风速数据奇异点辨识研究.pdf

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1、第39卷第21期电力系统保护与控制、，01．39NO．212011年11月1日PowerSystemProtectionandControlNOV．1，2011风速数据奇异点辨识研究李丽，叶林(中国衣业大学信息与电气工程学院，北京100083)摘要：保证风速数据的真实性与可靠性，可以有效地提高风电功率预测精度。针对风速信号中包含奇异点，采用基于小波模极大值的方法进行辨识。该方法将阂值判定与李氏指数相结合，首先，求出小波分解后细节系数的局部极值点，由于奇异点的高频分量很大，因此利用阈值对奇异点的位置进行初步判

2、定；然后，寻找各尺度局部极值点的传播点并绘制模极大值线，从而求得李氏指数6c，当李氏指数d<1时，判定该点为奇异点；最后利用自回归滑动平均法ARMA(P，q)对奇异点进行修正。研究实例表明，所采用的基于小波犊极大值的奇异点辨识方法，能够准确的判断出信号的奇异性以及发生的时刻，并且能够有效地修正奇异点的值，从而保证风速数据的可靠性，具有一定的实际应用价值。关键词：模极大值；阈值；Lipschitz；自回归滑动平均法；风速：风电功率预测Identificationofsingularpointsinwindsp

3、eeddataLILi，YELin(DepartmentofElectricalEngineering，ChinaAgriculturalUniversity，Beijing100083，China)Abstract：Theauthenticandreliablewindspeedsdatacaneffectivelyimprovethepredictionaccuracyofwindpower．Thispaperproposesanovelapproachtodetectthesingularityinw

4、indspeeddatabased0nthemethodofwavelettransformmodulusmaxima．ThemethodiSacombinationofLipschitzⅡandthresholdvaluedetermination．First，theoriginaldataofwindspeedsaredecomposedbywavelettofindthelocalmodulusmaxima．Thesuspectedsingularpointscanbedetectedbythethr

5、esholdbecausethemodulusmaximaofsingularpointsarehigherthannormalsignalsingenera1．Then，thetransmissionpointsofeachlocalmodulusmaximaarefoandtodrawamodulusmaxima1ine，SOtheLipschitzawhichcorrespondstoamodulusmaxima1inecandeterminethepointofsingularitymodulusm

6、axima．WhenLipschitzQ<1，thesuspectedpointsCanbelocated．Finally，theautoregressionmovingaverage(ARMA)methodiSusedtocorectthesingularityofwindspeeds．CasestudiesarecarriedoutbasedonthemeasureddatainMiyunCountyofBeijing．Resultsshowthatthepositionsofsingularityar

7、eaccuratelylocatedandthosevaluesareeffectivelycorected，SOthemethodproposedinthispapercallbeusedinpractice．ThisworkissupportedbyNationalNaturalScienceFoundationofChina(No．51077126，51174290)，BeijingNaturalScienceFoundation(No．3113029)，ProgramforNewCenturyExc

8、ellentTalentsinUniversity(No．NCET一08—0543)，andtheKeyProjectofChineseMinistryofEducation(No．109017)．Keywords：modulusmaxima；threshold；Lipschitz；autoregressivemovingaverage(ARMA)；windspeeds；windpowerprediction中图