風電機組異常數據智能識別方法

　　摘要：從風電場收集到的大量數據中通常包含異常數據，這樣的異常數據給風電功率波動特性、風電功率預測等方面研究帶來負面影響，影響著預測的精度。本文分析了風機SCADA系統的風速功率曲線中異常數據的來源以及產生機理，并采用三種不同的算法分三個步驟對異常數據進行自動識別，從而為后續研究提供有效的數據集。規模化測試結果表明，該系列算法識別異常數據的準確率在94.6%，初步符合服務現場風電場數據分析的要求。