越强的非线性逼近能力，同时其计算量也越大。本文以布最优取。对于采样点，可以分为和部分，据此进行状态估计的时间更新，即数据分析以光伏发电为例，选取无锡广盈光伏电站总表日累计数据为研究对象，数据记录时间为年月日至年月日，采样间隔为。将上述状态方程和量测方程离散化形式为光伏电站输基于卡尔曼滤波的光伏电站监测数据修复方法论文原稿神经网络结构，由图可得神经网络包含了输入层隐含层和输出层，其中隐含层包含了神经元节点。神经元节点越多，就具有越强的非线性逼近能力，同时其计算量也越大。基于卡尔曼滤波的光伏电站监测数据修复方法论文原稿。在算法迭神经网络中，隐含层的函数形式为式中，和为过程噪声和观测方程噪声，般满足，和分别为和的方差阵，且和相互独立。将上述状态方程和量测方程离散化形式为光伏电站输出功率受太阳辐射度环境温度光伏电池组件内电流和电压等多种因素影响会对电力生产规划和运行等环节产生重要影响。光伏电站输出功率受环境温度太阳辐射度太阳辐射面积等因素影响，不同天气和地理条件下的光伏发电运行特点将会影响发电计划的决策。基于光伏电站监测数据分析光伏发电特性，从而为优化光伏电站运行规划提供能源作为保障社会稳定发展的基石，承担着保障国民经济发展的使命。经济全球化的深入也伴随着人类对于能源的需求日益加剧，而化石能源作为传统能源结构的主体不可再生，同时大量的环境污染和能源短缺的危机直接影响到社会的持续发展，加快了能源结构的法能够有效修复光伏电站监测数据。关键词卡尔曼滤波光伏电站数据修复中图分类号文献标识码文章编号随着电力技术的发展，电力数据的采集规模呈现急剧增长态势，相应的多源数据采集稳定传输高效存储和处理分析技术也快速发展。如何挖掘卡尔曼滤波的光伏电站监测数据修复方法。该方法考虑环境温度太阳辐射度等多种因素建立光伏电站输出功率预测方程，选取时刻的输出功率信息和时刻的环境温度太阳辐射度信息为状态变量，基于点卡尔曼滤波对光伏电站输出功率进行稳定传输高效存储和处理分析技术也快速发展。如何挖掘所采集数据的潜在价值成为了现有的研究热点。电网采集数据可分为电网内部采集数据和外部数据，其中内部采集数据为用户用电信息采集系统广域监测管理系统等，外部数据为气象数据地理位臵数据等，这。光伏电站输出功率受到多种因素影响，包括太阳辐射度环境温度太阳辐射面积等，而光伏电站输出功率在相同气象条件下存在相似性。本文考虑光伏电站输出功率的多种影响因素，训练人工神经网络作为状态转换方程。然后基于点卡尔曼滤波理基于卡尔曼滤波的光伏电站监测数据修复方法论文原稿采集数据的潜在价值成为了现有的研究热点。电网采集数据可分为电网内部采集数据和外部数据，其中内部采集数据为用户用电信息采集系统广域监测管理系统等，外部数据为气象数据地理位臵数据等，这些数据之间呈现出多源相互关联和影响的特点。境温度太阳辐射面积等，而光伏电站输出功率在相同气象条件下存在相似性。本文考虑光伏电站输出功率的多种影响因素，训练人工神经网络作为状态转换方程。然后基于点卡尔曼滤波理论对光伏电站输出功率信息进行滤波。算例结果表明，所提解决本地负荷的能源需求，同时光伏并网将会对电力生产规划和运行等环节产生重要影响。光伏电站输出功率受环境温度太阳辐射度太阳辐射面积等因素影响，不同天气和地理条件下的光伏发电运行特点将会影响发电计划的决策。基于光伏电站监测数据分析光伏发波。最后，利用实际光伏电站发电数据验证了所提方法的有效性。摘要实际电网中监测数据存在不确定性噪声通信丢包导致的异常数据项，将会给光伏发电规律的总结与电网运行与调度的决策产生带来困难。光伏电站输出功率受到多种因素影响，包括太阳辐射度环些数据之间呈现出多源相互关联和影响的特点。文献提出采用多元适应性回归样条算法，但该方法计算工作量大。另外，文獻采用数据挖掘方法，包括模糊聚类方法进行数据有效性检查，从而达到筛选异常数据的目的。本文以光伏电站监测数据为研究对象，提出基对光伏电站输出功率信息进行滤波。算例结果表明，所提方法能够有效修复光伏电站监测数据。关键词卡尔曼滤波光伏电站数据修复中图分类号文献标识码文章编号随着电力技术的发展，电力数据的采集规模呈现急剧增长态势，相应的多源数据采特性，从而为优化光伏电站运行规划提供决策依据。基于卡尔曼滤波的光伏电站监测数据修复方法论文原稿。摘要实际电网中监测数据存在不确定性噪声通信丢包导致的异常数据项，将会给光伏发电规律的总结与电网运行与调度的决策产生带来困难基于卡尔曼滤波的光伏电站监测数据修复方法论文原稿接影响到社会的持续发展，加快了能源结构的转型。我国太阳能资源十分丰富，全年日照时间在小时以上的地域占我国总领土面积的。光伏发电由于其清洁无污染无噪声的特点备受瞩目，并且光伏电站适合无人值守运行维护成本低可靠性较高。大规模光伏发电能有时刻的温度信息，光照强度和时刻的光伏电站输出功率作为输入，预测时刻光伏电站输出功率，以此训练神经网络获取其网络参数作为状态转换方程。在神经网络中，隐含层的函数形式为式中，和为过程噪声和观测方程噪声，般满足，和功率受太阳辐射度环境温度光伏电池组件内电流和电压等多种因素影响，具有非线性的工作特点。本文利用光伏电站监测数据获得的环境温度信息太阳辐射度信息和光伏电站输出功率信息，建立光伏电站输出功率的空间状态方程。径向基函数神经网络由于其结构简代前，将过程噪声量测噪声扩展入状态量，即式中，为比例参数，且，和分别是点均值与方差对应的加权值而表示的平方根矩阵的第列，参数满足以保证方差阵为半正定，般默认控制点分布距离，且满足用于减小高阶项误差，对正态具有非线性的工作特点。本文利用光伏电站监测数据获得的环境温度信息太阳辐射度信息和光伏电站输出功率信息，建立光伏电站输出功率的空间状态方程。径向基函数神经网络由于其结构简单逼近非线性能力强的特点在理论研究中获得了广泛的关注。如图所示为策依据。基于卡尔曼滤波的光伏电站监测数据修复方法论文原稿。本文以时刻的温度信息，光照强度和时刻的光伏电站输出功率作为输入，预测时刻光伏电站输出功率，以此训练神经网络获取其网络参数作为状态转换方程。在的转型。我国太阳能资源十分丰富，全年日照时间在小时以上的地域占我国总领土面积的。光伏发电由于其清洁无污染无噪声的特点备受瞩目，并且光伏电站适合无人值守运行维护成本低可靠性较高。大规模光伏发电能有效解决本地负荷的能源需求，同时光伏并网