【摘 要】
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针对风电场风速-功率异常数据难以清洗的问题,提出一种基于QM-DBSCAN算法的风电场数据清洗方法.首先选取最能代表风力机运行状况的风速-功率数据作为研究对象,根据异常数据的分布特征进行分类;然后分别利用四分位法、标准DBSCAN算法及基于QM-DBSCAN方法识别和剔除异常数;最后通过spearman系数进一步验证所提方法的有效性.研究结果表明:QM-DBSCAN方法的剔除效果最好,较四分位法和标准DBSCAN法的spearman系数分别提高0.0035和0.0047.
【机 构】
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兰州理工大学 机电工程学院,甘肃 兰州 730050
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针对风电场风速-功率异常数据难以清洗的问题,提出一种基于QM-DBSCAN算法的风电场数据清洗方法.首先选取最能代表风力机运行状况的风速-功率数据作为研究对象,根据异常数据的分布特征进行分类;然后分别利用四分位法、标准DBSCAN算法及基于QM-DBSCAN方法识别和剔除异常数;最后通过spearman系数进一步验证所提方法的有效性.研究结果表明:QM-DBSCAN方法的剔除效果最好,较四分位法和标准DBSCAN法的spearman系数分别提高0.0035和0.0047.
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