基于加权kNN距离的风电场异常数据辨识

根据给定文件的内容，我们可以提炼出以下知识点： 知识点1：风力发电的发展 由于环境问题的影响，风力发电作为一种清洁、高效的可再生能源，近年来得到了迅速的发展。风电场的并网装机容量的增加，使得风电成为电力系统的重要组成部分。同时，风电的间歇性和不确定性给电网运营带来了挑战，这要求提升风电预测的精确度以提高风电的渗透率和减少风电弃风率。 知识点2：风电场运行数据的重要性 在风电相关研究中，通常会以风电场历史运行数据为基础。但是，这些数据常常包含异常数据，例如由于传感器故障、机组连接丢失、数据传输错误、机组故障以及人为因素等原因产生的数据。这些异常数据会对风电相关的研究产生负面影响，因此，准确地辨识并处理这些异常数据变得至关重要。 知识点3：kNN离群点辨识方法 kNN（k-Nearest Neighbors）是一种基础的数据挖掘方法，用于分类和回归。它通过测量不同特征之间的距离来进行。在异常检测的上下文中，离群点通常被定义为与最近邻的数据点距离较远的点。传统的kNN方法在离群点识别中存在局限性，因为它不考虑数据点的权值。 知识点4：加权kNN异常数据辨识方法 为了提高kNN方法在异常数据辨识的准确性，本研究提出了一种加权kNN方法，即为每个数据点增加权值。加权kNN通过权值调整每个数据点的影响，能够更准确地反映数据点的离群程度。这种方法可以有效地辨识风电场历史运行数据中的异常数据。 知识点5：加权kNN距离的应用 加权kNN距离被用来表示数据点的离群程度。数据点与它的k个最近邻点的加权距离可以作为离群程度的一个度量，从而通过离群程度来辨识数据中的异常数据。 知识点6：基于灵敏度分析的参数最优确定方法 在模型参数设置方面，提出了基于灵敏度分析的参数最优确定方法。灵敏度分析是一种评估模型输出对模型输入参数变化敏感程度的技术。通过这种方法，能够更精确地确定模型参数，从而提升异常数据辨识模型的效能。 知识点7：风电场异常数据辨识模型的验证 通过实际风电场运行数据对异常数据辨识模型进行了验证。结果表明，该模型能够有效地辨识风电场中的异常数据，从而提高了风电场数据质量，有助于对风电场进行更准确的研究和管理。 总结而言，文章提出了一种新的风电场异常数据辨识方法，该方法通过加权kNN距离来有效地识别风电场历史运行数据中的异常值，对风电场的监测和研究有着重要的意义。同时，文章还展示了如何通过灵敏度分析来确定模型的最优参数，以确保异常数据辨识模型的准确性和可靠性。