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引文信息
邓韦斯，戴仲覆，王皓怀，等．一种基于DBSCAN+LAR的风电场数据清洗方法[J]．电力信息与通信技术，2024，22(6)：66-72．
DENG Weisi，DAI Zhongfu，WANG Haohuai，et al．A data cleansing method for wind power farm based on DBSCAN+LAR[J]．Electric Power Information and Communication Technology，2024，22(6)：66-72(in Chinese)．
01
研究背景
高质量的风电场运行数据是风电有效消纳的重要保证。由于受到弃风限电、表计误差、环境气候等因素影响，在风电场数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition，SCADA)系统实际采集的运行工况数据中往往含有异常值和缺失值，这将会降低风电功率预测的准确性和可靠性。因此，在预测风电功率前，对风电场实测数据进行清洗以去除其中的异常值、补充缺失值，将对提高风电场功率预测精度具有积极作用。
02
主要创新点
图2 数据清洗前后预测指标的RMSE
针对因风电场异常数据导致的风电功率预测精度下降问题，本文基于风电场数据特点，利用DBSCAN的易分类和LAR的抗干扰能力强的特点，提出对分散型和堆积型异常数据分别进行清洗的方法。在阐述DBSCAN+LAR方法原理的基础上，利用某风电场站实测数据，从Pearson相关系数和BP神经网络预测模型两方面对所提方法进行了仿真验证。说明所提方法的有效性，并将对提升风电功率预测精度具有积极作用。
作者介绍
邓韦斯
邓韦斯(1990)，女，博士，高级工程师，研究方向为新能源预测、新能源调度运行、电力市场、电力系统分析等。
戴仲覆(1985)，男，硕士，高级工程师，研究方向为新能源预测，电力系统规划与运行等。
王皓怀(1984)，男，博士，正高级工程师，研究方向为新能源、新型储能调度运行管理等。
周保荣(1974)，男，博士，正高级工程师，研究方向为新能源发电、高压直流输电、电力系统规划等。
张洋宁(2001)，男，硕士，高级工程师，通信作者，研究方向为新能源预测，419700247@qq.com。
