一种小水电发电数据异常值识别与校正方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种小水电发电数据异常值识别与校正方法及系统，涉及电力系统分析领域，小水电发电数据异常值识别与校正方法包括将小水电发电数据集中的零值替换为空值；基于所述小水电发电数据集中相邻数据点的变化关系提取数据变化率特征；基于正态分布理论，识别所述小水电发电数据集中的异常值并进行置空处理；将所述小水电发电数据集中的连续正常数据段提取出来，并构建波形库；根据所述波形库中的正常数据样本，填补所述小水电发电数据集中的空缺值。本发明专利技术通过对地区小水电发电数据中的零值、异常值和空缺值进行有效识别与校正，显著提升了数据的完整性和准确性，不仅能够自动化处理缺失数据，还能避免人为误差，确保数据的可靠性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统分析，特别是一种小水电发电数据异常值识别与校正方法及系统。

技术介绍

1、小水电由于其规模小、投资低、见效快，已成为推动地方经济发展的重要力量。尽管如此，小水电资源通常分布在偏远、经济相对落后的地区，这些地区的用电需求较为有限，导致发电能力往往远超需求，造成了电力资源的浪费。尤其在汛期，由于水源的同步性，大小水电系统可能同时处于发电高峰，造成输电通道资源紧张，进一步引发窝电和弃水现象。这种资源的浪费不仅降低了电力利用效率，还可能对电网的稳定性构成威胁。在小水电的发电预测中，数据质量至关重要。由于发电过程受多种因素的影响，例如水流量、气象条件、历史发电记录等，收集到的数据可能包含一定程度的噪声或异常值。这些异常值可能来源于多种原因，比如仪器故障、数据录入错误、极端天气等。如果这些异常值未能被及时识别和校正，将导致发电能力预测的误差，从而影响到电网调度的准确性和效率。

2、异常值如果未被及时处理，会导致数据分析结果的失真。例如，如果一个小水电站的历史发电数据因故障出现了异常波动，这一波动如果被误认为是正常变化，可能导致系统错误本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种小水电发电数据异常值识别与校正方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的小水电发电数据异常值识别与校正方法，其特征在于：所述数据变化率特征包括前向功率变化率Dforw(t)和后向功率变化率Dback(t)，其表达式分别为：

3.如权利要求2所述的小水电发电数据异常值识别与校正方法，其特征在于：所述正态分布的相关参数包括所述前向功率变化率Dforw(t)的均值μforw、所述前向功率变化率Dforw(t)的标准差σforw、所述后向功率变化率Dback(t)的均值μback以及所述后向功率变化率Dback(t)的标准差σback，表达式分别为：

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【技术特征摘要】

1.一种小水电发电数据异常值识别与校正方法，其特征在于：包括，

2.如权利要求1所述的小水电发电数据异常值识别与校正方法，其特征在于：所述数据变化率特征包括前向功率变化率dforw(t)和后向功率变化率dback(t)，其表达式分别为：

3.如权利要求2所述的小水电发电数据异常值识别与校正方法，其特征在于：所述正态分布的相关参数包括所述前向功率变化率dforw(t)的均值μforw、所述前向功率变化率dforw(t)的标准差σforw、所述后向功率变化率dback(t)的均值μback以及所述后向功率变化率dback(t)的标准差σback，表达式分别为：

4.如权利要求3所述的小水电发电数据异常值识别与校正方法，其特征在于：识别所述小水电发电数据集中的异常值的方法包括将所述前向功率变化率dforw(t)和所述后向功率变化率dback(t)分别与由各自的均值和标准差所定义的置信区间进行比较，若数据点的变化率超出所述置信区间，则视为异常值并将其置空。

5.如权利要求4所述的小水电发电数据异常值识别与校正方法，其特征在于：所述前向功率变化率dforw(t)的置信区间为[μforw-4σforw，μforw+4σforw]，...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨华，代启璨，罗星宇，袁美琪，章欣怡，卢颖，任庭昊，包义钊，毛杰，覃禹铭，樊一鸣，王开波，郑智浩，陈鑫，李瑶，黄怀玉，周忠强，杨邑，皮昆，钱正钞，纵瑞瑾，马莉，
申请(专利权)人：贵州电网有限责任公司，
类型：发明
国别省市：