沈阳工程学院 寇金驰 高 阳 许傲然 刘宝良

天气是风电等可再生能源的主要驱动器，但同时也让预测风电功率值、运营、交易和平衡可再生能源面临最大的不确定性风险。根据在风电预测过程中需要的各类数据的箱线图可以分析出风速、风向、温度、湿度、气压等数据的数值区间和变化范围，可以得出风电场所在地是否处在风口位置，此处是否时常发生强对流天气等信息。同时，在箱线图中也会观察到一些数据的异常值，比如在温度的箱线图中，有的数据显示为-273K，达到了绝对零度，这是绝对不可能的现象，同样的还有在高海拔地区收集到接近于0Pa的气压值，这些数据表明，在风电功率预测数据收集过程中存在一定数量的异常值，类似的NWP数据的异常值可能由于仪器故障或者偶发的气旋等因素产生。考虑到NWP气象数据、测风塔收集到的数据和风电场的实际功率数据往往质量不高，给风电功率预测带来了极大的难度。因此分别对NWP数据、测风塔数据和实际功率数据首先进行“去重处理”，然后进行数据的完整性检验和处理及合理性的检验和处理，进而通过对比(以风速数据为例)处理后的数据与功率值的关系散点图和处理前数据的关系散点图得出，处理后的数据精度大大提高，为风电功率预测提供了良好的数据支持。

1 原始数据的重复行检验和处理

对原始数据根据时间进行重复数据检验，主要检验行的重复，即去重处理；……