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作者：莫丰源;王卫华;郭前;
单位：湖南科技大学机电工程学院;苏州城市学院实验室建设与管理中心;苏州城市学院智能制造与智慧交通学院;
摘要：针对风电机组非正常运行时导致远程中央监控与数据采集（SCADA）系统所采集的风速-功率数据中存在大量的横向、纵向分布的异常值问题，文章提出了一种基于中值绝对偏差法（MADM）和四分位法（QM）的异常数据清洗方法，即MADM-QM算法。首先，基于风速-桨距角关系模型，通过对风速区间的风速-桨距角数据集中绝对中位差（MAD）的求解，清洗掉±4.5MAD外的风速-桨距角数据；然后，基于风速-功率关系模型，先对功率区间的风速-功率数据集中异常值进行剔除，再对风速区间的风速-功率数据集中异常值进行剔除，完成异常数据的清洗；最后，以某风电场复杂工况下风电机组的实际运行数据为算例进行验证，并与MADM,QM和基于密度的空间聚类（DBSCAN）法进行对比分析。结果表明，MADM-QM算法不仅能够有效识别异常数据，而且能够高效完成异常数据清洗，相比其他3种方法，MADM-QM算法处理异常数据效率良好且清洗质量最优。
关键词：风电机组;;风功率;;数据清洗;;MADM-QM;;SCADA数据
基金资助：江苏省高等学校基础科学（自然科学）研究面上项目（23KJB510026）
