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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于雙向四分位和集成異常檢測(cè)的光伏異常數(shù)據(jù)清洗的方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115935149B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211552221.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/15；該發(fā)明授權(quán)一種基于雙向四分位和集成異常檢測(cè)的光伏異常數(shù)據(jù)清洗的方法是由陳江雨;鐘吳君;涂春鳴;李培強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-12-05向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于雙向四分位和集成異常檢測(cè)的光伏異常數(shù)據(jù)清洗的方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明提供的基于雙向四分位和集成異常檢測(cè)的光伏異常數(shù)據(jù)清洗的方法，先采集光伏電站場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)，包括光伏機(jī)組實(shí)際運(yùn)行發(fā)電功率數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)氣象數(shù)據(jù)；再對(duì)獲取的光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；接著利用雙向四分位法清洗光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)中的分散型異常數(shù)據(jù)；最后利用集成異常檢測(cè)法清洗光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)中的堆積型異常數(shù)據(jù)。本發(fā)明結(jié)合雙向四分位法和集成異常檢測(cè)方法，能同時(shí)有效地清洗分散型異常數(shù)據(jù)和堆積型異常數(shù)據(jù)，其中，集成異常檢測(cè)方法結(jié)合了局部異常因子和最近鄰集成隔離方法的優(yōu)點(diǎn)，強(qiáng)化了對(duì)局部異常數(shù)據(jù)的清洗效果，且可以有效辨識(shí)與正常數(shù)據(jù)空間分布特征相似的異常運(yùn)行數(shù)據(jù)和平行于坐標(biāo)軸的異常運(yùn)行數(shù)據(jù)，應(yīng)用價(jià)值大。

本發(fā)明授權(quán)一種基于雙向四分位和集成異常檢測(cè)的光伏異常數(shù)據(jù)清洗的方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于雙向四分位和集成異常檢測(cè)的光伏異常數(shù)據(jù)清洗的方法，其特征在于，包括： 步驟1：采集光伏電站場(chǎng)實(shí)際運(yùn)行歷史數(shù)據(jù)，包括光伏機(jī)組實(shí)際運(yùn)行發(fā)電功率數(shù)據(jù)及對(duì)應(yīng)氣象數(shù)據(jù)，氣象數(shù)據(jù)包括太陽(yáng)輻照度； 步驟2：對(duì)獲取的光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理； 步驟3：利用雙向四分位法清洗光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)中的分散型異常數(shù)據(jù)； 步驟31：使用縱向四分位法對(duì)各個(gè)輻照度區(qū)間內(nèi)的分散型異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗：首先將輻照度以20Wm2的區(qū)間間隔劃分為若干個(gè)輻照度區(qū)間，再計(jì)算各個(gè)輻照度區(qū)間光伏發(fā)電功率的四分位間距和異常數(shù)據(jù)上下邊界，在兩邊界外的數(shù)據(jù)視為異常數(shù)據(jù)； 步驟32：使用橫向四分位法對(duì)各個(gè)功率區(qū)間內(nèi)的分散型異常數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗：將光伏發(fā)電功率以額定裝機(jī)容量的2％的區(qū)間間隔劃分為若干個(gè)功率區(qū)間，再計(jì)算各個(gè)功率區(qū)間輻照度的四分位間距和異常數(shù)據(jù)上下邊界，在兩邊界外的數(shù)據(jù)視為異常數(shù)據(jù)； 步驟4：利用集成異常檢測(cè)法清洗光伏發(fā)電功率數(shù)據(jù)中的堆積型異常數(shù)據(jù)； 步驟41：訓(xùn)練t個(gè)基本異常檢測(cè)器； 步驟42：使用K最鄰近法獲取數(shù)據(jù)集XT中所有數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部最近鄰區(qū)域； 步驟43：計(jì)算每一數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部最近鄰區(qū)域的局部異常得分矩陣：將數(shù)據(jù)點(diǎn)xi的局部最近鄰區(qū)域Ψi內(nèi)的k個(gè)鄰近樣本分別通過(guò)t個(gè)基本異常檢測(cè)器進(jìn)行異常數(shù)據(jù)檢測(cè)，得到t個(gè)局部異常得分向量，合并形成局部異常得分矩陣OΨi； OΨi＝[C1Ψi,...,CtΨi]5 式中，CtΨi表示來(lái)自第t個(gè)基本異常檢測(cè)器的局部異常得分向量； 步驟44：生成每一數(shù)據(jù)點(diǎn)的局部最近鄰區(qū)域的局部偽異常標(biāo)簽；再計(jì)算對(duì)應(yīng)局部偽異常標(biāo)簽φiOΨi； 步驟45：通過(guò)皮爾遜相關(guān)系數(shù)檢測(cè)各基本異常檢測(cè)器在各數(shù)據(jù)點(diǎn)上的局部能力：計(jì)算由步驟43和步驟44所得局部異常得分矩陣OΨi與局部偽異常標(biāo)簽φiOΨi的皮爾遜相關(guān)系數(shù)，從t個(gè)基本異常檢測(cè)器中選取相關(guān)系數(shù)大的s個(gè)基本異常檢測(cè)器； 步驟46：將選出的s個(gè)基本異常檢測(cè)器的結(jié)果合并計(jì)算出該數(shù)據(jù)點(diǎn)的異常標(biāo)簽得分。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人湖南大學(xué)，其通訊地址為：410082 湖南省長(zhǎng)沙市岳麓區(qū)麓山南路麓山門；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。