数据驱动的风电机组功率曲线在许多领域都发挥着重要的作用。为改进数据质量，需要合理地消除无效和非自然的数据。在变桨距风力机的分区运行区域中，通过期望最大化来估计阿基米德Copula函数的加权混合以建立联合概率分布，从而提出一种基于置信边界的功率曲线建模方法来识别异常数据，并建立一个自适应建模评价系统。应用一种双向马尔可夫链插值方法恢复连续丢失的数据。通过算例分析验证了该方法的有效性。
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