大型风力机异常功率数据清洗方法

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	大型风力机异常功率数据清洗方法
	李琳 1; 董博 2; 郑玉巧 2
刊名	兰州理工大学学报
	2022-06-15
卷号	48 期号:03 页码:65-70
关键词	风力机异常功率数据清洗清洗质量改进DBSCAN方法
英文摘要	针对风力机异常功率数据难以有效清洗的问题，提出改进的DBSCAN方法.首先将数据集离散分割，然后在各离散区间内自适应粗估DBSCNA算法参数并聚类，最后计算统计特征相似性修正聚类结果.以某风场2.5 MW风力机SCADA系统实测数据验证所提方法，结果表明：改进方法的召回率为97.97%,准确率为97.97%,F_1值可达97.85%,可有效清洗风力机功率数据集，且变更数据集时改进方法结果更稳定.
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语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.lut.edu.cn/handle/2XXMBERH/158812]
专题	兰州理工大学
作者单位	1.甘肃省特种设备检验检测研究院; 2.兰州理工大学机电工程学院
推荐引用方式 GB/T 7714	李琳,董博,郑玉巧. 大型风力机异常功率数据清洗方法[J]. 兰州理工大学学报,2022,48(03):65-70.
APA	李琳,董博,&郑玉巧.(2022).大型风力机异常功率数据清洗方法.兰州理工大学学报,48(03),65-70.
MLA	李琳,et al."大型风力机异常功率数据清洗方法".兰州理工大学学报 48.03(2022):65-70.