基于QM-DBSCAN的风力机数据清洗方法

来源 :兰州理工大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：wy2633110

【摘要】

：

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.

【作者】

：

郑玉巧刘玉涵何正文董博魏剑峰

【机构】

：

兰州理工大学机电工程学院,甘肃兰州 730050

【出处】

：

兰州理工大学学报

【发表日期】

：

2021年6期

【关键词】

：

风力机异常数据清洗四分位法 DBSCAN QM-DBSCAN

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