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摘要
风电场中风机停机、传感器故障等会造成风功率数据中包含有大量异常值，影响到风电场状态监测、功率预测等工作的正常开展。针对风电场风功率异常数据识别与清洗技术开展了综述研究。首先，概述了风力发电运行大数据现状，分析了风电机组与风电场的风功率数据的分布特征，并对比了两者的不同；然后，分析了基于统计、机器学习和图像处理的各类异常数据识别方法的优缺点，结合基于物理特性、统计学和机器学习等数据重构技术，讨论了实现数据清洗的方法及其优劣；再次，概述了风电场异常数据识别与清洗技术在状态监测和功率预测等领域的应用情况；最后，对风电场异常数据识别与清洗技术存在的挑战和发展趋势进行了展望。
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