风电机组SCADA数据清洗方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外数据清洗研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内数据清洗研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.3 风电领域数据清洗研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| 第2章 风电机组数据清洗基本理论 | 第15-22页 |
| 2.1 SCADA系统介绍 | 第15-18页 |
| 2.1.1 SCADA系统建立意义 | 第15页 |
| 2.1.2 SCADA系统架构 | 第15-16页 |
| 2.1.3 SCADA系统数据 | 第16-18页 |
| 2.2 数据清洗过程 | 第18-20页 |
| 2.2.1 缺失及重复数据检测 | 第19页 |
| 2.2.2 异常数据检测 | 第19-20页 |
| 2.2.3 缺失数据插补 | 第20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-22页 |
| 第3章 风电机组数据异常检测方法 | 第22-34页 |
| 3.1 引言 | 第22页 |
| 3.2 邻比机组判定原理 | 第22-27页 |
| 3.2.1 相关系数计算原理 | 第23-24页 |
| 3.2.2 初步数据清洗 | 第24页 |
| 3.2.3 时间长度选择标准 | 第24-26页 |
| 3.2.4 地理位置与相关系数分析 | 第26-27页 |
| 3.3 最小二乘支持向量机 | 第27-29页 |
| 3.4 实例分析 | 第29-33页 |
| 3.4.1 建模样本分析 | 第29-31页 |
| 3.4.2 系统偏差检测 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 数据插补方法研究 | 第34-46页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 数据插补一般方法 | 第34-35页 |
| 4.2.1 单一插补 | 第34-35页 |
| 4.2.2 多重插补 | 第35页 |
| 4.3 基于ARMA模型的时间序列插补 | 第35-37页 |
| 4.3.1 ARMA模型原理 | 第36页 |
| 4.3.2 顺推和逆推的插补方法 | 第36-37页 |
| 4.3.3 实例分析 | 第37页 |
| 4.4 基于邻比机组的数据插补 | 第37-44页 |
| 4.4.1 风资源对相关系数影响 | 第38-40页 |
| 4.4.2 建模方法选择 | 第40-41页 |
| 4.4.3 多台邻比机组数据插补 | 第41-43页 |
| 4.4.4 单台邻比机组数据插补 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-46页 |
| 第5章 总结与展望 | 第46-47页 |
| 参考文献 | 第47-51页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
