的风电场出力数据缺失值填补方法，其特征在于，所述第三相似度的求解如下：T＝λ1μ
′1+λ2μ
′2，T表示第三相似度，μ1和μ2分别表示第一相似度和第二相似度，μ
′1和μ
′2分别是第一相似度和第二相似度归一化处理后的相似度，λ1和λ2分别表示第一相似度和第二相似度的权重系数。4.根据权利要求2所述的风电场出力数据缺失值填补方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述第一相似度和第二相似度归一化处理。5.根据权利要求4所述的风电场出力数据缺失值填补方法，其特征在于，对所述第一相似度的归一化处理如下：μ
′1表示归一化后的第一相似度，μ1表示第一相似度，表示第一相似度阈值。6.根据权利要求4所述的风电场出力数据缺失值填补方法，其特征在于，对所述第二相似度的归一化处理如下：μ
′2表示归一化后的第...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙艳，陈雁，莫东，崔长江，李秋文，凌武能，吴茵，卓毅鑫，
申请(专利权)人：南方电网科学研究院有限责任公司，
类型：发明
国别省市：