基于thompson_tau-四分位和多点插值的风电功率异常数据处理

《基于thompson_tau-四分位和多点插值的风电功率异常数据处理》是一篇关于风电功率数据异常检测与修复的研究性论文，全文共28页。该文针对风电场运行过程中常见的功率数据异常问题，提出了一种结合Thompson-Tau方法、四分位数分析以及多点插值技术的综合处理方案。

文章首先介绍了风电功率数据的特点及其在实际应用中可能遇到的异常情况，如传感器故障、通信中断或外部环境影响等。这些异常数据不仅会影响风电场的运行效率，还可能导致后续数据分析结果的偏差，因此对异常数据进行准确识别和有效处理具有重要意义。

在方法部分，作者引入了Thompson-Tau算法，这是一种用于检测数据集中异常值的经典统计方法，能够有效地识别出偏离正常范围的数据点。同时，结合四分位数分析，进一步增强了异常检测的准确性，使得不同数据分布下的异常点都能被有效识别。

为了提高数据修复的精度，文章还提出了多点插值方法，通过参考相邻时间点或地理位置的数据，对异常点进行合理的数值替换，从而保证数据的连续性和完整性。这种方法不仅减少了因异常数据导致的信息丢失，还提高了后续建模和预测的可靠性。

本文的研究成果为风电功率数据的预处理提供了新的思路和技术支持，对于提升风电场运行管理的智能化水平具有重要的实践价值。