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摘要
新能源风电机组在日常运行过程中，数据采集与监视控制系统存在大量的异常数据，这些异常如不加以处理，将直接影响风功率曲线建模、风力机运行状态监测以及运行数据中有用信息的提取。因此，采用数据处理技术辨别风功率异常数据是十分必要的。通过比较分析DBSCAN法与四分位法在风功率异常数据识别与清洗方面的优势与不足，为克服单一算法局限性，提出将两种算法优势结合形成组合算法，并以某风场实测运行数据为例，验证该方法的可行性与准确性。实例证明通过算法组合与改进可提高算法泛化能力与适用性，对风功率数据清洗效果优于单一算法。
