基于风电机组控制原理与QM-BODBSCAN的风功率异常数据清洗方法

《基于风电机组控制原理与QM-BODBSCAN的风功率异常数据清洗方法》是一篇探讨风力发电领域中风功率数据异常检测与清洗技术的学术论文。该研究针对风力发电系统中常见的数据质量问题，提出了结合风电机组控制原理与改进的DBSCAN算法的异常数据清洗方法，旨在提升风功率预测精度和风电机组运行效率。

随着可再生能源的快速发展，风力发电在能源结构中的比重不断增加。然而，风电机组在实际运行过程中会受到多种因素的影响，如风速变化、设备故障、传感器误差等，这些因素会导致风功率数据出现异常，影响风力发电系统的稳定性和经济性。因此，如何对风功率数据进行有效的异常检测与清洗成为当前研究的热点问题。

传统的风功率数据清洗方法主要依赖于统计分析或简单的阈值判断，但这些方法在面对复杂多变的实际工况时存在一定的局限性。例如，阈值法可能无法准确识别动态变化的异常点，而统计方法可能受数据分布特性的影响较大，难以适应不同场景下的风功率数据特征。

本文提出了一种基于风电机组控制原理与QM-BODBSCAN算法的风功率异常数据清洗方法。该方法首先利用风电机组的控制原理，建立风功率与风速、桨距角等关键参数之间的关系模型，从而为异常数据的识别提供理论依据。通过分析风电机组的运行状态，可以更准确地判断哪些数据点可能存在问题。

在数据清洗阶段，本文引入了改进的DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）算法，即QM-BODBSCAN。该算法在传统DBSCAN的基础上进行了优化，能够更好地处理高维数据，并提高对噪声点的识别能力。此外，QM-BODBSCAN还引入了质量评估机制，用于衡量数据点的可信度，从而实现对异常数据的精准筛选。

实验结果表明，该方法在多个风力发电场的数据集上均表现出较高的异常检测准确率和数据清洗效果。与传统方法相比，基于风电机组控制原理与QM-BODBSCAN的异常数据清洗方法能够更有效地识别出由设备故障或传感器误差引起的异常数据，同时保留正常数据的完整性，从而提高了风功率预测的准确性。

此外，该研究还对风电机组的运行状态进行了深入分析，揭示了风功率异常数据与机组运行参数之间的关联性。这一发现不仅有助于提高数据清洗的智能化水平，也为风力发电系统的维护与优化提供了重要参考。

综上所述，《基于风电机组控制原理与QM-BODBSCAN的风功率异常数据清洗方法》是一篇具有较高实用价值和理论深度的学术论文。它通过融合风电机组控制原理与先进的数据挖掘算法，提出了一种创新性的风功率异常数据清洗方法，为风力发电领域的数据质量管理提供了新的思路和技术支持。