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摘要
风电机组在实际运行过程中因通信故障或人为因素会产生大量异常数据，对工况评估和出力预测带来较大影响，故需要对风电功率异常数据进行处理。通过分析风电功率数据特征和异常数据产生原因，提出了一种多模型并行集成框架的风电功率异常数据识别方法。该方法采用最近邻隔离方法和局部离群因子方法的构建异常检测模型池，再经并行集成框架进行二次筛选合并，得出最终识别结果。利用单一最近邻隔离方法、局部离群因子方法和顺序集成方法在不同风电场实际数据集上进行对比验证。算例验证结果表明，所提方法能有效识别各类异常数据，提升风功率预测模型精度，具有较强的通用性。
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