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公开(公告)号:CN115374091A
公开(公告)日:2022-11-22
申请号:CN202110552624.4
申请日:2021-05-20
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 东南大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/27 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种分布式新能源出力数据质量提升方法和系统,包括:获取分布式新能源当前站点待质量提升的出力时间序列和所述出力时间序列对应的相关变量值;基于所述出力时间序列对应的相关变量值,利用预先建立的BP神经网络模型进行预测得到出力预测序列;对所述待质量提升的出力时间序列中,与所述出力预测序列存在差异的数据进行修订;其中,所述BP神经网络模型是按季节划分的历史正常出力数据序列及具有时空相关性的相关变量训练得到;本发明针对分布式新能源出力数据中的数据异常、数据缺失等问题进行检测、剔除和修复,能够有效实现出力数据质量提升。
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公开(公告)号:CN102607330A
公开(公告)日:2012-07-25
申请号:CN201210081559.2
申请日:2012-03-23
Applicant: 东南大学
IPC: F41G3/00
Abstract: 一种惯导系统传递对准中基准信息的优化处理方法,由变权量测预处理模块,异常基准信息检验模块,异常基准信息补偿模块和卡尔曼滤波模块组成,步骤包括:采用变权量测预处理方法对基准信息进行数据优化处理;采用基于残差x2检验和新息方差检验的联合检验法对基准信息进行实时检验;采用新息方差实测值替代新息方差理论值的方法对异常基准信息进行自适应补偿;应用卡尔曼滤波算法对子惯导的系统状态进行滤波估计。本发明的方法能够在不增加系统硬件成本的前提下,充分提高对基准信息的利用率,同时提高基准信息的精度和可靠性,极大地缩短了传递对准的时间,有效地提高了传递对准的精度。
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公开(公告)号:CN102607330B
公开(公告)日:2014-04-16
申请号:CN201210081559.2
申请日:2012-03-23
Applicant: 东南大学
IPC: F41G3/00
Abstract: 一种惯导系统传递对准中基准信息的优化处理方法,由变权量测预处理模块,异常基准信息检验模块,异常基准信息补偿模块和卡尔曼滤波模块组成,步骤包括:采用变权量测预处理方法对基准信息进行数据优化处理;采用基于残差x2检验和新息方差检验的联合检验法对基准信息进行实时检验;采用新息方差实测值替代新息方差理论值的方法对异常基准信息进行自适应补偿;应用卡尔曼滤波算法对子惯导的系统状态进行滤波估计。本发明的方法能够在不增加系统硬件成本的前提下,充分提高对基准信息的利用率,同时提高基准信息的精度和可靠性,极大地缩短了传递对准的时间,有效地提高了传递对准的精度。
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