简介:摘要:本文研究了基于机器学习算法的新能源场站E文件数据质量检测方法,旨在提高E文件的合格率和准确性。新能源场站E文件的数据质量对电网并网安全至关重要,现有的规则判断方法在检测异常数据方面存在局限。本文首先介绍了新能源E文件的数据结构和质量考核标准,然后构建了以时间为周期的E文件数据集,通过各类机器学习算法对数据进行分类和检测。在单时刻和时序数据质量判断实验中,机器学习算法表现出较高的准确性,能够有效替代传统方法并识别数据中的异常和错误类型。研究结果表明,机器学习算法在新能源E文件数据质量检测中具有显著优势,为提高新能源场站的数据管理和运行效率提供了新思路和方法。
简介:摘要:本文研究了基于机器学习算法的新能源场站E文件数据质量检测方法,旨在提高E文件的合格率和准确性。新能源场站E文件的数据质量对电网并网安全至关重要,现有的规则判断方法在检测异常数据方面存在局限。本文首先介绍了新能源E文件的数据结构和质量考核标准,然后构建了以时间为周期的E文件数据集,通过各类机器学习算法对数据进行分类和检测。在单时刻和时序数据质量判断实验中,机器学习算法表现出较高的准确性,能够有效替代传统方法并识别数据中的异常和错误类型。研究结果表明,机器学习算法在新能源E文件数据质量检测中具有显著优势,为提高新能源场站的数据管理和运行效率提供了新思路和方法。