摘要：风电场真实的历史运行数据是准确研究风电功率预测、出力特性及对系统影响的基础。针对目前限风情况下风电场历史运行数据存在的不良数据的实际问题，提取了不良数据的时序特性，采用分段判定方法进行识别；基于可用的历史数据，一方面利用风电场出力之间的延时相关性还原重构缺失数据，另一方面利用风电自身出力数据，采用基于自回归滑动平均（ARMA）模型的双向权重比重构方法重构完整的时间序列。以中国某风电基地实际风电场历史运行数据为算例，采用所提出的方法可以有效识别并重构缺失数据。文中比较了两种重构方法的重构效果，并给出了各自的适应性。

关键词：风力发电 历史运行数据 限风 数据重构 时延相关性 

单位：华北电力大学电气与电子工程学院 北京市102206