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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利一种处理多弃风情况下的风机异常数据清洗方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116975532B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310955060.8，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种处理多弃风情况下的风机异常数据清洗方法及装置是由于傲;孙勇;王罗;张亚平;周登科设计研发完成，并于2023-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种处理多弃风情况下的风机异常数据清洗方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及风电技术领域，公开了一种处理多弃风情况下的风机异常数据清洗方法及装置，该方法包括采集连续时间段内风力发电机运行数据，对连续时间段内风力发电机运行数据进行预处理，生成第一风机数据集；基于第一风机数据集构建多弃风数据辨识边界，并基于多弃风数据辨识边界删除多弃风数据，生成第二风机数据集；基于第二风机数据集，利用异常检测算法确定高密度区堆积数据，并删除高密度区堆积数据，生成第三风机数据集；基于第三风机数据集确定弃风堆积数据，删除弃风堆积数据，生成清洗后的风力发电机运行数据。本发明实现了对多弃风情况下风机异常数据的有效清洗。

本发明授权一种处理多弃风情况下的风机异常数据清洗方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种处理多弃风情况下的风机异常数据清洗方法，其特征在于，所述方法包括： 采集连续时间段内风力发电机运行数据，对所述连续时间段内风力发电机运行数据进行预处理，生成第一风机数据集； 基于所述第一风机数据集构建多弃风数据辨识边界，并基于所述多弃风数据辨识边界删除多弃风数据，生成第二风机数据集； 基于所述第二风机数据集，利用异常检测算法确定高密度区堆积数据，并删除所述高密度区堆积数据，生成第三风机数据集； 基于所述第三风机数据集确定弃风堆积数据，删除所述弃风堆积数据，生成清洗后的风力发电机运行数据； 所述基于所述第一风机数据集构建多弃风数据辨识边界，并基于所述多弃风数据辨识边界删除多弃风数据，生成第二风机数据集，包括： 基于所述第一风机数据集确定第一辨识函数系数和第一偏移量； 获取核函数，基于所述第一风机数据集中的风力发电机输出功率、所述第一辨识函数系数、所述第一偏移量和所述核函数计算多弃风数据辨识函数值；所述多弃风数据辨识函数值的计算公式如下所示： 其中，表示多弃风数据辨识函数值，表示第一辨识函数系数，表示核函数，表示核函数变量，表示第一风机数据集中第时刻的风力发电机输出功率，表示第一偏移量； 将所述多弃风数据辨识函数值与第二预设阈值进行比较，基于比较结果构建所述多弃风数据辨识边界； 基于所述多弃风数据辨识边界删除所述多弃风数据，生成所述第二风机数据集； 所述基于所述第二风机数据集，利用异常检测算法确定高密度区堆积数据，并删除所述高密度区堆积数据，生成第三风机数据集，包括： 基于所述第二风机数据集，利用异常检测算法确定负离群因子值； 将所述负离群因子值与第三预设阈值进行比较，当所述负离群因子值大于所述第三预设阈值时，则所述负离群因子值对应的风力发电机运行数据为所述高密度区堆积数据； 删除所述第二风机数据集中的所述高密度区堆积数据，生成所述第三风机数据集； 所述基于所述第二风机数据集，利用异常检测算法确定负离群因子值，包括： 基于所述第二风机数据集确定多个时刻的风力发电机运行数据，并将所述多个时刻的风力发电机运行数据作为多个数据点； 基于所述多个数据点确定数据点的邻域数据和数据点之间的欧式距离； 基于所述数据点的邻域数据和所述数据点之间的欧式距离确定数据点之间的可达距离； 基于所述数据点的邻域数据和所述数据点之间的可达距离确定数据点的局部可达密度； 基于所述数据点的邻域数据、所述数据点之间的欧式距离和所述数据点的局部可达密度计算所述负离群因子值；所述负离群因子值的计算公式如下所示： 其中，表示负离群因子值，表示数据点的第距离邻域数据，表示数据点的第局部可达密度，表示数据点的第局部可达密度，表示数据点的第距离邻域数据，表示数据点和数据点之间的欧式距离。

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