典型文献
大型风力机异常功率数据清洗方法
文献摘要：
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％,F1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.
文献关键词：
风力机;异常功率;数据清洗;清洗质量;改进DBSCAN方法
中图分类号：
作者姓名：
李琳;董博;郑玉巧
作者机构：
甘肃省特种设备检验检测研究院,甘肃 兰州 730050;兰州理工大学 机电工程学院,甘肃 兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]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(03):65-70
A类：
DBSCNA
B类：
大型风力机,异常功率,数据清洗,清洗方法,DBSCAN,粗估,算法参数,统计特征,特征相似性,风场,MW,SCADA,数据验证,改进方法,召回率,更稳,清洗质量
AB值：
0.372554
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