基于QM-DBSCAN的风力机数据清洗方法

作者：郑玉巧^*; 刘玉涵; 何正文; 董博; 魏剑峰

来源：兰州理工大学学报, 2021, 47(06): 50-55.

• 风力机
• 异常数据清洗
• 四分位法
• DBSCAN
• QM-DBSCAN

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0.003 5和0.004 7.

• 单位
  机电工程学院; 兰州理工大学